KR101378939B1 - Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space - Google Patents

Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space Download PDF

Info

Publication number
KR101378939B1
KR101378939B1 KR1020100081723A KR20100081723A KR101378939B1 KR 101378939 B1 KR101378939 B1 KR 101378939B1 KR 1020100081723 A KR1020100081723 A KR 1020100081723A KR 20100081723 A KR20100081723 A KR 20100081723A KR 101378939 B1 KR101378939 B1 KR 101378939B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vector
value
skyline
point
minimum
Prior art date
Application number
KR1020100081723A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20110040657A (en
Inventor
박춘서
이용주
석성우
정진환
이중수
조정현
민옥기
김창수
김학영
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to US12/898,847 priority Critical patent/US8451273B2/en
Publication of KR20110040657A publication Critical patent/KR20110040657A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101378939B1 publication Critical patent/KR101378939B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

본 발명은 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따른 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법은, 복수개의 좌표 축으로 이루어진 다차원 공간에서, 질의 점 및 상기 질의 점을 이동시킨 복수개의 이동 점들 각각을 양 끝점으로 하는 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계; 및 상기 벡터 값들 중에서 이동 점이 스카이라인(Skyline)에 포함되되 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계를 포함한다.The present invention relates to a method and apparatus for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multi-dimensional space, and a method for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multi-dimensional space according to the present invention includes a multi-dimensional consisting of a plurality of coordinate axes. Calculating, in space, respective vector values, each having a query point and each of the plurality of moving points at which the query point is moved; And selecting, as a minimum vector value, a vector value having a moving point included in a skyline and having a minimum distance value from the query point among the vector values.

Description

다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법 및 장치{Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space}Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space}

본 발명은 최소 비용 벡터 획득 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for obtaining a minimum cost vector, and more particularly, to a method and apparatus for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multidimensional space.

본 발명은 지식경제부의 IT성장동력기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2007-S-016-03, 과제명: 저비용 대규모 글로벌 인터넷 서비스 솔루션 개발].
The present invention is derived from a study conducted as part of the IT growth engine technology development project of the Ministry of Knowledge Economy [Task Management No .: 2007-S-016-03, Title: Development of a low-cost large-scale global Internet service solution].

최근에 검색서비스에서 스카이라인(Skyline) 질의 처리가 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들의 집합을 말한다.Recently, skyline query processing has received considerable attention in search services. A skyline is a collection of objects of interest that are not governed by other objects in terms of all their properties.

예를 들어, 여행자는 "해변에서 가까우면서 가격이 싼 호텔은 어디인가?" 등과 같은 질문에 대한 답을 얻기를 원한다. 그러나, 해변에서 가까울수록 호텔비용이 비싸질 가능성이 높으므로 단순히 가장 좋은 호텔을 검색하는 것은 쉽지 않다.For example, a traveler might ask, "Where is the hotel near the beach and cheap?" I want to get answers to questions like this. However, the closer you are to the beach, the higher the cost of the hotel, so simply searching for the best hotel is not easy.

호텔에 대한 스카이라인은 이와 같이 여행자가 관심을 가질 수 있는 호텔들로 구성된다. 즉, 해변에서의 거리나 호텔 숙박비용 면에서 다른 호텔에 비해서 관심 있는 호텔들로 구성되는 집합을 말한다.The skyline for a hotel consists of hotels that tourists may be interested in. In other words, it refers to a collection of hotels that are of interest to other hotels in terms of distance from the beach or hotel accommodation costs.

이와 같이 "해변에서 가까우면서 가격이 싼 호텔은?", "사용자가 선호하는 경쟁사의 제품들을 기준으로 하여 우리 회사의 제품이 선호 받기 위한 가장 효과적인 방법은 무엇인가?" 등과 같은 스카이라인에 대한 효과적인 질의 처리 방법의 필요성이 대두되고 있다.
Like this, "What is the cheapest hotel near the beach?", "What is the most effective way for our products to be favored based on the products of our preferred competitors?" There is a need for an effective query processing method for a skyline such as the above.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 질의 점을 스카이라인에 포함되도록 하기 위한 효율적인 방법을 제공하여, 기업의 서비스와 같이 다양한 응용분야에서의 의사 결정에 유용한 질의 처리 방법을 제공하고자 한다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and provides an efficient method for including a query point in a skyline, thereby providing a query processing method useful for decision making in various applications such as a service of a company. To provide.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 따른 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법은, 복수개의 좌표 축으로 이루어진 다차원 공간에서, 질의 점 및 상기 질의 점을 이동시킨 복수개의 이동 점들 각각을 양 끝점으로 하는 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계; 및 상기 벡터 값들 중에서 이동 점이 스카이라인(Skyline)에 포함되되 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, a method of obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multidimensional space according to an embodiment of the present invention includes moving a query point and the query point in a multidimensional space composed of a plurality of coordinate axes. Calculating respective vector values having each of the plurality of moving points as both end points; And selecting, as a minimum vector value, a vector value having a moving point included in a skyline and having a minimum distance value from the query point among the vector values.

본 발명의 일실시예에 따른 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 장치는 복수개의 좌표 축으로 이루어진 다차원 공간에서, 질의 점 및 상기 질의 점을 이동시킨 복수개의 이동 점들 각각을 양 끝점으로 하는 각각의 벡터 값들을 계산하는 벡터 값 계산부; 및 상기 벡터 값들 중에서 이동 점이 스카이라인(Skyline)에 포함되되 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 최소 벡터 값 처리부를 포함한다.
The minimum cost vector obtaining apparatus for becoming a skyline object in a multi-dimensional space according to an embodiment of the present invention is a multi-dimensional space composed of a plurality of coordinate axes. A vector value calculator for calculating respective vector values; And a minimum vector value processing unit including a moving point among the vector values in a skyline and selecting a vector value having a minimum distance from the query point as a minimum vector value.

