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스페인의 축제 : 기독교도들과 이슬람교도들의 축제를 중심으로
임효상 ( Hyo Sang Lim ),김경희 ( Kyung Hee Kim ) 부산외국어대학교 지중해연구소 2004 지중해지역연구 Vol.6 No.1
En Corea, aumenta cada vez mas la demanda de fiestas en las que los participantes y los turistas puedan disfrutarse. Aunque abundan fiestas fockloricas u otros tipos de festivales, estos no llegan a satisfacer plenamente a la gente. En este trabajo, vamos a tratar de las fiestas espanolas, que es el primer pais en este campo. Luego compararemos sus caracteristicas con las de nuestras fiestas similares. Asi podremos ver como mejorar las nuestras. Ya que no hay suficiente espacio para detallar todas las fiestas espanolas, lo haremos solo con la de "moros y cristianos". Esta fiesta es una fiesta representativa de Espana en el sentido de que se celebra en mas de 220 lugares, de distintas maneras y fechas. Se basan todas en el mismo hecho "Reconquista". El ejemplo de la fiesta de Alcoy nos permite ver que la participacion voluntaria de los miembros de la comunidad y la industrializacion de la zona son las causas principales de su exito.
데이타와 질의의 이원성을 이용한 데이타스트림에서의 연속질의 처리
임효상(Hyo-Sang Lim),이재길(Jae-Gil Lee),이민재(Min-Jae Lee),황규영(Kyu-Young Whang) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.33 No.3
본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다. In this paper, we deal with a method of efficiently processing continuous queries in a data stream environment. We classify previous query processing methods into two dual categories ? data-initiative and query-initiative ? depending on whether query processing is initiated by selecting a data element or a query. This classification stems from the fact that data and queries have been treated asymmetrically. For processing continuous queries, only data-initiative methods have traditionally been employed, and thus, the performance gain that could be obtained by query-initiative methods has been overlooked. To solve this problem, we focus on an observation that data and queries can be treated symmetrically. In this paper, we propose the duality model of data and queries and, based on this model, present a new viewpoint of transforming the continuous query processing problem to a multi-dimensional spatial join problem. We also present a continuous query processing algorithm based on spatial join, named Spatial Join CQ. Spatial Join CQ processes continuous queries by finding the pairs of overlapping regions from a set of data elements and a set of queries defined as regions in the multi-dimensional space. The algorithm achieves the effects of both of the two dual methods by using the spatial join, which is a symmetric operation. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms earlier methods by up to 36 times for simple selection continuous queries and by up to 7 times for sliding window join continuous queries.
집합 유사 시퀀스 매칭의 성능 향상을 위한 인덱스 기반 검색 방법
이주원,임효상,Lee, Juwon,Lim, Hyo-Sang 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.11
집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 유사한 정도를 나타내는 척도로 교집합을 기반으로 한 유사도를 사용한다. 그러나 교집합 크기를 계산하는 과정에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 유사한 시퀀스를 찾기 위해서 수많은 집합 간 교집합 크기를 구해야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 문제를 해결하기 위해 인덱스 기반의 검색 방법을 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 빠르게 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 집합 시퀀스 유사도 문제를 교집합의 크기 비교 문제로 정형적으로 변환하고, 교집합의 크기를 빠르게 찾을 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 두 번째로 제안한 인덱스 구조를 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 최대 30배에서 50배의 수행 시간 단축이 있음을 보인다. 또한 데이터 시퀀스의 개수가 증가할수록 수행시간의 차이가 점점 커지므로, 대용량 데이터 처리에 적절함을 보인다. The set-based similar sequence matching method measures similarity not for an individual data item but for a set grouping multiple data items. In the method, the similarity of two sets is represented as the size of intersection between them. However, there is a critical performances issue for the method in twofold: 1) calculating intersection size is a time consuming process, and 2) the number of set pairs that should be calculated the intersection size is quite large. In this paper, we propose an index-based search method for improving performance of set-based similar sequence matching in order to solve these performance issues. Our method consists of two parts. In the first part, we convert the set similarity problem into the intersection size comparison problem, and then, provide an index structure that accelerates the intersection size calculation. Second, we propose an efficient set-based similar sequence matching method which exploits the proposed index structure. Through experiments, we show that the proposed method reduces the execution time by 30 to 50 times then the existing methods. We also show that the proposed method has scalability since the performance gap becomes larger as the number of data sequences increases.