• Journal of Computing Science and Engineering
• /
• 제5권4호
• /
• pp.294-304
• /
• 2011

Enhancing continuous queries over data streams with temporal functions and predicates enriches the expressive power of those queries. While traditional continuous queries retrieve only the values of attributes, temporal continuous queries retrieve the valid time intervals of those values as well. Correctly evaluating such queries requires the coalescing of adjacent timestamps for value-equivalent tuples prior to evaluating temporal functions and predicates. For many stream applications, the available computing resources may be too limited to produce exact query results. These limitations are commonly addressed through load shedding and produce approximated query results. There have been many load shedding mechanisms proposed so far, but for temporal continuous queries, the presence of coalescing makes theses existing methods unsuitable. In this paper, we propose a new accuracy metric and load shedding algorithm that are suitable for temporal query processing when memory is insufficient. The accuracy metric uses a combination of the Jaccard coefficient to measure the accuracy of attribute values and $\mathcal{PQI}$ interval orders to measure the accuracy of the valid time intervals in the approximate query result. The algorithm employs a greedy strategy combining two objectives reflecting the two accuracy metrics (i.e., value and interval). In the performance study, the proposed greedy algorithm outperforms a conventional random load shedding algorithm by up to an order of magnitude in its achieved accuracy.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.47-54
• /
• 2013

대부분의 연속된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘은 차량, 핸드폰 등 이동하는 객체에 대하여 주기적으로 모니터링을 하는 위치 기반 서비스에서 연구되어 왔다. 이러한 연구들은 쿼리 포인트가 이동 객체에 비하여 매우 적을 뿐만 아니라 쿼리 포인트가 움직이지 않고 고정된 환경을 가정한다. 게임 환경에서 k-개의 이웃을 찾아야 하는 경우는 무리 짓기, 군중 시뮬레이션 및 로봇과 같이 이동 객체가 주변의 이웃 객체를 인식하여 다음 이동을 계산하여야 할 때이다. 따라서 모든 이동 객체가 쿼리 포인트가 되고, 그 결과 이동 객체와 쿼리 포인트의 수가 동일하며, 쿼리 포인트도 움직이게 된다. 본 논문에서는 이러한 게임 환경에서 기존의 위치기반 서비스에서 연구된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘들을 적용하여 어떤 알고리즘이 어떤 조건에서 적합한지에 대한 성능을 분석한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제39권4호
• /
• pp.28-37
• /
• 2002

본 논문에서는, 확률적 방법과 질의 위치 이동 방법을 융합하여 검색 성능을 향상시키는 영상검색 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은, 질의 영상과 데이터베이스 영상 사이의 유사도 계산에서, 확률적 방법의 유사도와 질의 위치 이동 방법의 유사도를 융합한다. 본 논문에서 이용된 확률적 방법은 부정적 예제들을 다루기에 적합하다. 반면에, 질의 위치 이동 방법은 긍정적예제의 통계적인 특성을 다룬다. 본 논문의 목적은 이러한 두 방법을 융합함으로써, 각각의 방법이 가지고 있는 단점을 극복하는 것이다. 실험결과는 제안한 방법이 확률적 방법과 질의 위치 이동 방법을 각각 적용한 경우보다 더 나은 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권7호
• /
• pp.3041-3063
• /
• 2018

Community search aims at finding a meaningful community that contains the query node and also maximizes (minimizes) a goodness metric. This problem has recently drawn intense research interest. However, most metric-based algorithms tend to include irrelevant subgraphs in the identified community. Apart from the user-defined metric algorithm, how can we search the natural community that the query node belongs to? In this paper, we propose a novel community search algorithm based on the concept of the k-hop and local distance dynamics model, which can naturally capture a community that contains the query node. The basic idea is to envision the nodes that k-hop away from the query node as an adaptive local dynamical system, where each node only interacts with its local topological structure. Relying on a proposed local distance dynamics model, the distances among nodes change over time, where the nodes sharing the same community with the query node tend to gradually move together, while other nodes stay far away from each other. Such interplay eventually leads to a steady distribution of distances, and a meaningful community is naturally found. Extensive experiments show that our community search algorithm has good performance relative to several state-of-the-art algorithms.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제8권10호
• /
• pp.239-244
• /
• 2019

최근 모바일 환경에서 사용자들이 대용량의 질의를 요청함에 따라 질의 처리 비용이 급격히 증가하고 있다. 서버는 대용량의 질의를 처리하기 위하여 서버의 성능이 향상되고 있지만 하드웨어 측면의 향상보다 작업 부하가 더욱 증가하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 무선 방송환경을 활용한다. 그러나 기존의 무선방송 환경에서 서버는 자신이 관리하는 객체들을 모두 클라이언트에게 전송하는 문제점이 존재한다. 따라서 우리는 요구기반 방식과 무선방송 방식의 장점을 취합한 새로운 R-Bcast를 제안한다. R-Bcast는 질의자의 정보를 보호하면서 질의처리 시간을 줄일 수 있는 기법이다. 실험을 통해 R-Bcast가 기존 기법보다 우수함을 증명했다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권5호
• /
• pp.689-698
• /
• 2005

