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김상욱(Sang-Wook Kim),Charu Aggarwal(Charu Aggarwal),Philip Yu(Philip Yu) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.4
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이타베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단순한 캡슐 표현 방식이 최근접 질의 처리의 성능을 저하시키는 주요 원인임을 지적하고, (1) 클러스터에 적합한 새로운 축 시스템(axis system)의 채택, (2) 원과 사각형의 조합에 의한 다양한 캡슐 형태의 표현, (3) 아웃 라이어(outlier)의 별도 관리 등의 해결 방안을 제안한다. 또한, 이러한 개념들을 채택하는 인덱싱 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다. The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. In this paper, we first point out the fact that the simple representation of capsules incurs performance degradation in processing nearest neighbor queries. For alleviating this problem, we propose (1) adopting new axis systems appropriate to a given cluster, (2) representing various shapes of capsules by combining rectangles and spheres, and (3) maintaining outliers separately. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
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고차원 공간에서 최근접 질의를 효과적으로 처리하기 위한 새로운 인덱싱 기법
김상욱(Sang-Wook Kim),Charu Aggarwal(Charu Aggarwal),Philip S. Yu(Philip S. Yu) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅰ
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
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Singular Value Decomposition 기반 고차원 인덱스 구조
김상욱,Charu Aggarwal,Philip S. Yu 강원대학교 산업기술연구소 2000 産業技術硏究 Vol.20 No.B
The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. This problem and the query processing method using it. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
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Kim, Sang-Uk,Aggarwal, Charu,Yu, Philip 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.4
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이타베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과 적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 타원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단순한 캡슐 표현 방식이 최근접 질의 처리의 성능을 저하시키는 주요 원인임을 지적하고, (1) 클러스터에 적합한 새로운 축 시스템(axis system)의 채택, (2) 원과 사각형의 조합 에 의한 다양한 캡슐 형태의 표현. (3) 아웃 라이어(outlier)의 별도 관리 등의 해결 방안을 제안한다. 또한, 이러한 개념들을 채택하는 인덱싱 구조를 제시하고. 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 끝으 로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다. The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given object Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as th number of dimensions gets higher, In this paper we first point out the fact that the simple representation of capsuler incurs performance degradation in processing nearest neighbor queries. For alleviating this problem,. we propose(1) adopting new axis systems appropriate to a given cluster (2) representing various shapes of capsules by combining rectangles and spheres, and (3) maintaining outliers separately, We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
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Singular value decomposition 기반 고차원 인덱스 구조
김상욱(Kim Sang Wook),Charu Aggarwal,Philip S. Yu 강원대학교 산업기술연구소 2000 産業技術硏究 Vol.20 No.1
The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. This problem and the query processing method using it. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
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