정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
집합 기반 유사 시퀀스 매칭의 성능 향상을 위한 최적화 방법 |
| 영문제목(English Title) |
An Optimization Method for Performance Improvement of Set-based Similar Sequence Matching |
| 저자(Author) |
임효상
이주원
Hyo-Sang Lim
Juwon Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 04 PP. 0403 ~ 0407 (2018. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 교집합 기반의 유사도를 이용하여 질의 집합 시퀀스와 유사한 데이터 집합 시퀀스를 찾는다. 그러나 수많은 집합 간의 교집합 크기를 계산하는데 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문의 저자들은 간단한 집합 인덱스 구조를 사용한 성능 향상 방법을 제시한 바 있다. 본 논문은 불필요한 연산을 제외하는 프루닝(pruning) 기반 최적화 방법을 제시함으로써, 기존 방법보다 효율적으로 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 수행할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 약 20% 정도의 수행 시간 감소가 있음을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
The set-based similar sequence matching method involves searching for data set sequences that are similar to a query set sequence. In the method, the similarity between two sets is represented as the size of intersection between them. However, there is a critical performances issue for calculating intersection size if the number of sets is large. In the past, authors of the present work proposed a method to improve the performance of set-based similar sequence matching using simple index structure. In this paper, we propose an optimization method for more efficient running of set-based similar sequence matching. Our method is based on pruning that excludes unnecessary calculation. Through experiments, we show that the proposed method reduces the execution time by about 20% compared to the existing methods.
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| 키워드(Keyword) |
집합
집합 유사도
집합 기반 유사 시퀀스 매칭
최적화
set
set similarity
set-based similar sequence matching
optimization
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