현재 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 다양한 시스템들이 사용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 상당히 많은 사용자들에게 빠른 서비스를 제공하기에는 적합하지가 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 데이터 처리와 대용량의 데이터 관리를 동시에 지원하는 다중레벨 DBMS를 사용하여야 한다. 스냅샷을 갖는 다중레벨 DBMS는 디스크에 모든 데이터를 가지고 있으며, 빠른 처리를 요구하는 데이터는 스냅샷의 형태로 메인메모리 데이터베이스에서 관리한다. 이 시스템의 성능을 최적화하여 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 스냅샷에 존재하는 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 질의를 분류하는 컴포넌트가 필요하다. 본 논문에서는 위치기반 서비스를 위한 다중레벨 DBMS에서 질의 분류 컴포넌트를 설계하고 구현한다. 제안된 컴포넌트는 입력된 질의를 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 스냅샷 사용율을 높이고, 스냅샷의 일부분을 사용할 수 있도록 질의의 비공간과 공간 필터 조건을 분할하는 메커니즘을 사용하였다. 따라서, 제안된 컴포넌트는 효율적인 질의 분류를 통하여 스냅샷을 최대한 이용함으로써 시스템의 성능을 향상시킨다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.1-14
• /
• 2004

본 연구에서는 GIS 응용에서 이동객체의 궤적을 인덱싱하기 위해 기존에 제안되었던 TB(Trajectory-Bundle)-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 연결테이블(LinkTable:L-Table) 기반의 확장된 TB-트리(L-Table TB-Tree:LTB-Tree)를 제안하고 아울러 제안하는 색인기법의 성능평가를 위해 다음과 같은 사항을 고려한다. 첫째, 기존의 R*-트리, TB-트리, 그리고 제안하는 LTB-트리를 성능평가 대상으로 선정한다. 둘째, 실험 데이타 집합으로는 랜덤 데이타 집합 및 실제 데이타 집합을 이용한다. 셋째, 시스템의 가용 메모리의 제약을 고려해 메모리 버퍼 크기에 따른 성능평가를 수행한다. 넷째, 다양한 데이타 분포도를 가지고 있는 실험 데이타를 이용하여 성능평가를 수행한다. 마지막으로 삽입성능 및 검색성능(궤적질의 및 영역질의)을 평가한다. 성능평가를 분석한 결과, 제안하는 색인기법이 기존의 색인기법들에 비해 삽입과 궤적질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제8D권4호
• /
• pp.313-326
• /
• 2001

Web 문서를 기술하기 위해 차세대 표준으로 제안된 XML은 Web 기반의 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있으며, Web 상의 XML 문서들은 서로 하이퍼링크를 통해 연결되어 있다. 현재까지 대부분의 XML 관련 연구들은 XML 문서의 효율적인 저장, 관리 및 검색을 위한 XML 저장 시스템을 대상으로 하고 있으며, XML 링크를 지원하는 질의어의 개발이나 링크를 활용한 XML 검색 시스템의 개발에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는, XML 링크 질의 표현을 위한 XML 질의어의 확장과 링크 질의 처리 기법을 제시한다. 링크 질의는 하나의 XML 문서(질의 문서)와 질의 문서 내의 링크로 참조되는 XML 문서(참조 문서)들의 내용을 검색하는 것이다. 참조 문서의 검색을 위해서 현재는, 참조 문서에 대한 질의를 수작업으로 생성, 처리, 그리고 그 결과의 리턴을 반복적으로 수행하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문의 링크 질의 처리 목적은 한번의 질의 입력을 통해 추가적인 수작업 없이 참조 문서(들)에 대한 검색 결과까지 얻을 수 있는 기능을 제공하는 것이다. 기존 수작업 기반과 본 논문의 링크 질의 처리의 성능을 비교, 분석한 결과, 참조 문서로의 링크가 많을수록 수작업 기반에 비하여 질의 처리 시간이 줄어들고, 질의 문서가 저장된 사이트에 참조 문서가 많이 있을수록, 질의 처리 시간이 줄어들었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제29권1호
• /
• pp.44-57
• /
• 2002

다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 개선을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 질의 처리 비용 중 큰 비중을 차지하는 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 CPU/다중 디스크 구조상에서 디클러스터링을 수행하더라고, 다중 공간 질의를 처리하는 도중 질의 간 임의 탐색이 발생하여 디스크 입출력 시간이 증가하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간 임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 스케줄링 기법을 제시하였다. 질의 스케줄링 기법은 질의 간 관련성을 이용해서 질의 우선 순위를 조정해서 질의 간 임의 탐색을 해결하는 방법으로써, 질의간의 공간 및 시간 관련성 부여를 위해 질의 간 위치 관련성과 질의 대기 시간을 이용하였다. 실험 결과, 질의 스케줄링을 수행하면 디스크 캐쉬의 적중률이 최대 34% 향상되어 디스크 입출력 비용을 최대 6%까지 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리 시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제33권3호
• /
• pp.342-352
• /
• 2006

최근의 XML 저장소에 관한 연구들은 기존의 데이타 저장을 위해 주로 사용해 왔던 관계형 데이타베이스에 효율적으로 XML 데이타를 매핑하는 기법이나 XML 데이타를 위한 새로운 전용 저장소에 대한 연구들이 주를 이룬다. XML 전용 저장소에서 많이 사용되는 방식으로 XML 문서를 파싱하여 각 노드들을 개별적인 객체로 생성한 후 이를 저장하는 방식이 있다. 이러한 저장 방식에서는 개별적인 객체들의 물리적 배치, 즉 클러스터링이 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 XML 문서를 보다 효율적으로 저장하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 노드들의 경로 유사도를 기반으로 클러스터링을 수행하여 질의 요청에 대한 결과를 반환할 때 발생하는 페이지 I/O를 줄인다. 또한 경로 질의 처리시 필요한 클러스터만을 이용하여 질의 처리를 수행하는 방법을 제안한다. 이는 질의 처리과정에서 불필요한 데이타를 제외함으로써 결과적으로 탐색 공간의 크기를 줄일 수 있어 보다 효율적인 경로 질의 처리를 가능하게 한다. 이밖에 본 논문에서는 기존의 다른 클러스터링 기법들과 제안한 기법들과의 성능 비교를 수행하고, 이를 통해 적절한 클러스터링 기법을 이용하면 XML 저장소의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.