• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.2
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• pp.145-153
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• 2001

The Pyramid-Technique is based on mapping n-dimensional space data into one-dimensional data and expressing it as B-tree ; and by solving the problem of search time complexity the pyramid technique also prevents the effect \"phenomenon of dimensional curse\" which is caused by treatment of hypercube range query in n-dimensional data space. The Spherical Pyramid-Technique applies the pyramid method’s space division strategy, uses spherical range query and improves the search performance to make it suitable for similarity search. However, depending on the size of data and change in dimensions, the two above technique demonstrate significantly inferior search performance for data sizes greater than one million and dimensions greater than sixteen. In this paper, we propose a new index-structured PdR-Tree to improve the search performance for high dimensional data such as multimedia data. Test results using simulation data as well as real data demonstrate that PdR-Tree surpasses both the Pyramid-Technique and Spherical Pyramid-Technique in terms of search performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.2
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• pp.244-254
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• 2006

This paper presents an efficient hybrid technique to compact the trie indexing the huge forward table small enough to be stored into cache for speeding up IP lookup. It combines two techniques, an encoding scheme called bit-map and a controlled-prefix expanding scheme to replace slow memory search with few fast-memory accesses and computations. For compaction, the bit-map represents each index and child pointer with one bit respectively. For example, when one node denotes n bits, the bit-map gives a high compression rate by consumes $2^{n-1}$ bits for $2^n$ index and child link pointers branched out of the node. The controlled-prefix expanding scheme determines the number of address bits represented by all root node of each trie's level. At this time, controlled-prefix scheme use a dynamic programming technique to get a smallest trie memory size with given number of trie's level. This paper proposes standard that can choose suitable trie structure depending on memory size of system and the required IP lookup speed presenting optimal memory size and the lookup speed according to trie level number.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.3
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• pp.247-256
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• 2009

Typical pseudo-relevance feedback methods assume the top-retrieved documents are relevant and use these pseudo-relevant documents to expand terms. The initial retrieval set can, however, contain a great deal of noise. In this paper, we present a cluster-based resampling method to select better pseudo-relevant documents based on the relevance model. The main idea is to use document clusters to find dominant documents for the initial retrieval set, and to repeatedly feed the documents to emphasize the core topics of a query. Experimental results on large-scale web TREC collections show significant improvements over the relevance model. For justification of the resampling approach, we examine relevance density of feedback documents. The resampling approach shows higher relevance density than the baseline relevance model on all collections, resulting in better retrieval accuracy in pseudo-relevance feedback. This result indicates that the proposed method is effective for pseudo-relevance feedback.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.381-392
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• 2002

This paper deals with the problem of shape-based retrieval in time-series databases. The shape-based retrieval is defined as the operation that searches for the (sub)sequences whose shapes are similar to that of a given query sequence regardless of their actual element values. In this paper, we propose an effective and efficient approach for shape-based retrieval of subsequences. We first introduce a new similarity model for shape-based retrieval that supports various combinations of transformations such as shifting, scaling, moving average, and time warping. For efficient processing of the shape-based retrieval based on the similarity model, we also propose the indexing and query processing methods. To verify the superiority of our approach, we perform extensive experiments with the real-world S&P 500 stock data. The results reveal that our approach successfully finds all the subsequences that have the shapes similar to that of the query sequence, and also achieves significant speedup up to around 66 times compared with the sequential scan method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.63-69
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• 2001

정보 검색 결과의 정확성을 높이기 위해서는 상위수준의 색인 정보를 이용한 검색 기법이 요구된다. 상위수준의 색인을 하기 위해서는 구문 분석을 이용할 필요가 있지만 웹 페이지를 이용하는 웹 검색에서는 웹 폐이지 자체의 오류 때문에 구문 분석을 할 때 실패할 확률이 높으므로 견고한 구문 분석이 요구된다. 본 논문은 구, 문장에 기반한 색인 기법 및 기존 색인 방법을 병행해서 사용하는 시스템에 대하여 소개한다. 본 논문에서 소개하는 시스템은 5가지 방법의 색인 기법을 사용한다. 각 색인 기법은 적용될 분야 또는 범위에 따라 선택적으로 사용될 수 있다. 색인 기법은 1)명사 색인 2)명사+용언 색인 3)명사+용언+문장정보 색인 4)명사구 색인 5)중심어-종속어(Head-Modifier) 색인으로 나누어진다. 색인 기법 중 4와 5의 경우, 구문 분석된 결과를 사용하여 특정 명사구 및 중심어-종속어 관계를 고려함으로써 문서의 특성을 잘 나타내는 색인어를 추출할 수 있고 그러므로 정보검색의 성능을 향상시키는 기반 기술로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.99-101
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• 1999

