• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

Çмú´ëȸ ÇÁ·Î½Ãµù

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > Çмú´ëȸ ÇÁ·Î½Ãµù > Çѱ¹Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ Çмú´ëȸ > 2009³â Ãß°è Çмú´ëȸ

2009³â Ãß°è Çмú´ëȸ

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) ½Ã°ø°£ ÁúÀÇ Å¬·¯½ºÅ͸µ: µ¥ÀÌÅÍ Å¥ºù ±â¹ý
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Spatio-temporal Query Clustering: A Data Cubing Approach
ÀúÀÚ(Author) ½É»ó¿¹   ¹é¼ºÇÏ   ¹èÇØ¿µ   Xiangrui Chen   Sungha Baek   Haeyoung Bae  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 16 NO. 02 PP. 0287 ~ 0288 (2009. 11)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
Multi-query optimization (MQO) is a critical research issue in the real-time data stream management system (DSMS). We propose to address this problem in the ubiquitous GIS (u-GIS) environment, focusing on grouping ¡®similar¡¯ spatio-temporal queries incrementally into N clusters so that they can be processed virtually as N queries. By minimizing N, the overlaps in the data requirements of the raw queries can be avoided, which implies the reducing of the total disk I/O cost. In this paper, we define the spatio-temporal query clustering problem and give a data cubing approach (Q-cube), which is expected to be implemented in the cloud computing paradigm.
Å°¿öµå(Keyword)
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå