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유사 질의어 처리를 위한 데이터 독립적인 빈티지 포인트 선택 방법 = Data Independent Vantage Point Selection Method for Similarity Queries
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2015
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Korean
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Distance based space transformation by using vantages point allows efficient similarity query(ex: range query, kNN query) processing without complex distance computation. However, most of these methods are not able to handle frequently updated dynamic databases, since the existing works of space transformation methods need to search databases to find a set of vantage points from data points, In the transformed space, range query processing is very effective whereas the existing kNN query processing methods are not directly applicable. This is because space transformation methods do not preserve the distance order of data points. To handle these problems, we first propose a method of selecting vantage points among the corner points in the closed space using dynamic programming. We then propose a kNN algorithm which computes the exact kNN in the transformed space. Experimental results show that our distance-based space transformation method gives better space for range queries than the existing distance-based space transformation methods.
더보기빈티지 포인트에 의한 거리 기반의 공간 변환은 데이터 객체간의 복잡한 거리 계산이 필요 없는 효율적인 유사 질의어 (예: 범위 질의, kNN 질의) 처리를 가능하게 한다. 그런데 기존에 제안된 공간 변환 기법들은 데이터 포인트 중에서 빈티지 포인트를 선택하기 때문에 업데이트가 빈번한 데이터베이스에는 적용하기 어렵다는 문제점이 있었다. 또한 이와 같은 방법으로 생성된 변환 공간은 범위질의에는 적합하지만 특정 질의 점에 대한 데이터 포인트들의 거리 순서가 보장되지 않기 때문에 기존의 kNN질의 처리 기법 적용이 불가능하다는 단점도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 다이나믹 프로그래밍 기법을 사용하여 닫힌 공간의 코너 포인트 중에서 데이터 독립적인 빈티지 포인트를 선택하는 기법을 제안하고, 변환된 공간에서의 kNN 탐색 알고리즘을 개발하였다. 실험 결과는 제안된 기법이 다른 거리기반 공간 변환 기법들에 비해 범위질위에 더 효과적인 변환공간을 생성함을 보여준다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
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2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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2016 | 0.02 | 0.02 | 0.01 |
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0.02 | 0.02 | 0.183 | 0.03 |
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