• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.13-38
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• 2006

다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.420-436
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• 2007

지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.23-30
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• 2004

공간 질의 크기에 대한 근사치를 구하기 위해서는 입력 데이터 공간을 분할한 후 분할된 영역에 대하여 질의 결과 크기를 추정한다. 본 논문에서는 데이터 편재가 심한 공간 데이터에 대한 질의 크기 추정의 문제를 논의한다. 공간을 분할하는 기법으로 관계 데이터베이스에서 많이 사용되는 너비 균등, 높이 균등 히스토그램에 해당되는 면적 균등, 개수 균등 분할에 대한 방법을 검토하고 공간 인덱싱에 기초한 공간 분할방법에 대해서 알아본다. 본 논문에서는 공간 순서화 기법인 힐버트 공간 채움 곡선을 이용한 공간 분할을 제안한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 편재된 공간 데이터에 대한 질의 결과 크기의 추정에 대한 정확도를 비교한다. 본 실험에서 힐버트 채움 곡선에 의한 공간 분할이 공간 질의 크기 버켓 수의 변화, 데이터 위치 편재도의 변화, 데이터 크기의 변화에 대해서 기존의 분할 방법보다 질의 결과 크기 추정에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.203-208
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• 2010

본 논문은 단일무선방송채널환경에서 힐버트곡선과 최소영역사각형을 이용하여 공간데이터를 방송하고 이를 가지고 k-최근접질의 처리를 효과적으로 처리하는 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 k-최근접질의 처리시 백트랙킹문제가 발생하여 질의처리에 오랜 시간이 걸리거나 검색범위를 빠르게 줄이지 못하여 많은 정보를 수신해야 하는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 공간데이터를 힐버트 곡선 순서대로 방송하되 방송중인 공간데이터를 제외한 나머지 공간데이터를 최소영역사각형으로 그룹화하고 이를 인덱스 테이블로 구성하는 방법이다. 그리고 이를 이용하여 클라이언트가 알려지지 않은 데이터의 위치를 예측하여 빠르게 검색범위를 줄여나가 불필요한 정보를 제거하여 적은 튜닝시간과 접근지연시간을 갖도록 하는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.185-190
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• 2010

최근 위치 인식 기술과 휴대 장치의 발달로 인해 이동하는 객체를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 관심이 점점 증가하고 있고 그에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이동 객체의 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 위치정보를 색인하기 위해 R-tree 기반의 색인들이 제안되었다. 하지만 R-tree는 변경보다는 검색 연산에 초점이 맞추어진 색인구조이기 때문에 잦은 변경을 다루어야 하는 이동객체 환경에 적합하지 못하다. 최근 이러한 객체의 빠른 위치 변경을 지원하는 그리드 기반의 색인 구조가 제안되었다. 하지만 셀의 객체 점유율에 따라 검색 속도가 저하되는 단점은 여전히 해결되지 못하고 있다. 이러한 단점은 객체들이 특정 영역에 몰리는 경우 또는 그리드의 해상도를 잘못 지정한 경우 더욱 부각된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 가상 셀 기반의 색인 구조를 제안한다. 데이터 페이지에 객체의 점유율을 보장하기 위해 여러 개의 인접한 셀들의 데이터를 한 데이터 페이지에 함께 저장한다. 공간 채움 곡선을 기반으로 순서화된 셀들로 셀의 인접성을 결정한다. 또한 공간 채움 곡선의 차수를 동적으로 지정하여 객체가 집중된 셀에 대해서는 셀의 단위 크기를 작게 지정한다. 뿐만 아니라 셀을 표현하기 위한 식별자를 위해 비트를 이용한 표현식을 제안하였다. 이로 인해 노드의 팬아웃을 증가시켰고, 저장공간을 절약하였다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법의 우수성을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.451-463
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 생태와환경
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• 제46권2호
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• pp.215-224
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• 2013

강원도 인제군에 위치한 방태천의 하중주에 성립된 식생과 하상물질을 지도화한 후 양자를 비교하여 식생의 성립 배경을 밝혔다. 전체적인 식피율은 하중주의 내부에서 높고 가장자리에서 낮은 경향이었다. 선단부(상류 방향)와 후미(하류 방향)를 비교하면, 전자보다 후자에서 식피율이 높은 경향이었다. 교목은 유수에 의한 교란의 영향이 적은 하중주의 후미에 제한적으로 분포하였고, 아교목 역시 교란의 영향이 적은 하중주의 중앙 이하에 분포하였다. 관목은 하중주의 종단면에 따른 차이는 적었지만 횡단상으로는 차이를 보여 부수로가 흐르는 하중주의 우측(좌안)보다 주수로가 흐르는 좌측(우안)에 주로 분포하였다. 초본류의 경우는 하중주의 위치에 따른 차이 없이 전체적으로 고르게 분포하였다. 수고분포는 하류부근에서 높이가 높고 상류로 갈수록 낮아지는 경향이었다. 이러한 식생과 하상물질의 분포로 보아 하중주는 상류방향으로 새로 형성되는 것으로 평가되었다. 하중주에서 수집된 식생자료에 기초하여 식분을 서열화한 결과, 식분의 배열은 I축 상의 오른쪽에서 왼쪽으로 이동함에 따라 1년생 초본식생, 다년생초본, 관목 그리고 교목의 순서로 나타나 식생의 발달단계에 따라 분포하는 경향이었다. 식물군락 별 종 순위-우점도 곡선에서 종 풍부도는 소나무 군락, 달뿌리풀군락, 갯버들군락, 물푸레나무군락, 1년생 식물 우점군락 및 귀룽나무군락 순으로 높게 나타났다. 이상의 결과에서 보여지듯이 방태천은 하천의 상류에 해당하여 저질의 입자가 컸다. 따라서 그들은 굴러서 이동하므로 하중주는 주로 상류 방향으로 새로 형성되었다. 하중주의 후미에서 선단부를 향해 교목림지, 관목림지 및 초지의 순서로 배열된 식생의 공간배열이 하중주의 형성과정을 반영하였다. 그러나 하중주는 역동적인 공간으로서 유수에 의한 교란은 물론 부유사에 의한 교란도 빈번하게 받고 있다. 그러한 교란이 서식처 다양성을 이끌어내고, 궁극적으로 높은 생물다양성을 가져왔다.