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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제34권 제4호
발행연도
2007.8
수록면
369 - 377 (9page)

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히스토그램은 원본 데이타를 효과적으로 요약하는 기법중의 하나이며, 선택도 측정과 근사 질의 처리 등에 널리 사용되고 있다. 기존의 히스토그램 구축 알고리즘들은 하나의 값으로 표현되는 점 데이타에 대하여 적용 가능한 알고리즘이었다. 그러나 일상생활에서는 하루 동안의 온도, 주식 가격과 같은 구간 데이타들도 점 데이타만큼 흔하게 접할 수 있다. 본 논문에서는 점 데이타에 대한 히스토그램 구축알고리을 구간 데이타에 대하여 확장한다. 합성 데이타를 사용한 실험을 통하여 기존의 점 데이타에 대한 히스토그램을 초보적으로 확장하는 방법보다 본 논문에서 제시된 알고리즘의 성능이 좋다는 것을 보였다.
#히스토그램 #구간 데이타 #다이나믹 프로그래밍 #Histogram #Interval Data #Dynamic Programming

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 기본 개념
4. 구간 데이타에 대한 최적 히스토그램 구축 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S. Guha / Sep.2004 / XWAVE: Approximate Extended Wavelets for Streaming Data google schola 2. [학술지(정기간행물)] - S. Guha / Sep.2004 / REHIST : Relative ERRor Histogram Construction Algorithms google schola 3. [학술지(정기간행물)] - H. V. Jagadish / Aug.1998 / Optimal Histograms with Quality Guarantees google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Y. E. Ioannidis / aug.1993. / Universality of serial histograms google schola 5. [학술지(정기간행물)] - P. B. Gibbons / Aug.1997 / Fast Incremental Maintenance of Approximate Histograms google schola

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