본 발명에 따르면 객체가 스카이라인에 포함되기 위한 효율적인 방법을 제공하여, 기업의 서비스와 같이 다양한 응용분야에서의 의사 결정에 유용한 질의 처리 방법을 제공할 수 있다.
According to the present invention, by providing an efficient method for an object to be included in a skyline, it is possible to provide a query processing method useful for decision making in various application fields such as a service of a company.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스카이라인을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 표이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 벡터 획득 장치의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 LCD모니터 제품이 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a skyline according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a method for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention.
4 and 5 are tables for explaining a minimum cost vector acquisition method for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram for describing a minimum cost vector obtaining method for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to another embodiment of the present invention.
7 is a block diagram of an apparatus for obtaining a minimum cost vector according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for explaining a method of obtaining a minimum cost vector for an LCD monitor product to become a skyline object according to an embodiment of the present invention.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to or limited by the embodiments. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

본 발명의 일실시예에서는 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하였으나, 이는 설명의 이해를 돕기 위한 것으로서 본 발명은 2차원 공간으로 한정되지 않으며 다양한 다차원 공간에 적용이 가능하다.In an embodiment of the present invention, a method of obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a two-dimensional space has been described. However, the present invention is not limited to the two-dimensional space, and the present invention is not limited to the two-dimensional space. It is possible.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스카이라인을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a skyline according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 스카이라인(skyline)은 다른 객체에 의해 지배 당하지 않는 스카이라인 객체(120)들의 집합을 말하며, 스카이라인 질의(query)는 다중 속성을 갖는 객체에서 다른 객체에 지배(domination) 당하지 않는 상기 스카이라인 객체(120)를 찾는 것을 말한다. 또한, 상기 스카이라인은 속성을 나타내는 복수개의 좌표 축(130, 140)을 가지는 다차원 공간에서 표현되며, 각 스카이라인 객체(120)는 좌표 축(130, 140)에 상응하는 속성을 가진다.A skyline according to an embodiment of the present invention refers to a set of skyline objects 120 that are not dominated by other objects, and a skyline query is dominated by another object in an object having multiple properties. It refers to finding the skyline object 120 that is not subject to domination. In addition, the skyline is represented in a multidimensional space having a plurality of coordinate axes 130 and 140 representing attributes, and each skyline object 120 has attributes corresponding to the coordinate axes 130 and 140.

본 발명의 일실시예에 따른 지배(domination)라 함은, 속성 값이 작은 것을 상대적으로 좋은 것이라는 전제를 할 경우에, 제1객체의 모든 속성들이 제2객체의 모든 속성들보다 작거나 같거나, 상기 제1객체의 최소한 어느 하나의 속성이 상기 제2객체 보다 작은 경우에, 상기 제1객체가 상기 제2객체를 지배한다고 한다.Domination according to an embodiment of the present invention means that all the attributes of the first object are smaller than or equal to all the attributes of the second object, provided that the property value is relatively good. When the property of at least one of the first object is smaller than the second object, the first object is said to control the second object.

보다 상세하게 설명하면 상기 스카이라인은 질의자의 타 객체들에 비하여 속성상의 상대적인 잇점을 가지고 있는 스카이라인 객체(120)들로 구성되는 라인을 말한다.In more detail, the skyline refers to a line composed of skyline objects 120 having a relative advantage in terms of attributes compared to other objects of the queryer.

예를 들어, 여행자로부터의 "해변에서 가까우면서 가격이 싼 호텔은?"과 같은 질의에 대하여 해변에서 가까울수록 호텔비용이 비싸질 가능성이 높으며 단순히 가장 좋은 호텔을 검색해 주는 것이 쉽지 않다. 이에 대하여 본 발명의 일실시예에 따르면 거리와 가격에 대해서 모든 측면에서 다른 호텔보다 나쁘지 않은 호텔들을 검색해 제시하여 여행자가 관심을 가질 수 있는 호텔을 검색하여 제시함으로 여행자가 최종 결정하도록 할 수 있다.For example, a question from a traveler is, "Where are the cheaper hotels near the beach?" The closer to the beach, the higher the cost of the hotel, and it is not easy to find the best hotel. On the other hand, according to an embodiment of the present invention, by searching for and presenting hotels that are not worse than other hotels in terms of distance and price in all respects, the traveler may make a final decision by searching for and presenting hotels that may be of interest to the traveler.

이때, 이와 같이 호텔에 대한 스카이라인은 여행자가 관심을 가질 수 있는 호텔들로 구성된다. 즉, 도 1에서와 같이 해변에서의 거리나 호텔 숙박비용 면에서 다른 호텔에 비해서 관심 있는 호텔들로 구성되는 집합을 호텔에 대한 스카이라인이라고 할 수 있다.At this time, the skyline of the hotel is composed of hotels that may be of interest to the traveler. That is, as shown in FIG. 1, a set composed of hotels of interest compared to other hotels in terms of distance from a beach or hotel accommodation cost may be referred to as a skyline for a hotel.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 4 및 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 표이며, 도 6은 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.2 is a flowchart illustrating a method for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a skyline in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention. 4 and 5 are tables for explaining a method for obtaining a minimum cost vector to become a skyline object in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention. 6 is a view for explaining a method for obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to another embodiment of the present invention.