최근 들어 XML에 대한 연구가 늘어나면서, XML(eXtensible Markup Language)문서에 대한 저장/검색에 대한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 특히 XML 문서의 구조적인 특성을 살리면서 문서의 저장 및 변경을 원활하게 지원할 수 있는 방안에 대한 요구가 늘고 있다. 기존의 저장관리 시스템을 위한 저장 모델로는 크게, XML 문서의 빠른 검색을 지원할 수 있는 가상분할모델(Virtual Fragmentation Model)과 문서에 대한 변경을 빠르게 지원해 줄 수 있는 분할모델(Decomposition Model)로 나누어 볼 수 있는데, 본 연구에서는 이 두가지 모델의 장점을 취합하여 문서의 검색 속도는 가상분할모델정도로, 문서의 변경속도는 분할모델정도로 빠르게 지원해 줄 수 있는 페이징(Paging)기법에 대해 설계하였다. 본 페이징 기법은 XML문서뿐만 아니라, HTML(HiperText Markup Language) 문서의 저장관리 시스템에서도 똑같이 적용될 수 있다. 본 연구의 후반부에서는 페이징 기법과 다른 기법에 대한 비교를 통하여 페이징 기법의 성능을 분석하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.14 no.4
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• pp.339-345
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• 2010

So far, many researches have been done to index high-dimensional feature values for fast content-based image retrieval. Still, many existing indexing schemes are suffering from performance degradation due to the curse of dimensionality problem. As an alternative, heuristic algorithms have been proposed to calculate the result with 'high probability' at the cost of accuracy. In this paper, we propose a new extendible hash-based indexing scheme for high-dimensional feature values. Our indexing scheme provides several advantages compared to the traditional high-dimensional index structures in terms of search performance and accuracy preservation. Through extensive experiments, we show that our proposed indexing scheme achieves outstanding performance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.1
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• pp.20-29
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• 2003

According as quantity of information is augmented rapidly in World Wide Web, users are investing more times finding correct information to on. Search function that a search agent is personalized according to user's preference degree or search objective to solve these problem should be offered. Therefore, a search agent accumulates experienced knowledge connected with user's past search in this research. When new query was given, search agent offered learning function of intelligence that decides category group through estimation method of similarity using this knowledge. So this paper showed that case based search can bring superior result in the correctness rate than other search method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.154-156
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• 2004

최근 XML은 인터넷상의 데이터의 표현 및 교환의 표준으로 인식되면서 XML에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다 특히 XML문서의 정보량이 방대해짐에 따라 빠른 검색의 필요로 많은 인덱싱 기법들이 제안되었다. 최근의 연구 중, 패스를 기반으로 하는 인덱싱 기법들은 중간노드와 최하위노드의 검색, 조상-후손관계의 조인연산 등에서 성능이 떨어지는 경향이 있다. 이를 보완하기 위해 연구된 Numbering-Scheme 기반의 인덱싱 기법들은 대부분의 검색에서 우수한 성능을 보인다. 그러나 하위 노드가 늘어나는 경우엔 검색 오버헤드가 커질 수 있으며, 대량의 XML 문서나 구조가 다른 XML 문서가 추가되면 인덱스와 데이터 값의 재조정이 필요하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 Numbering-Scheme을 기반으로 각 노드별 노드범위(Node-Range)와 Pre-Order List물 추가하여 검색성능을 높이고, 데이터의 삽입, 삭제에 효과적인 인덱싱 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.35-38
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• 2005

1998년 XML 문서 표준이 제안된 이래, 다양한 응용 분야에서 XML은 데이터를 표현하는 표준으로 자리잡아 가고 있다. 특히, 인터넷상의 많은 데이터들이 XML 형태로 작성되고 변환됨에 따라 다량의 XML 데이터가 생성되고 있다. 따라서 현재 XML 문서의 저장 및 질의 처리 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 대용량 XML 문서를 다루기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 인터넷상의 널리 퍼져있는 방대하고, 다양한 구조의 XML문서들을 대상으로 패스 기반 질의를 빠르게 처리할 수 있는 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인터넷상에 산재해 있는 여러 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의를 통해 인터넷상 XML 문서의 엘리먼트를 빠르게 검색하는데 주안점을 둔다. 먼저, XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법을 제안하고, 정보 검색 시스템에서 많이 사용하는 역 인덱스를 사용하여 저장된 XML 문서에 대한 검색 성능을 향상시킨다.