시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 : 관찰, 최적화, 성능 결과

김만순,김상욱,Kim Man-Soon,Kim Sang-Wook 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.7

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 먼저, 사전 실험을 통하여 기존의 기본적인 처리 방식인 Naive-Scan의 성능 병목이 CPU 처리 과정에 있음을 지적하고, Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 제안된 기법을 기존의 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 기법인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존의 타임 워핑 하의 서비시퀀스 매칭을 위한 모든 기법들이 제안된 최적화 기법에 의하여 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 특히, Nsive-Scan은 최적화 기법의 적용 전에는 가장 떨어지는 성능을 보였으나, 최적화 기법의 적용 후에는 모든 경우에서 ST-Filter나 LB-Scan을 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 성능 병목인 CPU 처리 과정을 최적화함으로써 기존 기법들인 Naive-Scan, LB-Scan, ST-Filter 간의 처리 성능 상의 순위 역전 현상이 발생하였음을 보이는 매우 중요한 결과이다. This paper discusses an effective processing of subsequence matching under time warping in time-series databases. Time warping is a trans-formation that enables finding of sequences with similar patterns even when they are of different lengths. Through a preliminary experiment, we first point out that the performance bottleneck of Naive-Scan, a basic method for processing of subsequence matching under time warping, is on the CPU processing step. Then, we propose a novel method that optimizes the CPU processing step of Naive-Scan. The proposed method maximizes the CPU performance by eliminating all the redundant calculations occurring in computing the time warping distance between the query sequence and data subsequences. We formally prove the proposed method does not incur false dismissals and also is the optimal one for processing Naive-Scan. Also, we discuss the we discuss to apply the proposed method to the post-processing step of LB-Scan and ST-Filter, the previous methods for processing of subsequence matching under time warping. Then, we quantitatively verify the performance improvement ef-fects obtained by the proposed method via extensive experiments. The result shows that the performance of all the three previous methods im-proves by employing the proposed method. Especially, Naive-Scan, which is known to show the worst performance, performs much better than LB-Scan as well as ST-Filter in all cases when it employs the proposed method for CPU processing. This result is so meaningful in that the performance inversion among Nive- Scan, LB-Scan, and ST-Filter has occurred by optimizing the CPU processing step, which is their perform-ance bottleneck.

이미지 데이터베이스를 위한 정보 검색 시스템의 설계 및 구현

김만순,오세봉,김미연,민은미,박미영,정문숙,문현수,김상욱 강원대학교 정보통신연구소 2002 정보통신논문지 Vol.6 No.-

This paper presents design and implementation of an information retrieval system for a large volue of an image database. Our system supports three kinds of queries: attribute-based queries, keyword-based queries, and color-based queries. The attribute-based query is the most-typical query that finds target images based on their attribute values. The keyword-based query is to find target images by referring to their description information their attribute values. Finally, the color-based query is to search for target images by comparing the colors of a query image with those of images in the database. In this paper, we presents the system architecture and approaches adopted in our system for supporting the above three queries effectively and efficiently. We also discuss the user interface of our system that enables users to manipulate our system easily and conveniently.

타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭 기법의 성능 평가

김만순(Kim Man-Soon),김상욱(Kim Sang-Wook) 한국콘텐츠학회 2003 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.1 No.2

시계열 데이터베이스란 객체의 변화되는 값들의 연속으로 구성된 데이터 시퀀스들의 집합이며, 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 타임 워핑 거리가 허용치 이하인 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 찾아내는 연산이다. 본 논문에서는 먼저 타임 워핑 하의 시퀀스 매칭을 지원하는 기존의 기법들의 특성을 지적하고, 이들을 전체 매칭 및 서브시퀀스 매칭에 각각 적용하는 방안에 관하여 논의한다. 또한, 실제 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 통하여 이들에 대한 정량적인 성능 평가를 수행한다. 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존 기법들의 성능을 상호 비교한 연구 결과는 아직 제시된 바 없다. 따라서 본 연구 결과는 이러한 세 가지 기법들에 대한 성능을 제시하는 좋은 자료로서 사용될 수 있을 것이다. A time-series database is a set of data sequences, each of which is a list of changing values corresponding to an object. Subsequence matching under time warping is defined as an operation that finds such subsequences whose time warping distance to a given query sequence are below a tolerance from a time-series database. In this paper, we first point out the characteristics of the previous methods for time-series sequence matching under time warping, and then discuss the approaches for applying them to whole matching as well as subsequence matching. Also, we perform quantitative performance evaluation via a series of experiments with real-life data. There have not been such researches in the literature that compare the performances of all the previous methods of subsequence matching under time warping. Thus, our results would be used as a good reference for showing their relative performances.