도 2 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 2차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기로 한다.A method of obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a two-dimensional space according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 6.

본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 벡터 획득 방법에 따르면 S210 단계에서 스카이라인을 구성하는 개체 및 질의 점의 좌표를 입력 받는다.According to the minimum cost vector acquisition method according to an embodiment of the present invention, the coordinates of the object and the query point constituting the skyline are received in step S210.

S220 단계에서는 입력된 스카이라인 집합 중에 질의 점을 지배하는 객체를 이용해 스카이라인을 재구성한다.In step S220, the skyline is reconstructed using an object that dominates the query point in the input skyline set.

이후, S230 단계에서 질의 점(Query point: 310)을 각 좌표로 이동시킨다. 이때, 질의 점(310)은 좌표 값(속성 값)이 감소하는 이동 벡터(360)의 방향으로 이동시킨다. In operation S230, the query point 310 is moved to each coordinate. In this case, the query point 310 moves in the direction of the motion vector 360 in which the coordinate value (property value) decreases.

이때, 상기 질의 점이 상기 스카이라인에 포함되는 지점까지 상기 질의 점을 이동시키되, 상기 질의 점의 제1좌표의 값이 감소하는 방향으로 상기 질의 점을 이동시킨다. 상기 질의 점이 상기 스카이라인에 포함되는 지점까지 이동하면, 제2좌표의 값을 하나 감소시키고 다시 상기 제1좌표의 값이 감소하는 방향으로 상기 질의 점을 이동시킨다.In this case, the query point is moved to a point where the query point is included in the skyline, and the query point is moved in a direction in which a value of the first coordinate of the query point is decreased. When the query point moves to a point included in the skyline, the value of the second coordinate is decreased by one, and the query point is moved in the direction of decreasing the value of the first coordinate.

보다 상세하게 설명하면 질의 점(310)을 도 3에 도시된 1번 이동 벡터에서 7번 이동 벡터의 순으로 이동시킨다. 예를 들어 질의 점(310)을 1번 이동 벡터의 방향으로 이동하면서 스카이라인이 되는 처음 이동 점(350)을 찾으며 이때 이동 점 C가 스카이라인이 됨을 알 수 있다. 또한, 질의 점(310)을 1번 이동 벡터의 방향으로 이동하여 이동 점 C를 구한 이후 더 나아가 이동 점 T를 구할 수도 있으나 이는 이동 점 C의 거리 값 보다 T의 거리 값이 더 크므로 더 이상 이동할 필요가 없다. 따라서 질의 점(310)가 이동 점 C까지 이동하여 이동 점 C가 스카이라인이 됨을 확인한 후, 다음 벡터인 2번 이동 벡터의 방향으로 이동한다. 즉, 질의 점(310)가 1번 이동 벡터부터 7번 이동 벡터까지 차례로 이동하면서 각 이동 벡터 방향으로의 이동 중에 스카이라인이 되는 처음 이동 점(350)을 찾으면, 더 이상 같은 방향으로 진행하지 않고 다음 이동 벡터의 방향으로 진행한다.In more detail, the query point 310 is moved in the order of the seventh motion vector from the first motion vector shown in FIG. 3. For example, moving the query point 310 in the direction of the first motion vector to find the first moving point 350 to be a skyline, it can be seen that the moving point C is a skyline. In addition, after moving the query point 310 in the direction of the first motion vector to obtain the moving point C, the moving point T can be obtained further, but since the distance value of T is larger than the distance value of the moving point C, No need to move Therefore, the query point 310 moves to the moving point C, confirms that the moving point C becomes a skyline, and then moves in the direction of the next vector, the second moving vector. That is, when the query point 310 finds the first movement point 350 that becomes the skyline during the movement in the direction of each movement vector while moving from the movement vector 1 to the movement vector 7, it does not proceed in the same direction any more. Proceed in the direction of the next movement vector.

이후, S240 단계에서는 질의 점 및 각 이동 점들을 이용해 각 벡터 값들을 계산한다. Subsequently, in step S240, vector values are calculated using the query point and the respective moving points.

S250 단계에서는 해당 벡터 값의 이동 점을 스카이라인 객체와 비교하여 스카이라인이 되는 이동 점의 벡터 값들을 구한다. 이때, P1, P5와 같이 질의 점(310)을 지배하지 않는 스카이라인 객체 점은 배제한 상태에서 비교하면 보다 효율적으로 비교 할 수 있다.In operation S250, the moving point of the corresponding vector value is compared with the skyline object to obtain vector values of the moving point of the skyline. At this time, the skyline object points that do not dominate the query point 310 such as P 1 and P 5 may be compared more efficiently in a state in which they are excluded.

S260 단계에서는 상기 이동 점이 스카이라인이 되는 객체들에 대해서 질의 점과의 거리 값들을 계산한다.In operation S260, distance values with respect to the query point are calculated for the objects whose moving point is the skyline.

S270 단계에서는 상기 계산한 거리 값들이 작은 순으로 상기 벡터 값들을 정렬하고, S280 단계에서는 상기 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하며, 이때 복수개의 벡터 값이 최소 벡터 값으로 선택될 수 있다.In step S270, the calculated distance values are sorted in the order of smallest, and in step S280, the vector value having the minimum distance value is selected as the minimum vector value, and the plurality of vector values are selected as the minimum vector value. Can be.

