Abstract:
PURPOSE: A method for inserting and searching data of a parallel higher index structure is provided to search a higher index effectively by transforming a higher index structure which uses a parallel property of a SAN(Storage Area Network) thereby increasing a fan out, reducing a height of a tree, and maximizing a parallel property of an input/output at searching a range in searching a similarity. CONSTITUTION: For performing a partial K-most access query in a main server and all sub servers simultaneously, if a K-access query is entered, all servers access to a root node(1300). It is judged whether the accessed root node is a non-terminal node or not(1301). If the accessed root node is a non-terminal node, all servers calculates a similarity with a query and an entry, and each entry is sorted in a list in order of similarity(1302). All servers access to a child node of the first entry stored in the list in parallel and allocate the current node as a root node(1303), and the current stage is returned to the above stage (1301) for judging a non-terminal node of not of the root node.
Abstract:
PURPOSE: A method for recovering for a high dimensional index structure is provided to secure an efficient recovery in a reinsertion calculation based on an ARIES(Algorithm for recovery and isolation exploiting semantics) and a page-oriented re-performing and a page-oriented recovery. CONSTITUTION: An "NTA" is started for recovering a deletion of one reinsertion entry(200). The number of remaining entries which are not inserted in a node to be performed a recovery are read, and the entries are inserted in a node to be performed a recovery as the number of entries which are not inserted and remains out of the deleted entries which are recorded in a log record. In addition, a log record in the case that a partial or all reinsertion entries are inserted is recorded when a log record is recovered at a deletion of a reinsertion entry selected in a terminal or non-terminal node(201). After the entry is inserted, the changed minimum boundary area is reflected in an ancestor node(202), and the "dummyCLR" meaning that one recovery process of a reinsertion entry is completed is recorded(203), and the process is restored.
Abstract:
본 발명은 데이터베이스의 동시성 제어 방법에 관한 것이며, 특히, 노드의 용량이 초과하여 넘침(overflow)이 발생할 때에 노드 내의 일부 객체에 대한 재 삽입을 수행하는 고차원 색인 구조를 위한 동시성 제어 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다. 본 발명에 따르면, 데이터베이스에 적용되는 고차원 색인 구조의 동시성 제어 방법에 있어서, 뿌리 노드를 저장하고 있는 큐로부터 엔트리를 가져온 후에, 가져온 엔트리에 대한 객체를 선택하는 제 1 단계; 하위 노드가 가지고 있는 논리일련번호가 상위 노드에 저장되어 있는 예상논리일련번호보다 큰지를 판단하는 제 2 단계; 상기 제 2 단계의 판단 결과, 크면 하위 노드의 이웃 노드로 이동하면서 객체를 선택한 후에, 상기 제 2 단계부터 반복 수행하는 제 3 단계; 및 상기 제 3 단계의 판단 결과, 크지않으면 색인 트리에 대한 검색이 완료됨에 따라 재 삽입 테이블에 존재하는 하위 노드에 해당하는 레벨의 노드로부터 객체를 선택하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 동시성이 제어된 탐색 방법이 제공된다.
Abstract:
PURPOSE: A wireless mouse that does not use fingers is provided to enable normal individuals and individuals with finger disabilities to use a mouse by attaching the mouse on a chair's armrest and allowing the individuals to operated the mouse using their elbows and to transmit and receive wireless data by inserting PN(Pseudo Noise) codes to the transmission digital data. CONSTITUTION: A mouse is installed on top of a chair's armrest(700). The mouse includes an X-Y coordinate signal transmitter(100) that possesses a ball designed to transmit X-Y coordinate signals, a click signal transmitter(200) which is connected to the X-Y coordinate signal transmitter and a transmission circuit(300), and a wireless data receiver(400) which includes a reception antenna that receives the X-Y coordinate signal transmitter and the click signal transmitter's signals and connects to a PC.
