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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손동원 (계명대학교) 홍동권 (계명대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제2호
발행연도
2012.4
수록면
181 - 186 (6page)

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최근 시각적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터(time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequences data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 눈문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.
#시퀀스 데이터 #데이터 스트림 #유사 검색 #이산 푸리에 변환 #비트맵 색인 #suquence data #data stream #similarity search #DFT #bitmap index

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 데이터웨어하우스의 시퀀스 유사 검색

4. DFT를 이용한 유사검색 기능 평가

5. DFT를 이용한 유사검색 성능 평가

6. 결론 및 향후 연구 방향

참고문헌





참고문헌 (10)

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C. Faloutsos / 1994 / Fast Subsequence Matching in Time-Series Databases / Proc. ACM SIGMOD :419~429 google schola Tak-chung Fu / 2011 / A review on time series data mining / Engineering Applications of Artificial Intelligence 24:164~181 google schola Maria Kontaki / 2007 / Adaptive similarity search in streaming time series with sliding windows / Data and Knowledge Engineering 63(2):478~502 google schola V. Gaede / 1998 / Multidimensional Access methods / ACM Computing Surveys 30(2):170~231 google schola CS Perng / 2000 / Landmarks: A new model for similarity-based pattern querying in time series databases / Proc. of ICDE'00 :33~42 google schola

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