본 발명의 일실시예에 따르면 맨해튼 거리(Manhattan Distance) 측정법을 사용하여 상기 이동 점과 질의 점(310) 간의 거리 값을 계산한다
According to an embodiment of the present invention, a distance value between the moving point and the query point 310 is calculated using a Manhattan distance measurement method.

Figure 112010054357458-pat00001
Figure 112010054357458-pat00001

(단, X1, X2, ..., Xn는 Pa 좌표 값이고, Y1, Y2, ..., Yn는 Pb의 좌표 값임.)
(Where X 1 , X 2 , ..., X n is P a Coordinate value, and Y 1 , Y 2 , ..., Y n are the coordinate values of P b )

이동 점(350)이 Pa(X1, X2, ..., Xn)이고 질의 점(310)이 Pb(Y1, Y2, ..., Yn)이면, 상기 이동 점(350)과 질의 점(310) 간의 맨해튼 거리를 상기 수학식 1에 의해 계산할 수 있다.If the moving point 350 is P a (X 1 , X 2 , ..., X n ) and the query point 310 is P b (Y 1 , Y 2 , ..., Y n ), the moving point Manhattan distance between the 350 and the query point 310 may be calculated by Equation 1 above.

예를 들어, 도 3 및 4에 도시된 바와 같이 5개의 기존의 스카이라인 객체 점(P1 ~ P5: 320)이 존재하는 경우에는, 도 5에 도시된 바와 같이 상기 기존의 스카이라인 상으로 이동한 이동 점과 새롭게 스카이라인을 형성하는 이동 점(V1 ~ V7)에 대하여 질의 점(310)과의 맨해튼 거리를 계산한다.For example, when there are five existing skyline object points P 1 to P 5 : 320 as shown in FIGS. 3 and 4, the existing skyline as shown in FIG. 5 is located on the existing skyline. The Manhattan distance from the query point 310 is calculated with respect to the moved moving point and the moving points V 1 to V 7 forming a new skyline.

상기와 같이 맨해튼 거리를 계산한 결과 맨해튼 거리가 최소인 이동 점의 벡터들을 최소 벡터 값으로 선택한다. 예를 들어, 도 5에서와 같이 질의 점과 각 이동 점들 간의 맨해튼 거리 값을 계산하여 계산된 맨해튼 거리 값의 크기에 따라 이동 점들을 정렬하고, 이동 점 V1, V2의 맨해튼 거리가 5로서 최소이므로 V1, V2의 벡터 값인 (-5, 0) 및 (-4, -1)가 최소 벡터 값이 됨을 알 수 있다.As a result of calculating the Manhattan distance as described above, vectors of moving points having the minimum Manhattan distance are selected as the minimum vector values. For example, as shown in FIG. 5, the Manhattan distance values between the query point and the respective moving points are calculated to align the moving points according to the calculated Manhattan distance value, and the Manhattan distances of the moving points V 1 and V 2 are 5. Since it is the minimum, it can be seen that (-5, 0) and (-4, -1), which are vector values of V 1 and V 2 , become minimum vector values.

그뿐만 아니라, 본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면 도 6에 도시된 바와 같이 제거 영역(Skip Region: 600)을 선정하여 보다 효율적으로 최소 벡터 값을 선택할 수 있다.In addition, according to another embodiment of the present invention, as shown in FIG. 6, the removal region (Skip Region) 600 may be selected to more efficiently select the minimum vector value.

즉, 도 2의 상기 S230 단계에서, 질의 점(610)을 지배하는 스카이라인의 객체들의 각 좌표 값의 최대 값에 해당하는 좌표 값인 (4, 6)의 위치의 점과, 질의 점(610) 사이의 영역인 제거 영역(600)을 제외한 영역 상으로 상기 질의 점(610)을 이동시킨다.That is, in step S230 of FIG. 2, the point of the position of (4, 6), which is the coordinate value corresponding to the maximum value of each coordinate value of the objects of the skyline that dominates the query point 610, and the query point 610. The query point 610 is moved onto an area except for the removal area 600, which is an area therebetween.

보다 상세하게 설명하면, 이동 점(650)과 질의 점(610)을 이용하여 벡터 값을 구하는데 있어서, 질의 점(610)의 좌표 값(속성 값)이 작아지는 방향인 1번 이동 벡터에서 7번 이동 벡터의 순으로 이동시킨다. 이때, 질의 점(610)이 스카이라인 객체 점(620)들과 멀리 떨어져 있는 경우에는 이동 점(650)과 질의 점(610)의 영역이 넓어지게 되므로 불필요한 영역에 대해서도 계산을 해야 하므로 성능이 떨어진다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면 스카이라인 객체 점(620)들의 각 좌표 축(차원)의 최대 좌표 값을 선택하고, 상기 선택된 최대 좌표 값과 질의 점(610) 사이에 존재하는 영역을 제거 영역(600)으로 선정한다.In more detail, in obtaining a vector value using the moving point 650 and the query point 610, 7 in the motion vector No. 1, which is a direction in which the coordinate value (property value) of the query point 610 decreases, is obtained. Move in order of times vector. In this case, when the query point 610 is far from the skyline object points 620, the area of the moving point 650 and the query point 610 is widened, and thus the performance of the query point 610 needs to be calculated. . Accordingly, according to an embodiment of the present invention, the maximum coordinate value of each coordinate axis (dimension) of the skyline object points 620 is selected, and an area existing between the selected maximum coordinate value and the query point 610 is removed. The area 600 is selected.

