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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제30권 제2호
발행연도
2003.4
수록면
168 - 175 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2003

과학 데이타베이스에서 부분 문자열의 발생 빈도 예측
배진욱 ,  이석호 한국정보과학회 학술발표논문집 2003.04 학술대회자료
생물학 서열 데이타베이스에서 부분 문자열의 선택도 추정
배진욱 ,  이석호 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2003.04 학술저널

1999

복수 데이타베이스에서 링크를 이용한 연관 규칙 탐사
배진욱 ,  신효섭 ,  이석호 외 2명 정보과학회논문지(B) 1999.08 학술저널

1997

고객 데이타베이스와 트랜잭션 데이타베이스에 대한 연관 규칙 탐사
배진욱 ,  신효섭 ,  이석호 한국정보과학회 학술발표논문집 1997.10 학술대회자료

초록· 키워드

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지금까지 문자열 데이타에 대한 선택도 추정은 문자열들의 등장 회수에 대한 정보를 저장하고 있는 ‘카운트 서픽스 트리’를 생성한 뒤, 이 트리를 이용하여 부분 문자열들의 선택도를 추정하는 방법으로 이루어졌다. 그런데, 문자열 데이타가 생물학 서열처럼 매우 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하는 일은 거의 불가능해진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 길이가 q인 부분 문자열들만을 삽입한 ‘카운트 큐그램 트리’를 제안한다. 카운트 큐그램 트리는 서열 내의 길이가 q 이하인 모든 부분 문자열(큐그램)들의 정확한 등장 회수를 저장하고 있으며, 문자열의 전체 길이 N에 상관없는 크기로, O(N) 시간에 생성 가능하다. 또한, 이 논문에서는 카운트 큐그램 트리를 이용한 ‘k번째 최대겹침’ 추정 방법을 제시한다. 이 추정 방법은 질의 문자열을 길이 q인 부분 문자열로 나눌 때 부분 문자열들의 겹치는 정도 k를 선택할 수 있도록 한 방법으로 이전 연구에서 제시한 ‘최대겹침’ 방법을 확장하였다. q와 k를 변화시키며 진행한 실험을 통해 대부분의 경우에 매우 정확하게 선택도를 추정할 수 있음을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 생물학 서열에 대한 질의 패턴의 선택도 추정

4. 카운트 큐그램 트리

5. k번째 최대겹침 선택도 추정 기법

6. 실험

7. 결론

참고문헌

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참고문헌 (0)

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