• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.105-112
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• 2004

최근 이동 객체의 위치정보를 활용한 위치 찾기 서비스, 교통 정보 서비스, 긴급 구조 서비스, 모바일 광고 서비스와 같은 위치 기반 서비스가 부각되고 있다. 이와 같은 다양한 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 이동 객체의 위치정보를 신속하게 저장, 검색, 갱신할 수 있는 저장시스템이 필수적으로 요구된다. 그러나, 이동 객체 위치정보 저장시스템으로 기존의 데이타베이스 시스템을 사용할 경우 불필요한 트랜잭션 연산으로 인하여 저장 및 검색 시 오버헤드가 발생하고, 위치 기반 서비스에 필요한 다양한 질의 및 요구사항을 지원하지 못한다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 위치정보를 효과적으로 저장 및 검색할 수 있으며, 위치 기반 서비스에서 요구하는 궤적 질의 기능, 위치 트리거 기능, 위치 보정 기능, 이동 객체 아이디 기반 클러스터 기능 등을 지원하는 대용량 위치정보 저장시스템을 개발하였다. 또한, 대용량 위치정보 저장시스템의 성능 평가를 위해서 상용 데이타베이스 시스템인 SQL-Server와 비교 실험하여 성능의 우수함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.37-39
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• 2005

본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.655-664
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• 2001

The continuous data such as video streams and voice analog signals can be modeled as multidimensional data sequences(MDS's) in the feature space, In this paper, we investigate the clustering technique for multidimensional data sequence, Each sequence is represented by a small number by hyper rectangular clusters for subsequent storage and similarity search processing. We present a linear clustering algorithm that guarantees a predefined level of clustering quality and show its effectiveness via experiments on various video data sets.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.5 s.108
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• pp.633-640
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• 2006

Spatial clustering, which groups similar objects based on their distance, connectivity, or their relative density in space, is an important component of spatial data mining. Density-based and grid-based clustering are two main clustering approaches. The former is famous for its capability of discovering clusters of various shapes and eliminating noises, while the latter is well known for its high speed. Clustering large data sets has always been a serious challenge for clustering algorithms, because huge data set would make the clustering process extremely costly. In this paper, we propose an enhanced Density-Grid based Clustering algorithm for Large spatial database by setting a default number of intervals and removing the outliers effectively with the help of a proper measurement to identify areas of high density in the input data space. We use a density threshold DT to recognize dense cells before neighbor dense cells are combined to form clusters. When proposed algorithm is performed on large dataset, a proper granularity of each dimension in data space and a density threshold for recognizing dense areas can improve the performance of this algorithm. We combine grid-based and density-based methods together to not only increase the efficiency but also find clusters with arbitrary shape. Synthetic datasets are used for experimental evaluation which shows that proposed method has high performance and accuracy in the experiments.

• The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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• v.22 no.1
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• pp.1-12
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• 2023

With the possibility of preventing crime through environmental design, CPTED guidelines have been introduced and applied to various places. However, although guidelines may be a useful design tool, there are also limitations to referencing it in the early conceptual phase of school architecture. Therefore, the purpose of this study is to examine the concept of "prospect and refuge", which serves as the basis of CPTED, and derives architectural characteristics and application methods based on the concept. For the case study, this research selected six small to medium-scale elementary schools with outstanding creative ideas built within the last 10 years. The results showed that the spatial characteristics of the "prospect" can be achieved by organizing the three-dimensionality of the space, vista prospect, and design attention on circulation areas. The concept of "refuge" was realized through the segmentation of the mass and spatial enclosure. Although the subjects had different social conditions and educational directions in Korea, this study may be used as a theoretical framework for designing a safe school environment.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2004.08a
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• pp.11-16
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• 2004

이 연구에서는 현재의 정보검색 환경에서 이용자 친화적인 검색 시스템을 개발하기 위한 한 방안으로 개별문서의 지식구조 브라우징 인터페이스를 제안하였다. 개별문서에 대한 지식구조를 자동 생성하기위해 개별문서에 출현한 용어를 이용하여 용어 클러스터링과 클러스터 대표어 선정 작업을 수행하였고, 이를 대상으로 다차원 축척법을 이용하여 2차원 공간에 개별문서의 지식구조를 표현함으로써 이용자가 개별문서에 대해 보다 용이하게 절근할 수 있는 브라우징 인터페이스를 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.225-231
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• 2003

최근 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동 객체의 위치를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS:Location Based Service)가 발전되고 있다. 위치 기반 서비스에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 그 변화량이 방대하게 증가되기 때문에 대용량 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 데이터베이스 시스템은 하나의 서버가 모든 처리를 담당하므로 동시 사용자 수가 제한되고, 사용자의 수가 증가할수록 성능이 저하된다. 특히, 사용자 질의의 급증에 대해 유연하게 대처하지 못해 시스템이 정지하여 서비스를 제공하지 못하게 된다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 관리하고, 사용자 질의가 급증하여도 서비스가 계속되는 GMS/Cluster를 제안한다. 제안한 GMS/Cluster는 비공유 데이터베이스 클러스터로 독립적으로 질의를 처리할 수 있는 노드와 노드들의 묶음인 그룹으로 구성된다. GMS/Cluster는 분할 정책의 사용으로 대량의 데이터를 효율적으로 관리하여 성능이 향상되고, 복제 정책의 사용으로 서비스를 하던 노드가 정지되어도 복제본을 가진 노드가 대신 서비스를 하여 가용성이 높아지며, 서비스를 중지하지 않고 실시간으로 온라인 확장을 하여 급증하거나 접근 패턴이 변경하는 사용자 질의에 대처할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.27 no.2
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• pp.86-92
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• 2004

미국의 실리콘밸리와 대만의 신주공업단지는 종종 첨단 산업집적단지의 성공적 모델로 불리어진다. 이들 두 지역의 성공 및 경쟁력에 대한 지배적 설명은 전통적으로 경제활동의 공간적 집적이 가져다주는 경제적 이익을 제시하기 위해 사용된 "외부규모의 경제"에 이론적 기반을 두고 있다. 그러나, 외부경제란 개념만으로 이들 지역의 역동적 발전과 모방하기 힘든 경쟁력을 설명하기에는 부족함이 많았다. 본 논문은 이들 지역에서 역사적으로 전개되어진 기업과 외부 경제주체들과의 관계를 사회적 자본, 네트워크 기반 산업시스템 분석, 자원기반이론 등을 토대로 분석하여 이들 두 지역이 첨단집적단지로서의 성공요인과 경쟁우위에 대해서 살펴보고자 했다. 아울러 본 논문은 이들 두 지역에 있어서 발전적 협력관계를 분석함으로서 국내에서 이러한 첨단산업단지를 개발하고 발전시키기 위해 필요한 것이 무엇인지를 검토하고 이에 필요한 정책적 시사점을 몇 가지 제시했다.몇 가지 제시했다.

• International Commerce and Information Review
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• v.7 no.4
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• pp.245-268
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• 2005

The purpose of this paper is to acquire competitiveness faced with a global business so that Korea and China make them put ICT into practice through industrial policy of regional innovation clustering. In the Chapter 2, overall review of industrial spaces theory and the environment in Global-business is conducted. In the Chapter 3, current main economic issue and West Great Development of China are viewed. Chapter 4 proposes models and strategies for the target of regional innovation clustering and phasing in development. The results of this study is that both country should do more long-term cooperation and collecting intensive knowledge for the property of region and preparatory research of regional innovation clustering than do reckless investment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.83-85
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• 2000

최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 시각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.