예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 질의 점(610)을 지배하는 스카이라인 객체 점(620)은 P2, P3, P4이고, 상기 지배하는 스카이라인 객체 점(620)들의 a1축(차원)의 최대값은 4이고 a2축(차원)의 최대값은 6이며, 질의 점(610)의 좌표가 (7,8)이므로, 제거 영역(600)은 좌표 (4,6)에서 좌표 (7,8) 사이가 된다. 이와 같은 이동 점(650)과 질의 점(610) 간의 벡터 값 및 거리 값의 계산 시에는 질의 점(610)을 지배하지 않는 스카이라인 객체(P1, P2)는 제외하고 계산하는 것이 보다 효율적이다.For example, as shown in FIG. 6, the skyline object points 620 that dominate the query point 610 are P 2 , P 3 , P 4 , and a 1 of the dominating skyline object points 620. Since the maximum value of the axis (dimension) is 4 and the maximum value of the a 2 axis (dimension) is 6 and the coordinate of the query point 610 is (7,8), the removal area 600 has the coordinate (4,6) Is between coordinates (7,8). When calculating the vector value and the distance value between the moving point 650 and the query point 610, it is more efficient to calculate except the skyline objects P 1 and P 2 that do not dominate the query point 610. to be.

그에 따라, 최소 비용 벡터 획득 장치는 질의 점(610)을 이동시키되, 상기 제거 영역(600)의 경계선을 시작 점으로 하여 상기 질의 점(610)을 1번 이동 벡터에서 7번 이동 벡터의 순으로 이동시킨다.Accordingly, the minimum cost vector obtaining apparatus moves the query point 610, but moves the query point 610 from the first motion vector to the seventh motion vector with the boundary line of the removal area 600 as a starting point. Move it.

상기에서 살펴본 바와 같이 이동 점이 스카이라인에 포함되는 것으로 판단되면 상기 이동 점과 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하도록 구성되는 경우의 실시예를 들어 설명하였으나, 또 다른 본 발명의 일실시예에 따르면 먼저 이동 점과 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값들을 먼저 찾고, 상기 벡터 값들 중에서 상기 이동 점이 스카이라인에 포함되는 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하도록 구성될 수도 있다.As described above, when it is determined that the moving point is included in the skyline, an example in which the moving point and the query point are configured to select the minimum vector value as the minimum vector value has been described. According to another embodiment of the present invention, first, vector values having a minimum distance between a moving point and a query point are first found, and a vector value included in the skyline among the vector values is selected as the minimum vector value. May be

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 벡터 획득 장치의 구성도이다. 7 is a block diagram of an apparatus for obtaining a minimum cost vector according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 벡터 획득 장치는 하나 이상의 프로세서와 메모리를 구비하는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다.The minimum cost vector acquisition device according to an embodiment of the present invention may be implemented on a computer having one or more processors and memory.

도 7에 도시된 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 벡터 획득 장치는 벡터 값 계산부(711) 및 최소 벡터 값 처리부(712)를 포함한다.As shown in FIG. 7, the apparatus for obtaining a minimum cost vector according to an embodiment of the present invention includes a vector value calculator 711 and a minimum vector value processor 712.

벡터 값 계산부(711)는 스카이라인을 구성하는 객체의 좌표 및 질의 점의 좌표를 입력 받으며, 상기 스카이라인 객체 중에서 질의 점을 지배하는 객체를 이용해 스카이라인을 재구성한다.The vector value calculator 711 receives the coordinates of the object constituting the skyline and the coordinates of the query point, and reconstructs the skyline using an object that dominates the query point among the skyline objects.

벡터 값 계산부(711)는 복수개의 좌표 축으로 이루어진 다차원 공간에서, 질의 점 및 상기 질의 점을 이동시킨 복수개의 이동 점들 각각을 양 끝점으로 하는 각각의 벡터 값들을 계산한다.The vector value calculator 711 calculates respective vector values having both end points of the query point and each of the plurality of moving points moving the query point in a multidimensional space composed of a plurality of coordinate axes.

이때, 벡터 값 계산부(711)는 상기 스카이라인을 구성하는 객체들의 각 좌표 값의 최대 값에 해당하는 위치 점과 상기 질의 점의 사이의 영역을 제외하도록 구성되어, 상기 제외된 영역 상에서 상기 질의 점 및 상기 질의 점을 보다 작은 좌표 값의 좌표로 이동시킨 각각의 이동 점들을 양 끝점으로 하여 각각의 벡터 값들을 계산하도록 구성될 수 있다.At this time, the vector value calculation unit 711 is configured to exclude a region between the location point and the query point corresponding to the maximum value of each coordinate value of the objects constituting the skyline, the query on the excluded area It may be configured to calculate respective vector values by using each moving point that moves the point and the query point to the coordinates of the smaller coordinate value as both end points.

최소 벡터 값 처리부(712)는 상기 벡터 값들 중에서 이동 점이 스카이라인(Skyline)에 포함되면서 또한 상기 이동 점과 상기 질의 점의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택한다.The minimum vector value processor 712 selects a vector value having a minimum moving point and a distance between the querying point and the query point among the vector values as a minimum vector value.