시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭의 성능 최적화

김만순 ( Man-soon Kim ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 데이터베이스내 시퀀스들의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 본 논문에서는 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존의 기본처리 방식인 Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들 간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 규명한다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가에 의하여 제안된 최적화 기법이 가져오는 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 아울러, 제안된 기법이 기존의 여과 단계를 포함하는 방식인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 단계에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보인다.

서브시퀀스 매칭을 위한 효과적인 후처리 기법

김상욱,김만순,박정일 강원대학교 정보통신연구소 2002 정보통신논문지 Vol.6 No.-

Subsequence matching, which consists of index searching and post-processing steps, is an operation that finds those subsequences whose changing patterns are similar to that of a given query sequence from a time-series database. This paper discusses optimization of post-processing for subsequence matching. The common problem occurred in post-processing of previous methods is to compare the candidate subsequence with the query sequence for discarding false alarms whenever each candidate subsequence appears during index searching. This makes a sequence containing candidate subsequences to be accessed multiple times from disk, and also have a candidate subsequence to be compared with the query sequence multiple times. These redundancies cause the performance of subsequence matching to degrade seriously. In this paper, we propose a new optimal method for resolving the problem. The proposed method stores all the candidate subsequences returned by index searching into a binary search tree, and performs post-processing in a batch fashion after finishing the index searching. By this method, we are able to completely eliminate the redundancies mentioned above. For verifying the performance improvement effect of the proposed method, we perform extensive experiments using a real-life stock data set. The results reveal that the proposed method achieves 55 times to 156 times speedup over the previous methods.

빵의 방부제 검사

김정원,서지연,김만순,박형자 이화여자대학교 약학회 1989 梨花藥學會誌 Vol.- No.28

부모-자녀의사소통 방식과 학교생활만족도가 청소년의 자살생각에 미치는 영향과 우울의 중재효과

조성연,김혜원,김만순,전연진 한국가족자원경영학회 2010 한국가족자원경영학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.1

시퀀스 데이터베이스에서 유연 규칙의 탐사

박상현,김상욱,김만순 江原大學校 産業技術硏究所 2001 産業技術硏究 Vol.21 No.A

This paper presents techniques for discovering rules with elastic patterns. Elastic patterns are useful for discovering rules from data sequences with different sampling rates. For fast discovery of rules whose heads and bodies are elastic patterns, we construct a suffix tree from succinct forms of data sequences. The suffix tree is a compact representation of rules, and is also used as an index structure for finding rules matched to a target head sequence. When matched rules cannot be found, the concept of rule relaxation is introduced. Using a cluster hierarchy and a relaxation error, we find the least relaxed rules that provide the most specific information on a target head sequence. Performance evaluation through extensive experiments reseals the effectiveness of the proposed approach.

빵의 방부제 검사

김정원,서지연,김만순,박형자 이화여자대학교약학회 1989 梨花藥學硏究 Vol.- No.28

윈도우 - 조인 : 이원성 기반 서브시퀀스 매칭을 위한 최적의 방법

김상욱(Sang-Wook Kim),박대현(Dae-Hyun Park),이헌길(Heon-Gil Lee),김만순(Man-Soon Kim),박정일(Jung-Il Park) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀀스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀀스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R*-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리 질의 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R*-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R*-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스하므로 디스크 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀀스 매칭을 위한 최적의 기법이다.