공간 질의 최적화를 위한 힐버트 공간 순서화에 따른 공간 분할

황환규,김현국,Whang, Whan-Kyu,Kim, Hyun-Guk 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.1

공간 질의 크기에 대한 근사치를 구하기 위해서는 입력 데이터 공간을 분할한 후 분할된 영역에 대하여 질의 결과 크기를 추정한다. 본 논문에서는 데이터 편재가 심한 공간 데이터에 대한 질의 크기 추정의 문제를 논의한다. 공간을 분할하는 기법으로 관계 데이터베이스에서 많이 사용되는 너비 균등, 높이 균등 히스토그램에 해당되는 면적 균등, 개수 균등 분할에 대한 방법을 검토하고 공간 인덱싱에 기초한 공간 분할방법에 대해서 알아본다. 본 논문에서는 공간 순서화 기법인 힐버트 공간 채움 곡선을 이용한 공간 분할을 제안한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 편재된 공간 데이터에 대한 질의 결과 크기의 추정에 대한 정확도를 비교한다. 본 실험에서 힐버트 채움 곡선에 의한 공간 분할이 공간 질의 크기 버켓 수의 변화, 데이터 위치 편재도의 변화, 데이터 크기의 변화에 대해서 기존의 분할 방법보다 질의 결과 크기 추정에 대해서 우수한 성능을 보였다. In order to approximate the spatial query result size we partition the input rectangles into subsets and estimate the query result size based on the partitioned spatial area. In this paper we examine query result size estimation in skewed data. We examine the existing spatial partitioning techniques such as equi-area and equi-count partitioning, which are analogous to the equi-width and equi-height histograms used in relational databases, and examine the other partitioning techniques based on spatial indexing. In this paper we propose a new spatial partitioning technique based on the Hilbert space filling curve. We present a detailed experimental evaluation comparing the proposed technique and the existing techniques using synthetic as well as real-life datasets. The experiments showed that the proposed partitioning technique based on the Hilbert space filling curve achieves better query result size estimation than the existing techniques for space query size, bucket numbers, skewed data, and spatial data size.

CSPAM: 닫힌 빈발 시퀀스 패턴을 위한 효과적인 가지치기 전략

황환규 강원대학교 정보통신연구소 2009 정보통신논문지 Vol.13 No.-

Sequential pattern mining finds all of the frequent sequences satisfying a minimum support threshold in a large database. However, when mining long frequent sequences, or when using very low support thresholds, the performance of currently reported algorithms often degrades dramatically. In this paper we present a novel algorithm, CSPAM (Closed Sequential PAttern Mining), using only closed frequent sequences which are small subset of very large frequent sequences. When systematically exploring the search space of closed frequent sequences, we present two novel pruning strategies, which prune the unpromising parts of search space effectively. The experimental results show that the proposed method outperforms the previous algorithms.

연합 데이터베이스의 질의 처리

황환규 강원대학교 정보통신연구소 1999 정보통신논문지 Vol.3 No.-

Extant work on federated databases has concentrated either on schema integration using semantic models or on query processing using the relational/extended relational model, but both issues have not been addressed using a single framework. In this paper, we explore an alternative approach to database integration using the Horn-clause logic as a canonical, intermediate representation. The first-order logic is used as a language for expressing the integration of component schemas into a global schema, as well as for specifying integrity constraints associated with global and component schemas. A language based on the first-order logic provides the required expressiveness for canonical representataion of the global schema at the intermediate level. Global-to-local query mapping is achieved through the procedural interpretation of logic programming. Query optimization is performed through transformations using integrity constraints, such as functional,inclusion, and data integration dependencies. The logic-based approach provides a uniform approach for supporting an integrated view of a set of heterogeneous databases, as well as its implementation.

공간 데이터베이스를 위한 새로운 위상 관계 유도 알고리즘

황환규,Hwang, Hwan-Gyu 대한전자공학회 2000 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.37 No.2

위상 관계는 공간 데이터베이스의 질의 최적화에 중요한 역할을 한다. 만일 위상 관계를 사전에 알 수 있다면 비용이 많이 드는 질의 처리는 피할 수 있다. 본 논문에서는 1) 공간 객체간의 위상 관계의 파악, 2) 주어진 위상 관계의 일관성 검사, 3) 주어진 위상 관계로부터 새로운 위상 관계의 유도 등의 문제에 관하여 논의하고자 한다. 이러한 논의는 위상 관계와 관련된 질의가 주어졌을 때 효과적인 공간 질의 처리를 가능하게 하여준다. 특히 위상 관계로서 8가지 종류({equal, disjoint, overlap, meets, contains, contained-in, properly-contains, properly-contained-in})를 고려한다. 본 논문에서는 주어진 위상 관계의 일관성을 검증하는 알고리즘을 제시하고 주어진 위상 관계로부터 모든 가능한 새로운 위상 관계를 유도하는 알고리즘을 제시한다. Topological relationships play an important role in query optimization in spatial databases. If topological relationships are known a priori, then expensive query processing can be avoided. In this paper we address the problems of: ⅰ) identifying topological relationships among spatial objects, ⅱ) checking consistency of specified topological relationships, and ⅲ) exhaustively deriving new topological relationships from the ones specified. These activities lead to an efficient query processing when queries associated with topological relationships are invoked. Specifically, eight types of topological relationships ({equal, disjoint, overlap, meets, contains, contained-in, properly-contains, and properly-contained-in}) are considered. We present an algorithm to check the consistency of specified topological relationships and to derive all possible relationships from the given set of known relationships.

