고 밀도 영역을 이용한 향상된 2차원 히스토그램 기법An Enhanced Two Dimensional Histogram Method Utilizing Dense Regions

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dc.contributor.author노요한ko
dc.contributor.author정연돈ko
dc.contributor.author김호진ko
dc.contributor.author김명호ko
dc.date.accessioned2013-03-07T03:19:13Z-
dc.date.available2013-03-07T03:19:13Z-
dc.date.created2012-02-06-
dc.date.created2012-02-06-
dc.date.issued2008-12-
dc.identifier.citation정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.35, no.6, pp.544 - 554-
dc.identifier.issn1229-7739-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/89287-
dc.description.abstract히스토그램은 데이타베이스 시스템에서 질의 결과 크기를 추정하는 데 널리 이용되고 있다. 히스토그램 기법에서 질의 결과 크기에 대한 추정은 각 버킷 영역 내의 객체들이 균등하게 분포한다는 가정 하에 이루어진다. 그러나, 주어진 질의 영역 내의 객체들은 균등하게 분포하지 않을 수 있다. 다시 말해서, 버킷 영역 내에 높은 밀도의 객체 군집 즉 클러스터가 존재할 수 있으며 이로 인하여 히스토그램의 정확도가 현저히 저하될 수 있다. 본 연구의 목적은 히스토그램의 정확도를 향상시키는 데 있다. 이를 위하여 본 연구는 클러스터를 고려한 새로운 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 데이타 분포 내에 존재하는 고 밀도 영역을 탐색하고 이를 히스토그램 생성에 활용한다. 제안하는 기법은 클러스터에 의한 정확도 저하를 효과적으로 감소시킴으로써 데이타가 균등하게 분포하지 않은 상황에서 향상된 성능을 제공할 수 있다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 기법이 기존 기법의 성능을 최대 74% 향상시킴을 확인하였다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title고 밀도 영역을 이용한 향상된 2차원 히스토그램 기법-
dc.title.alternativeAn Enhanced Two Dimensional Histogram Method Utilizing Dense Regions-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume35-
dc.citation.issue6-
dc.citation.beginningpage544-
dc.citation.endingpage554-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지 : 데이타베이스-
dc.identifier.kciidART001298376-
dc.contributor.localauthor김명호-
dc.contributor.nonIdAuthor노요한-
dc.contributor.nonIdAuthor정연돈-
dc.contributor.nonIdAuthor김호진-
dc.subject.keywordAuthor히스토그램-
dc.subject.keywordAuthor선택도 추정-
dc.subject.keywordAuthor질의 최적화-
dc.subject.keywordAuthor데이타베이스-
dc.subject.keywordAuthorHistograms-
dc.subject.keywordAuthorSelectivity estimation-
dc.subject.keywordAuthorQuery optimization-
dc.subject.keywordAuthorDatabases-
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CS-Journal Papers(저널논문)
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