이때, 최소 벡터 값 처리부(712)는 상기 이동 점과 상기 질의 점과의 거리 시에 맨해튼 거리 방법을 이용하여 거리를 계산한다. 따라서, 최소 벡터 값 처리부(712)는 상기 정렬될 벡터 값들 중에서 상기 이동 점과 상기 질의 점과의 맨해튼 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택한다.At this time, the minimum vector value processor 712 calculates the distance by using the Manhattan distance method when the moving point is in the distance between the query point. Accordingly, the minimum vector value processor 712 selects a vector value having a minimum Manhattan distance value between the moving point and the query point among the vector values to be aligned as the minimum vector value.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 LCD모니터 제품이 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.8 is a view for explaining a method of obtaining a minimum cost vector for an LCD monitor product to become a skyline object according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시된 바와 같이 LCD 모니터의 속성(좌표) 값은 모니터의 응답 속도(810)와 가격(820)으로 나타낼 수 있으며, 스카이라인(830)은 삼성(831), LG(832), 삼보(833)의 LCD 모니터로 구성될 수 있다.As shown in FIG. 8, the attribute (coordinate) value of the LCD monitor may be represented by the response speed 810 and the price 820 of the monitor, and the skyline 830 may be Samsung 831, LG 832, or Sambo. 833 LCD monitors.

이와 같이 구성되는 스카이라인(830)에 대하여 오리온은 자사의 LCD 모니터 제품(840)의 구매력을 높이기 위해서 최소비용으로 자사 제품의 응답 속도(810)와 가격(820)을 어떻게 변화시켜야 스카이라인(830)에 포함되는지를 나타내는 벡터를 찾아야 한다.In order to increase the purchasing power of the LCD monitor product 840, Orion should change the response speed 810 and the price 820 of the product at minimum cost in order to increase the purchasing power of the LCD monitor product 840. We need to find a vector that indicates whether

상기 오리온의 LCD 모니터(840)가 새롭게 타사의 제품들(831, 832, 833)과 스카이라인(830)을 이루기 위한 벡터에는 제1벡터(841), 제2벡터(842), 제3벡터(843) 등과 같이 여러 가지 벡터가 있을 수 있다.The first vector 841, the second vector 842, and the third vector (or vector) for Orion's LCD monitor 840 are newly formed to form the skyline 830 with the products 831, 832, and 833 of other companies. There may be various vectors, such as 843).

따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면 오리온의 LCD 모니터(840)의 위치와 상기 제1벡터(841), 제2벡터(842), 제3벡터(843) 중에서 가장 작은 거리 값에 해당하는 최소 벡터를 선택하여, 상기 오리온의 LCD 모니터(840)가 가장 적은 비용으로서 새로운 스카이라인(830)을 구성할 수 있는 최소 벡터를 선택한다.Therefore, according to an embodiment of the present invention, the minimum position corresponding to the position of the LCD monitor 840 of Orion and the smallest distance value among the first vector 841, the second vector 842, and the third vector 843. By selecting a vector, Orion's LCD monitor 840 selects the minimum vector that can construct the new skyline 830 at the lowest cost.

위에서 설명된 본 발명의 실시예들은 임의의 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 하드웨어, 소프트웨어 또는 그 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우에, 다양한 운영체제 또는 플랫폼을 이용하는 하나 이상의 프로세서상에서 실행되는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 추가적으로, 그러한 소프트웨어는 다수의 적합한 프로그래밍 언어들 중에서 임의의 것을 사용하여 작성될 수 있고, 또한 프레임워크 또는 가상 머신에서 실행되는 실행가능 기계어 코드 또는 중간 코드로 컴파일될 수 있다.The embodiments of the invention described above may be implemented in any of a variety of ways. For example, embodiments may be implemented using hardware, software, or a combination thereof. When implemented in software, it may be implemented as software running on one or more processors using various operating systems or platforms. Additionally, such software may be written using any of a number of suitable programming languages, and may also be compiled into executable machine code or intermediate code that runs in a framework or virtual machine.

또한, 본 발명은 하나 이상의 컴퓨터 또는 다른 프로세서상에서 실행되는 경우 위에서 논의된 본 발명의 다양한 실시예를 구현하는 방법을 수행하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들어, 컴퓨터 메모리, 하나 이상의 플로피 디스크, 콤팩트 디스크, 광학 디스크, 자기 테이프, 플래시 메모리 등)으로 구현될 수 있다.In addition, the present invention may be embodied in a computer-readable medium (e.g., a computer memory, a storage medium, a storage medium, a storage medium, a computer readable medium, A floppy disk, a compact disk, an optical disk, a magnetic tape, a flash memory, etc.).

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and specific embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- And various modifications and changes may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, belong to the scope of the present invention .

710: 최소 비용 획득 장치
711: 벡터 값 계산부
712: 최소 벡터 값 처리부710: minimum cost acquisition device
711: vector value calculator
712: minimum vector value processor

Claims (11)

