선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이 경우에 기존의 chunking 기법을 사용하면 일부 chunk 에게만 데이터가 밀집하게 되는 편향 현상이 발생하게 된다[5]. 따라서 본 논문에서는 각 chunk 에 포함된 데이터의 밀집 정도가 비슷하도록 chunk 를 분할하는 기법을 제안하고자 한다.
- 본 논문은 대용량 배열 데이터에서 부하분산(load balancing)을 고려한 chunking 방법을 제안하였다. 제안 방법은 k-d tree 와 유사한 방식으로 공간을 분할하고, 분할된 각 공간을 chunk 로 두어 각 chunk 의 데이터 밀집 정도가 비슷하게 분포되도록 한다.
가설 설정
- 예를 들어 2 차원 배열 A 를 분할한 각 chunk 는 ([l1, h1], [l2, h2])과 같은 형태로 표현된다. 또한 각 chunk 는 실제 값이 있는 원소들만 (좌표, value)의 형태로 나열되어 저장된다고 가정한다. 즉, 2 차원 배열의 원소 aij 는 그의 값이 v일 경우 (i, j, v) 형태로 저장된다.
- 을 여러 chunk 로 나누되 N개의 원소가 이들 chunk 에 고르게 분포되도록 분할한다. 본 논문에서는 각 chunk 가 최대 k 개까지의 원소를 저장할 수 있고 k 는 N 보다 작은 수라 가정한다. 제안 방법은 각 chunk 가 포함하고 있는 원소가 k 개 이하가 될 때까지 분할을 진행한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.