공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정을 위한 공간 분할

황환규 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.4

The query optimizer's important task while a query is invoked is to estimate the fraction of records in the databases that satisfy the given query condition. The query result size estimation in spatial databases, like relational databases, proceeds to partition the whole input into a small number of subsets called “buckets” and then estimate the fraction of the input in the buckets. The accuracy of estimation is determined by the difference between the real data counts and approximations in the buckets, and is dependent on how to partition the buckets. Existing techniques for spatial databases are equi-area and equi-count techniques, which are respectively analogous in relation databases to equi-height histogram that divides the input value range into buckets of equal size and equi-depth histogram that is equal to the number of records within each bucket. In this paper we propose a new partitioning technique that determines buckets according to the maximal difference of area which is defined as the product of data ranges End frequencies of input. In this new technique we consider both data values and frequencies of input data simultaneously, and thus achieve substantial improvements in accuracy over existing approaches. We present a detailed experimental study of the accuracy of query result size estimation comparing the proposed technique and the existing techniques using synthetic as well as real-life datasets. Experiments confirm that our proposed techniques offer better accuracy in query result size estimation than the existing techniques for space query size, bucket number, data number and data size. 질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.

공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정을 위한 공간 분할

황환규 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.02

The query optimizer's important task while a query is invoked is to estimate the fraction of records in the databases that satisfy the given query condition. The query result size estimation in spatial databases, like relational databases, proceeds to partition the whole input into a small number of subsets called "buckets" and then estimate the fraction of the input in the buckets. The accuracy of estimation is determined by the difference between the real data counts and approximations in the buckets, and is dependent on how to partition the buckets. Existing techniques for spatial databases are equi-area and equi-count techniques, which are respectively analogous in relation databases to equi-height histogram that divides the input value range into buckets of equal size and equi-depth histogram that is equal to the number of records within each bucket. In this paper we propose a new partitioning technique that determines buckets according to the maximal difference of area which is defined as the product of data ranges and frequencies of input. In this new technique we consider both data values and frequencies of input data simultaneously, and thus achieve substantial improvements in accuracy over existing approaches. We present a detailed experimental study of the accuracy of query result size estimation comparing the proposed technique and the existing techniques using synthetic as well as real-life datasets. Experiments confirm that our proposed techniques offer better accuracy in query result size estimation than the existing techniques for space query size, bucket number, data number and data size. 질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 크기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.

영역기반 이미지 검색을 위한 칼라 이미지 세그멘테이션

황환규(Whan-Kyu Whang) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.45 No.1

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다. Region-based image retrieval techniques, which divide image into similar regions having similar characteristics and examine similarities among divided regions, were proposed to support an efficient low-dimensional color indexing scheme. However, color image segmentation techniques are required additionally. The problem of segmentation is difficult because of a large variety of color and texture. It is known to be difficult to identify image regions containing the same color-texture pattern in natural scenes. In this paper we propose an automatic color image segmentation algorithm. The colors in each image are first quantized to reduce the number of colors. The gray level of image representing the outline edge of image is constructed in terms of Fisher's multi-class linear discriminant on quantized images. The gray level of image is transformed into a binary edge image. The edge showing the outline of the binary edge image links to the nearest edge if disconnected. Finally, the final segmentation image is obtained by merging similar regions. In this paper we design and implement a region-based image retrieval system using the proposed segmentation. A variety of experiments show that the proposed segmentation scheme provides good segmentation results on a variety of images.

공간 영역 질의의 선택률 추정을 위한 향상된 면적 균등 분할 방법

황환규,문현수 강원대학교 정보통신연구소 2000 정보통신논문지 Vol.4 No.-

Selectivity estimation of queries in relational databases has been studied extensively. Although relational selectivity estimation problems are well studied in the database literature, spatial selectivity estimation problems are not well understood. In this paper we examine selectivity estimation in spatial databases. In particular, we focus on spatial range queries over two-dimensional rectangular data. We propose and implement an improved equi-area partition for selectivity estimation of spatial range queries. We present a detailed experimental study comparing the proposed techniques and the currently used equi-area and nonequi-area partition for selectivity estimation.

집합 값을 갖는 애트리뷰트에 대한 수직적으로 분할된 블록 중첩 루프 조인

황환규(Whang Whan Kyu) 강원대학교 산업기술연구소 2008 産業技術硏究 Vol.28 No.1

Set-valued attributes appear in many applications to model complex objects occurring in the real world. One of the most important operations on set-valued attributes is the set join, because it provides a various method to express complex queries. Currently proposed set join algorithms are based on block nested loop join in which inverted files are partitioned horizontally into blocks. Evaluating these joins are expensive because they generate intermediate partial results severely and finally obtain the final results after merging partial results. In this paper, we present an efficient processing of set join algorithm. We propose a new set join algorithm that vertically partitions inverted files into blocks, where each block fits in memory, and performs block nested loop join without producing intermediate results. Our experiments show that the vertical bitmap nested set join algorithm outperforms previously proposed set join algorithms.

GIS에서의 공간 조인 기법의 관한 고찰

황환규,김상욱 강원대학교 정보통신연구소 1998 정보통신논문지 Vol.2 No.-

The spatial join operation is one of the fundamental spatial database query operations. It facilitates the retrieval of information from two different spatial objects based on spatial relationships. The join is one of the most difficult operations to implement efficiently in spaital database systems, as it was with relational database ststems. In this paper, different kinds of spatial joins and various implementation techniques are surveyed. We investigate the basic idea, algorithms, and performance of the various spatial join techniques. In addiotion, we discuss the issues of the different spatial join techniques.