복수개의 좌표 축으로 이루어진 다차원 공간에서, 질의 점 및 상기 질의 점을 이동시킨 복수개의 이동 점들을 연결하여 방향성과 크기를 갖는 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계; 및
상기 벡터 값들 중에서 이동 점이 스카이라인(Skyline)에 포함되되 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계
를 포함하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
Calculating a plurality of vector values having a direction and a magnitude by connecting a query point and a plurality of moving points moving the query point in a multi-dimensional space having a plurality of coordinate axes; And
Selecting a vector value having a moving point included in a skyline from among the vector values but having a minimum distance from the query point as a minimum vector value
The minimum cost vector acquisition method for becoming a skyline object in a multidimensional space including a.
제1항에 있어서,
상기 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계는,
상기 질의 점 및 상기 질의 점보다 작은 좌표 값의 좌표로 이동시킨 각각의 이동 점들을 양 끝점으로 하는 각각의 벡터 값들을 계산하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
The method of claim 1,
Computing the respective vector values,
The method of obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multi-dimensional space for calculating respective vector values of both ends of the query point and each moving point moved to a coordinate of a coordinate value smaller than the query point.
제2항에 있어서,
상기 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계는,
상기 질의 점이 상기 스카이라인에 포함되는 지점까지 상기 질의 점을 이동시키되, 상기 질의 점의 제1좌표의 값이 감소하는 방향으로 상기 질의 점을 이동시켜서 상기 질의 점이 상기 스카이라인에 포함되는 지점까지 이동하면, 상기 질의 점의 제2좌표의 값을 하나 감소시키고 다시 상기 제1좌표의 값이 감소하는 방향으로 상기 질의 점을 이동시키는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
3. The method of claim 2,
Computing the respective vector values,
The query point is moved to a point where the query point is included in the skyline, but the query point is moved to a point where the query point is included in the skyline by moving the query point in a direction in which a value of the first coordinate of the query point decreases. If so, the method of obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multi-dimensional space in which the value of the second coordinate of the query point is decreased by one and the query point is moved again in the direction of decreasing the value of the first coordinate.
제1항에 있어서,
상기 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계는,
상기 스카이라인을 구성하는 객체들의 각 좌표 값의 최대 값에 해당하는 위치 점과 상기 질의 점의 사이의 영역을 제외한 영역 상에서, 상기 질의 점을 이동시키는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
The method of claim 1,
Computing the respective vector values,
Minimum cost vector to become a skyline object in a multi-dimensional space that moves the query point on an area except the area between the location point corresponding to the maximum value of each coordinate value of the objects constituting the skyline and the query point Acquisition method.
제1항에 있어서,
상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계는,
상기 벡터 값들 중에서 이동 점과 상기 질의 점과의 맨해튼 거리(Manhattan Distance) 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
The method of claim 1,
Selecting a vector value having a minimum distance from the query point as a minimum vector value,
The method of obtaining a minimum cost vector for becoming a skyline object in a multi-dimensional space selecting a vector value having a minimum Manhattan distance value between a moving point and the query point among the vector values as a minimum vector value.
제1항에 있어서,
상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계는,
상기 이동 점이 스카이라인에 포함되는지 판단하는 단계; 및
상기 이동 점이 스카이라인에 포함되는 것으로 판단되면 상기 이동 점과 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계
를 포함하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
The method of claim 1,
Selecting a vector value having a minimum distance from the query point as a minimum vector value,
Determining whether the moving point is included in a skyline; And
If it is determined that the moving point is included in the skyline, selecting a vector value having a minimum distance value between the moving point and the query point as a minimum vector value;
The minimum cost vector acquisition method for becoming a skyline object in a multidimensional space including a.
제1항에 있어서,
상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계는,
상기 이동 점과 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값들을 찾는 단계; 및
상기 벡터 값들 중에서 상기 이동 점이 스카이라인에 포함되는 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 단계
를 포함하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
The method of claim 1,
Selecting a vector value having a minimum distance from the query point as a minimum vector value,
Finding vector values having a minimum distance value between the moving point and the query point; And
Selecting a vector value including the moving point in a skyline among the vector values as a minimum vector value
The minimum cost vector acquisition method for becoming a skyline object in a multidimensional space including a.
제1항에 있어서,
상기 각각의 벡터 값들을 계산하는 단계 이전에,
상기 스카이라인을 구성하는 객체 및 상기 질의 점의 좌표를 입력 받는 단계; 및
상기 스카이라인을 구성하는 객체 중에 상기 질의 점을 지배하는 객체를 이용해 상기 스카이라인을 재구성하는 단계
를 포함하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 방법.
The method of claim 1,
Before calculating the respective vector values,
Receiving coordinates of an object constituting the skyline and the query point; And
Reconstructing the skyline using an object that dominates the query point among the objects constituting the skyline
The minimum cost vector acquisition method for becoming a skyline object in a multidimensional space including a.
복수개의 좌표 축으로 이루어진 다차원 공간에서, 질의 점 및 상기 질의 점을 이동시킨 복수개의 이동 점들을 연결하여 방향성과 크기를 갖는 각각의 벡터 값들을 계산하는 벡터 값 계산부; 및
상기 벡터 값들 중에서 이동 점이 스카이라인(Skyline)에 포함되되 상기 질의 점과의 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 최소 벡터 값 처리부를 포함하며,
상기 벡터 값 계산부 및 상기 최소 벡터 값 처리부는 하드웨어 또는 상기 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에 의해 프로세서 및 메모리를 구비하는 장치에 구현되는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 장치.
A vector value calculator configured to calculate respective vector values having a direction and a magnitude by connecting a query point and a plurality of moving points moving the query point in a multi-dimensional space including a plurality of coordinate axes; And
A minimum vector value processor including a moving point among the vector values in a skyline and selecting a vector value having a minimum distance from the query point as a minimum vector value;
And the vector value calculator and the minimum vector value processor are hardware or a combination of the hardware and software, the minimum cost vector obtaining apparatus for becoming a skyline object in a multi-dimensional space implemented in a device having a processor and a memory.
제9항에 있어서,
상기 벡터 값 계산부는,
상기 스카이라인을 구성하는 객체들의 각 좌표 값의 최대 값에 해당하는 위치 점과 상기 질의 점의 사이의 영역을 제외한 영역 상에서, 상기 질의 점 및 상기 질의 점을 보다 작은 좌표 값의 좌표로 이동시킨 각각의 이동 점들을 양 끝점으로 하는 각각의 벡터 값들을 계산하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 장치.
10. The method of claim 9,
The vector value calculation unit,
Each of the query point and the query point are moved to the coordinates of the smaller coordinate value on an area except the area between the location point corresponding to the maximum value of each coordinate value of the objects constituting the skyline and the query point. And a minimum cost vector obtaining apparatus for becoming a skyline object in a multidimensional space that calculates respective vector values having the moving points of both ends.
제9항에 있어서,
상기 최소 벡터 값 처리부는,
상기 이동 점과 상기 질의 점과의 맨해튼 거리를 계산하고, 상기 계산된 맨해튼 거리 값의 크기에 따라 상기 벡터 값들을 정렬하고, 상기 정렬된 벡터 값들 중에서 상기 이동 점과 상기 질의 점과의 맨해튼 거리 값이 최소인 벡터 값을 최소 벡터 값으로 선택하는 다차원 공간에서 스카이라인 객체가 되기 위한 최소 비용 벡터 획득 장치.10. The method of claim 9,
The minimum vector value processing unit,
Calculate a Manhattan distance between the moving point and the query point, align the vector values according to the magnitude of the calculated Manhattan distance value, and a Manhattan distance value between the moving point and the query point among the sorted vector values A minimum cost vector acquisition device for becoming a skyline object in multidimensional space that selects this minimum vector value as a minimum vector value.
KR1020100081723A 2009-10-12 2010-08-24 Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space KR101378939B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/898,847 US8451273B2 (en) 2009-10-12 2010-10-06 Method and apparatus for obtaining minimum cost vector for making skyline object in multi-dimensional space

