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방대한 시공간 IoT 센서 데이터의 효율적인 검색을 위한 트라이 기반 색인 방법 ＝ A trie-based indexing scheme for efficient retrieval of massive spatio-temporal IoT sensor data / 추하원 ; 서영균 ; 이용 ; 박민우 ; 장래영 ; 이상환 ; 송사광 1

요약 1

Abstract 1

1. 서론 2

2. 관련 연구 3

3. 제안하는 방법 3

3.1. 3차원 시공간 정보의 1차원 부호화 기법 3

3.2. ST-Trie : 시공간 색인 기법 4

4. 성능 평가 6

4.1. 실험 환경 및 데이터 셋 정보 6

4.2. 실험 결과 6

5. 결론 및 향후 연구 8

References 8

[저자소개] 9

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
(A) study on the intelligent delivery management system using UAV-edge computing technology = UAV-Edge 컴퓨팅 기술을 활용한 지능형 딜리버리 시스템 연구 Chu Myaet Thwal, Minkyung Lee, Choong Seon Hong p. 1208-1214

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방대한 시공간 IoT 센서 데이터의 효율적인 검색을 위한 트라이 기반 색인 방법 = A trie-based indexing scheme for efficient retrieval of massive spatio-temporal IoT sensor data 추하원, 서영균, 이용, 박민우, 장래영, 이상환, 송사광 p. 1199-1207

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LSTRf 기반의 학습 데이터 선정 방안 = A method for training data selection based on LSTRf 황명권, 정유나, 성원경 p. 1192-1198

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설명가능한 인공지능을 위한 특성기여도 분석 방법론 조사 = Survey on feature attribution methods in explainable AI 고기혁, 임규민, 조호묵 p. 1181-1191

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문장 랭킹 스코어와 그래프 기법을 사용한 질의 기반 생성 요약 모델 = Query-based abstractive summarization model using sentence ranking scores and graph techniques 김기환, 고영중 p. 1172-1180

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Spark 데이터프레임을 이용한 대용량 지식 그래프 추론 통합 시스템 = An integrated system for large-scale knowledge graph inference using the Spark DataFrame 이민호, 김민성, 이완곤, 박영택 p. 1162-1171

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인기 클립 탐지를 위한 트위치 이모트 임베딩 방법 = An embedding method of emotes for the detection of popular clips on Twitch.tv 송현호, 박건우, 차미영 p. 1153-1161

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부부관계 개선을 위한 VR 콘텐츠 생성 시스템 개발에 관한 연구 = A study on development of VR content creation system for improving conjugal relation 이양민, 이재기 p. 1142-1152

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문장 의미의 그래프 구조 표상을 위한 한국어 추상 의미 표상 가이드라인 및 말뭉치 구축 = Korean abstract meaning representation (AMR) guidelines and corpus for graph-structured meaning representations 최현수, 한지윤, 박혜진, 오태환, 박석원, 김한샘 p. 1134-1141

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장거리 상호참조해결을 위한 BERT와 군집화 방법 : Long-distant coreference resolution by clustering-extended BERT for Korean and English document / 한국어와 영어 문서 적용 허철훈, 김건태, 최기선 p. 1126-1133

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LTSM 신경망을 이용한 당뇨병 입원환자의 혈당 예측 = Prediction of blood glucose in diabetic inpatients using LSTM neural network 김상현, 이한범, 전성완, 김대연, 이상정 p. 1120-1125

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매니코어 파티셔닝을 위한 동적 코어 친화도 = Dynamic core affinity for manycore partitioning 이찬규, 조중연, 진현욱 p. 1111-1119

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이벤트 소싱과 CQRS 패턴을 활용한 데이터 재현 및 분산처리 사례 및 연구 동향 = Case studies and trends in data reproduction and distributed processing using event sourcing and CQRS pattern 한상곤, 최정인, 우균 p. 1101-1110

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참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 J. Gubbi, R. Buyya, S. Marusic, and M. Palaniswami, "Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions,"Future Gener. Comput. Syst., Vol. 29, No. 7, pp. 1645-1660, Sep. 2013. 미소장
2 Random Access Analysis for Massive IoT Networks Under a New Spatio-Temporal Model: A Stochastic Geometry Approach 네이버 미소장
3 X. Guan, C. Bo, Z. Li and Y. Yu, "ST-hash: An Efficient Spatiotemporal Index for Massive Trajectory Data in a NoSQL Database," Proc. of the 25th International Conference on Geoinformatics, Buffalo, NY, pp. 1-7, 2017. 미소장
4 GeoSOT-Based Spatiotemporal Index of Massive Trajectory Data 네이버 미소장
5 R. Binna, E. Zangerle, M. Pichl, G. Specht and V. Leis, "HOT: A Height Optimized Trie Index for Main-Memory Database Systems," Proc. of the 2018 International Conference on Management of Data (SIGMOD ‘18), New York, NY, USA, pp. 521-534, 2018. 미소장
6 Y. Arseneau, S. Guatam, B. Nickerson and S. Ray, "STILT: Unifying Spatial, Temporal and Textual Search using a Generalized Multidimensional Index," 32nd International Conference on scientific and Statical Database management (SSDBM 2020), New York, NY, USA, Article 11, pp. 1-12, 2020. 미소장
7 R. Li, H. He, R. Wang, Y. Huang, J. Liu, S. Ruan, T. He, J. Bao, Y. Zheng, "JUST: JD Urban Spatio-temporal Data Engine," Proc. of the 36th International Conference on Data Engineering (ICDE), Dallas, TX, USA, pp. 1558-1569, 2020. 미소장
8 J. Han., et al., "An Unified Spatial Index and Visualization Method for the Trajectory and Grid Queries in Internet of Things," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 24, No. 9, pp. 83-95, Sep. 2019. 미소장
9 Taxi Service Trajectory, [Website], Retrieved from http://www.geolink.pt/ecmlpkdd2015-challenge/index.html, (viewed on 08/01/20) 미소장
10 S2 Geometry, [Website], Retrieved from https://s2geometry.io/, (viewed on 08/01/20) 미소장
11 Hawon Chu, Young-Kyoon Suh, Ryong Lee, Rae-Young Jang, Minwoo Park, and Sang-Hwan Lee, "An Indexing Scheme for Efficient Retrieval over a Large Volume of Spatio-Temporal Data from IoT Sensors," Proc. of 2020 Korea DataBase Conference (KDBC’20), pp. 27-30, 2020. 미소장
12 GeoHash, [Website], Retrieved from http://geohash. org/site/tips.html, (viewed on 08/01/20) 미소장
13 Hughes, James N., et al., "Geomesa: a distributed architecture for spatio-temporal fusion,"Geospatial Informatics, Fusion, and Motion Video Analytics V, Vol. 9473, 2015. 미소장
14 Open Location Code, [Website], Retrieved from https://github.com/google/open-location-code, (viewed on 08/01/20) 미소장
15 2dsphere Indexes, [Website], Retrieved from https://docs.mongodb.com/manual/core/2dsphere/, (viewed on 08/01/20) 미소장

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