• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1270-1281
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• 1999

피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.5
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• pp.332-339
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• 2012

Beamspace transform algorithm transforms spatial-domain data - such as x, y, z dimension - into incidence-angle-domain data, which is called beamspace-domain data. The beamspace transform method is generally used in source localization and tracking, and adaptive beamforming problem. When the beamspace transform method is used in multichannel audio source separation, the inverse beamspace transform is also important because the source image have to be reconstructed. This paper studies the beamspace transform and inverse transform algorithms for multichannel audio source separation system, especially for the beamspace-domain multichannel NMF algorithm.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.4 no.1 s.7
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• pp.39-46
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• 2002

In distributed spatial database systems, users nay issue a query that joins two relations stored at different sites. The sheer volume and complexity of spatial data bring out expensive CPU and I/O costs during the spatial join processing. This paper shows a new spatial join method which joins two spatial relation in a parallel way. Firstly, the initial join operation is divided into two distinct ones by partitioning one of two participating relations based on the region. This two join operations are assigned to each sites and executed simultaneously. Finally, each intermediate result sets from the two join operations are merged to an ultimate result set. This method reduces the number of spatial objects participating in the spatial operations. It also reduces the scope and the number of scanning spatial indices. And it does not materialize the temporary results by implementing the join algebra operators using the iterator. The performance test shows that this join method can lead to efficient use in terms of buffer and disk by narrowing down the joining region and decreasing the number of spatial objects.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.2
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• pp.247-255
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• 2000

Traditional object decomposition techniques do not decompose spatial objects dynamically during spatial joins, because the object decomposition is very expensive. In this paper, we propose a modified object decomposition technique that can be applied in PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join). In real-life data, there are much differences among the sizes of objects. We decompose only large objects with great effects on spatial joins. This technique decreases the decomposition cost of objects during spatial joins and enables efficient filter-refinement steps. Experiments show that the PBSM used with our proposed method performs significantly better than the traditional PBSM.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.3
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• pp.469-477
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• 2015

In this paper, joint spatial division and reuse (JSDR) scheme is proposed for maximizing network throughput in densely-deployed wireless local area networks equipped with massive antenna array. The proposed JSDR scheme divides the massive spatial space into two subspaces: one is for suppressing the interference from the neighboring access points and another is for sensing the carrier sensing and transmitting the information-bearing signals to intended stations. By using computer simulation, the proposed JSDR can provide 133% higher network throughput, compared to the carrier sensing technique defined in the IEEE 802.11 standard so that the proposed JSDR is suitable for the next generation WLAN systems.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.1
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• pp.23-30
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• 2004

In order to approximate the spatial query result size we partition the input rectangles into subsets and estimate the query result size based on the partitioned spatial area. In this paper we examine query result size estimation in skewed data. We examine the existing spatial partitioning techniques such as equi-area and equi-count partitioning, which are analogous to the equi-width and equi-height histograms used in relational databases, and examine the other partitioning techniques based on spatial indexing. In this paper we propose a new spatial partitioning technique based on the Hilbert space filling curve. We present a detailed experimental evaluation comparing the proposed technique and the existing techniques using synthetic as well as real-life datasets. The experiments showed that the proposed partitioning technique based on the Hilbert space filling curve achieves better query result size estimation than the existing techniques for space query size, bucket numbers, skewed data, and spatial data size.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.564-569
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• 2001

본 논문은 기존의 3D게임엔진에 실시간으로 상호작용이 가능하고 3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임에 적합한 가상공간을 표현하기 위한 필요한 기술을 분석하고 이를 활용하려 한다. 기존의 머드 게임에 3차원 기술적용하고, 3차원 물체를 모델링하는데 있어서 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도향상을 위하여 3차원 개체의 폴리곤을 동적으로 생성시키기 위한 방법으로 Height field처리 기법과 거리에 따라 다르게 모델링된 데이터를 선택적으로 사용하는 LOD(Level of Detail)처리기법과 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 입체 컬링 방법으로 옥트리를 이용하여 가상공간을 분해 하기 위한 자료 구조로 사용한다. 본 논문은 기존의 3차원 공간을 표현하기 위하여 사용되고 있는 옥트리 구조를 이용하여 공간을 분할하고, 이를 세부수준으로 나누어 처리하기 위한 LOD 개념을 이용하여 외부지형을 폴리곤으로 표현하는 방법에 대한 처리 기법을 제시하려고 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.7
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• pp.799-803
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• 2010

The KDB-tree is a traditional indexing scheme for retrieving multidimensional data. Much research for KDB-tree family frequently addresses the low storage utilization and insufficient retrieval performance as their two bottlenecks. The bottlenecks occur due to a number of unnecessary splits caused by data insertion orders and data skewness. In this paper, we propose a novel index structure, called as $KDB_{CS}^+$-tree, to process skewed data efficiently and improve the retrieval performance. The $KDB_{CS}^+$-tree increases the number of fan-outs by exploiting bit-vectors for representing splitting information and pointer elimination. It also improves the storage utilization by representing entries as a hierarchical structure in each internal node.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.109-111
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• 2001

공간데이터베이스에서 공간 질의를 최적화하기 위해서는 질의 결과 크기를 계산하는 것이 필수적이다. 그러나 공간 데이터베이스의 크기는 매우 방대하여 질의 결과 크기를 계산하는데 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실제 공간 데이터의 분포와 특성에 근접하도록 공간 데이터의 분포를 요약하여 이를 토대로 질의 결과 크기를 추정하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 공간 분할 방법에는 균등분할 방법과 비균등 분할 방법이 있으면, 본 논문에서 제안한 방법은 1차원 데이터에 대한 선택률 추정기법 중에서 그 성능이 가장 우수하다고 평가된 바 있는 최대 면적 차이 분말을 공간 데이터베이스에 적용하여 공간 분할하는 것이다. 공간 데이터베이스에서 선택을 추정 방법은 공간 분할 방법에 따라 성능상의 차이가 있으며 본 논문은 기존의 방법과 제안한 방법을 실험을 통하여 선택률 추정의 정확성을 비교, 평가하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.