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090096711 2009-10-12
KR20090096711 2009-10-12

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110040657A KR20110040657A (en) 2011-04-20
KR101378939B1 true KR101378939B1 (en) 2014-04-02

Family

ID=44046989

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100081723A KR101378939B1 (en) 2009-10-12 2010-08-24 Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101378939B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102290527B1 (en) 2017-03-16 2021-08-18 한국전자통신연구원 Method, apparatus and system for selectively providing virtual machine through actual measurement of power usage

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070286459A1 (en) * 2004-10-18 2007-12-13 Ehud Gal Auxilliary Navigation System For Use In Urban Areas
KR20090100852A (en) * 2008-03-21 2009-09-24 고려대학교 산학협력단 Method and apparatus of continuous skyline queries using cell state and recording medium using this
US20090254314A1 (en) * 2007-08-31 2009-10-08 Life Technologies And Mds Analytical Technologies Systems and methods for identifying correlated variables in large amounts of data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070286459A1 (en) * 2004-10-18 2007-12-13 Ehud Gal Auxilliary Navigation System For Use In Urban Areas
US20090254314A1 (en) * 2007-08-31 2009-10-08 Life Technologies And Mds Analytical Technologies Systems and methods for identifying correlated variables in large amounts of data
KR20090100852A (en) * 2008-03-21 2009-09-24 고려대학교 산학협력단 Method and apparatus of continuous skyline queries using cell state and recording medium using this

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
최현식외 2인, "셀 상태 값을 이용한 연속 스카이라인 질의", 한국정보과학회 2007.10.26. pp. 9-10 *

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110040657A (en) 2011-04-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111310056B (en) Information recommendation method, device, equipment and storage medium based on artificial intelligence
Shang et al. Parallel trajectory similarity joins in spatial networks
Lee et al. BSkyTree: scalable skyline computation using a balanced pivot selection
CN108009933B (en) Graph centrality calculation method and device
Huo et al. Efficient temporal shortest path queries on evolving social graphs
CN108804576B (en) Domain name hierarchical structure detection method based on link analysis
Zois et al. Massively parallel skyline computation for processing-in-memory architectures
Jain et al. An adaptive parallel algorithm for computing connected components
Al Nasr et al. Solving the Secondary Structure Matching Problem in Cryo-EM De Novo Modeling Using a Constrained $ K $-Shortest Path Graph Algorithm
Deng et al. An efficient online direction-preserving compression approach for trajectory streaming data
CN104699698A (en) Graph query processing method based on massive data
Llort et al. On the usefulness of object tracking techniques in performance analysis
CN104484392A (en) Method and device for generating database query statement
Khemmarat et al. Fast top-k path-based relevance query on massive graphs
US20110179013A1 (en) Search Log Online Analytic Processing
JP2018077547A (en) Parallel processing apparatus, parallel processing method, and parallelization processing program
Li et al. State-of-the-Art of research on big data usability
US8451273B2 (en) Method and apparatus for obtaining minimum cost vector for making skyline object in multi-dimensional space
Kim et al. Location-based parallel sequential pattern mining algorithm
KR101378939B1 (en) Method and device for obtaining minimum vector to be skyline object in multidimensional space
US9405853B2 (en) Reading object queries
JP2000099540A (en) Multi-dimensional database managing method
García-García et al. Efficient distributed algorithms for distance join queries in spark-based spatial analytics systems
Xu et al. Continuous k nearest neighbor queries over large multi-attribute trajectories: a systematic approach
Alwan et al. Estimating missing values of skylines in incomplete database

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee