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데이터 시퀀스에 대해 생성된 색인으로부터 질의 서브 시퀀스를 매칭하는 방법에 있어서, 주어진 질의 시퀀스를 복수의 질의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 질의 윈도우들 중에서 질의 시퀀스로부터 질의 처리에 대응하는 질의 윈도우 수를 결정하는 단계; 상기 결정된 질의 윈도우 수에 대해 질의 비용을 계산하여 최소의 질의 비용을 가지는 질의 윈도우를 선택하는 단계;상기 선택된 질의 윈도우와 기 설정된 유사 허용값을 이용하여 유사 허용 범위를 재계산하는 단계; 및상기 재계산된 유사 허용 범위를 기반으로 구성된 범위 질의를 이용하여 상기 색인에서 질의 시퀀스에 매칭하는 답변 후보 서브 시퀀스를 검색하는 단계;를 포함하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제1항에 있어서,상기 질의 윈도우를 선택하는 단계이후, 상기 선택된 질의 윈도우를 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제1항에 있어서,상기 유사 허용 범위를 재계산하는 단계이후, 상기 선택된 질의 윈도우 및 상기 재계산된 유사 허용 범위를 이용하여 범위 질의를 구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제1항에 있어서,상기 질의 윈도우를 선택하는 단계에서,상기 질의 비용은 질의 윈도우 유사도 및 질의 윈도우에 의해 계산되는 검색 범위를 반영하여 계산하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제1항에 있어서,상기 답변 후보 서브 시퀀스를 검색하는 단계이후,상기 질의 시퀀스를 이용하여 상기 답변 후보 서브 시퀀스를 검증하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제5항에 있어서,상기 답변 후보 서브 시퀀스를 검증하는 단계는,상기 답변 후보 서브 시퀀스들의 집합들 간의 교집합에 따라 정답 후보 집합을 추출하는 단계; 및 상기 질의 시퀀스를 이용하여 상기 정답 후보 집합을 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제6항에 있어서,상기 정답 후보 집합을 검증하는 단계는,상기 질의 시퀀스와 상기 정답 후보 집합에 포함된 데이터 시퀀스 간의 유클리디안 거리를 계산하고, 계산된 거리가 상기 유사 허용 범위 이하인 경우, 상기 데이터 시퀀스를 상기 질의 시퀀스에 매칭할 답변 시퀀스의 정답 후보 집합에 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제1항에 있어서,상기 답변 후보 서브 시퀀스를 검증하는 단계이후,상기 선택된 질의 윈도우들 중에서 마지막 질의 윈도우인지를 판단하여 상기 질의 윈도우를 선택하는 단계이후의 각 단계를 반복적으로 진행하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제1항에 있어서,상기 생성된 색인에 대한 색인 단계는,슬라이딩 윈도우를 이용하여 데이터 시퀀스를 복수의 데이터 윈도우들로 분할하는 단계;상기 데이터 윈도우들의 스케일들이 동일하도록 상기 데이터 윈도우들을 정규화하는 단계;상기 정규화된 데이터 윈도우들의 차원을 축소하는 단계;상기 차원이 축소된 데이터 윈도우들의 레코드를 생성하는 단계; 및상기 레코드를 다차원 색인 구조에 삽입하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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제9항에 있어서,상기 다차원 색인 구조는,상기 차원이 축소된 데이터 윈도우들을 최소 경계 사각형(MBR: Minimum Bounding Rectangle)들로 구성하고, 최소 경계 사각형들 중 상위 레벨의 최소 경계 사각형이 복수의 하위 레벨의 최소 경계 사각형들을 포함하도록 구성하여 생성된 계층적 트리 구조인 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 방법
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데이터 시퀀스의 색인을 생성하는 색인 수단으로부터 질의 서브 시퀀스를 매칭하는 시스템에 있어서, 주어진 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우를 이용하여 복수의 질의 윈도우로 분할하는 시퀀스 분할부; 상기 분할된 질의 윈도우들 중에서 질의 시퀀스로부터 질의 처리를 위한 최적의 질의 윈도우 수를 계산하는 윈도우 계산부; 상기 계산된 질의 윈도우 수에 대해 최소의 질의 비용을 가지는 질의 윈도우를 선택하는 윈도우 선택부;상기 선택된 질의 윈도우를 윈도우 정규화부에서 정규화하여 기 설정된 유사 허용값을 이용하여 유사 허용 범위를 재계산하는 재산출부;상기 정규화된 질의 윈도우 및 상기 재계산된 유사 허용 범위를 이용하여 범위 질의를 구성하는 질의 구성부; 및상기 구성된 범위 질의를 이용하여 색인에서 질의 시퀀스에 매칭할 답변 후보 서브 시퀀스를 검색하는 질의 검색부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 시스템
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제11항에 있어서,상기 윈도우 선택부에서 선택된 질의 윈도우를 정규화하는 윈도우 정규화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 시스템
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제11항에 있어서,상기 윈도우 선택부는,상기 질의 비용은 질의 윈도우 유사도 및 질의 윈도우에 의해 계산되는 검색 범위를 반영하여 계산하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 시스템
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제11항에 있어서,상기 질의 검색부에서 검색된 상기 답변 후보 서브 시퀀스들의 집합들 간의 교집합에 따라 정답 후보 집합을 추출하는 추출부 및 상기 질의 시퀀스를 이용하여 상기 정답 후보 집합을 검증하는 검증부를 포함하는 질의 후처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 시스템
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제14항에 있어서,상기 검증부는,상기 질의 시퀀스와 상기 정답 후보 집합에 포함된 데이터 시퀀스 간의 유클리디안 거리를 계산하고, 계산된 거리가 상기 유사 허용 범위 이하인 경우, 상기 데이터 시퀀스를 상기 질의 시퀀스에 매칭할 답변 시퀀스의 정답 후보 집합에 포함하는 것을 특징으로 하는 시계열 데이터베이스의 서브 시퀀스 매칭 시스템
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