Abstract:
이러한문제점을해결하고효율적인채널용량증대를위하여그룹화된직교부호(orthogonal code)와고유의확산코드를이용하여서로다른사용자와동일사용자의다른신호를구분하는방법을 OFDMA에적용하여, 직교성을갖는이진부호를같은 subchannel에그룹화하여채널용량증대에활용하고, 유사이웃 subchannel의간섭을줄이고차별화를위하여 group화된직교특성을일정한거리이상을두는 subchannel을이용하고, 직교성을갖는이진부호를그룹화하여이웃이아닌거리를갖는 subchannel이같은직교그룹을이용하므로같은직교부호를재활용한다. 그리고, 직교부호의그룹화에의하여 OFDMA 에서 PAPR를줄일수 있고, 직교그룹으로분류하므로서 multi user detection(MUD)에의한 MAI를완화할수 있으며, preamble 도활용하여 channel estimation도수행하여성능을향상시킬수 있다.
Abstract:
An apparatus and a method for estimating a channel of a space-time code by using an orthogonal sequence are provided to insert an intrinsic diffusing code as a pilot signal, thereby improving a channel estimation function. A parallel/serial converter(403) converts parallel data inputted from a plurality of receiving processors into serial data. Each receiving processor(402) comprises a real number component processor(410) and an imaginary number component processor(420). The real number component processor performs channel estimation about a real number of data received through a receiving antenna(401). The imaginary number component processor performs channel estimation about an imaginary number component received through a corresponding receiving antenna.
Abstract:
본 발명은 MIMO-OFDM 시스템에서의 송신 장치 및 그 방법, 수신 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 고유의 확산부호와 직교부호를 이용하여 정해진 대역폭 내에서 데이터 전송량을 증대시키기 위해 이진 전송 데이터 신호값을 이용하여 사용자가 사용하는 전체 대역폭의 증가없이 데이터 전송율을 증가시키고, 이 때 발생되는 신호간 간섭 문제를 직교주파수 분할 다중 방식을 이용하여 데이터를 병렬 처리하여 제거한다. 본 발명에 따른 MIMO-OFDM 시스템에서의 송신 장치는, 고유의 확산부호를 이용하여 파일럿 채널을 구성하고 파일럿 채널을 그룹화된 데이터 채널에 삽입하여 전송하고, MIMO-OFDM 시스템에서의 수신 장치는, 각각의 OFDM 부채널들의 특성을 보간법 및 보외법을 이용하여 지연특성과 주파 옵셋 등에 관련된 채널을 추정함으로써 시스템의 성능을 향상시킨다. OFDM, MIMO, 채널 추정, 부채널, 파일럿, 직교부호, 이진신호, 고유확산부호
Abstract:
본 발명은, HPi시스템을 위하여 개발된 기지국장치(BS)와 단말장치들(SS) 사이의 무선접속을 시험할 수 있는 시험접속장치를 제공한다. 본 발명에 따른 시험접속장치는, BS가 유선으로 신호를 입출력할 수 있도록 연결하는 BS접속부 및 SS들이 유선으로 신호를 입출력할 수 있도록 각각 연결하는 복수의 SS접속부를 포함한다. BS접속부 및 SS접속부들을 통하여 BS 및 SS로부터 송수신된 신호를 랜덤접속처리부에서 무선환경에서 처리하는 방법과 동일하게 랜덤접속처리하고, 랜덤접속처리된 데이터신호들을 해당 전송목적지로 출력한다. 또한 BS라인구동부는 BS에서 생성된 동기클록신호를 팬아웃처리하여 각 SS 및 랜덤접속처리부로 출력한다. 따라서 각 SS 및 랜덤접속처리부는 BS와 동기하여 데이터를 처리하고 송수신하게 된다. 또한, BS물리계층부 및 SS물리계층부는 BS접속부 및 SS접속부와 접속되어 BS 및 SS 각각의 송수신데이터의 물리계층를 생성하고 처리한다.
Abstract:
A bulk loading method, for use in a high-dimensional index structure using some parts of dimensions based on an unbalanced binarization scheme, accelerates an index construction and improves a search performance. For the purpose, the bulk loading method calculates a topology of the index by recognizing information for the index to be constructed using a given data set, splits the given data set into sub-sets of data by repeatedly performing an establishment of a split strategy and a binarization based on the calculated topology of the index, if a leaf node is derived from the sub-sets of data divided through a top-down recursive split process, reflects a minimum bounding region of the leaf node on a higher node, and, if a non-leaf node is generated, repeatedly performing the above processes for another sub-set of data to thereby produce a final root node.