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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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지금까지는 고차원 점을 저차원 점으로 변환하는 연구가 많이 이루어졌다. 그런데, 실생활에서 발생하는 시퀀스 및 스트리밍 데이터는 많은 경우에 고차원 점이 아닌 고차원 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 모델링 된다. 이들 고차원 MBR을 다차원 인덱스에 저장하고 검색하기 위해서는 고차원 MBR에 대한 저차원 변환이 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 고차원 MBR을 저차원 MBR로 직접 변환하는 MBR 저차원 변환의 정형적 방법을 제안한다. 이를 위해, 우선 고차원 MBR의 저차원 변환 개념을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)과 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)에 대한 MBR 저차원 변환의 단순 해결책으로서, MBR의 모든 꼭지점을 변환 대상으로 삼는 DFTnaive와 DCTnaive를 각각 제안한다. 그런 다음, 단순 해결책의 문제점인 많은 저차원 변환 횟수를 줄이기 위하여, 개선된 해결책인 DFTadv와 DCTadv를 제안한다. 본 논문에서는 이들 방법 모두가 MBR 저차원 변환을 바르게 수행함을 정리로서 제시하고 증명한다. 분석과 실험 결과, 개선된 해결책인 DFTadv와 DCTadv는 단순 해결책인 DFTnaive와 DCTnaive에 비해 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄이고 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. 고차원 MBR의 저차원 변환
5. 성능 평가
6. 결론
참고 문헌

참고문헌 (1)

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