• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.61-64
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• 2001

본 논문에서는 실시간 MMDBMS 를 위한 효율적인 색인 기법을 제안한다. 기존의 주기억장치 트리 기반 색인 구조는 범위 검색을 효과적으로 지원할 수 있지만 한 노드에 대한 접근시간과 평균 접근시간의 차이가 클 수 있기 때문에 실시간 특성을 보장하지 못하는 단점이 있다. 또한 해시 기반 색인 구조는 간단한 검색에서 접근 시간이 매우 빠르고 일정하지만 범위 검색을 지원하지 못하는 단점이 있다. 이러한 두 색인 구조의 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 확장이 가능하며 검색 시간이 빠르고 실시간 특성을 지원할 수 있는 ECBH(Extendible Chained Bucket Hashing)와 범위 검색에 더욱 효과적인 $T^{\ast}$-트리를 상호보완적으로 결합하여 Hyper-TH(Hyper Tree-Hash)라는 실시간 MMDBMS 에 적합한 새로운 색인 기법을 제안하고 구현한다. 그리고 성능 평가를 통해 제안하는 색인 기법의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.321-324
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• 2009

XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.373-375
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• 2002

하이퍼 텍스트 구조의 특성을 이용한 순위 평가 알고리즘 중의 하나인 HITS 알고리즘은 웹 페이지들의 상호간에 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하여 순위에 따른 결과를 제시한다. 그러나 초기의 HITS 알고리즘은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적인 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 수정된 HITS 알고리즘을 수행하는 메타 검색 에이전트를 설계하여 보다 나은 검색 성능을 구하고, 결과의 지역성을 보완한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.22-24
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• 2004

XML은 관계형 데이터는 물론 구조화 또는 반구조화 된 데이터를 효과적으로 조직화하여 표현할 수가 있다. XQuery는 구조화된 XML 데이터를 대상으로 필요한 정보를 검색하는 질의어이다. 평면적인 테이블 형태의 SQL과는 달리 XQuery는 데이터의 내부구조 정보 없이는 질의어를 작성하는데 어려움이 따른다. 이 논문은 내부적으로 구조화된 XML데이터에서 필요한 정보를 검색하는 검색언어 XQuery질의를 효과적으로 작성할 수 있도록 질의 대상이 되는 XML 데이터 구조를 트리 형태로 보여주고, 필요한 경로식을 효과적으로 지정함으로써 질의어를 보다 쉽게 작성하도록 도와주는 XQuery 작성기를 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.294-296
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• 2012

본 논문은 일본어 웹 문서 말뭉치로부터 의존 구문 구조 관점으로 바라본 단어들의 동시발생(co-occurrence) 정보를 사용하여 서브토픽 마이닝(subtopic mining)을 수행하는 방법론을 제안한다. 우리는 의존 구문 구조를 반영하는 간단한 패턴들을 사용하여 서브토픽들을 추출 및 생성하고, 제안한 수식을 바탕으로 순위화한다. 본 방법론은 기존의 주요 상용 검색 서비스에서 제공하는 연관 검색어 및 추천 검색어를 사용한 방법론보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.640-643
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• 2004

기하급수적으로 증가하고 있는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 방법으로 압축된 인덱스 자료구조(compressed index data structure)가 제안되었고 현재 활발히 연구되고 있다. 압축된 인덱스 자료구조란 데이터를 적절한 방법으로 색인화(indexing)하여 이를 압축(compression)된 자료구조로 저장하여, 데이터 검색의 성능저하 없이, 저장 공간을 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 방법으로 Ferragina와 Manzini가 제시한 FM-index를 다룬다. 이 방법을 구현하여 전체적인 성능에 영향을 미치는 요소들을 실험을 통해 분석하였다. 이를 통하여 각 파라미터들의 상관관계를 분석하고 이상적인 설정 값을 실험하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.1B
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• pp.18-28
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• 2004

Efficient hardware implementation of address lookup is one of the most important design issues of internet routers. Address lookup significantly impacts router performance since routers need to process tens-to-hundred millions of packets per second in real time. In this paper, we propose a practical IP address lookup structure based on the binary tree of prefixes of different lengths. The proposed structure produces multiple balanced trees, and hence it solve the issues due to the unbalanced binary prefix tree of the existing scheme. The proposed structure is implemented using pipelined binary search combined with a small size TCAM. Performance evaluation results show that the proposed architecture requires a 2000-entry TCAM and total 245 kbyte SRAMs to store about 30,000 prefix samples from MAE-WEST router, and an address lookup is achieved by a single memory access. The proposed scheme scales very well with both of large databases and longer addresses as in IPv6.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.7
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• pp.311-318
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• 2024

As the amount of data increases due to the development of artificial intelligence and the Internet, data management is becoming increasingly important, and the efficient utilization of data retrieval and memory space is crucial. In this study, we investigate how to optimize search speed and memory efficiency by analyzing data structure based on metadata. As a research method, we compared and analyzed the performance of the array, association list, dictionary binary tree, and graph data structures using metadata of photographic images, focusing on temporal and space complexity. Through experimentation, it was confirmed that dictionary data structure performs best in collection speed and graph data structure performs best in search speed when dealing with large-scale image data. We expect the results of this paper to provide practical guidelines for selecting data structures to optimize search speed and memory efficiency for the images data.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.1
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• pp.1-11
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• 2001

본 논문에서는 관계형 데이타베이스인 오라클과 IRS중 하나인 BRS를 사용하여 XML 저장관리 시스템을 설계 및 구현한다. XML저장관리 시스템의 내용 검색과 인덱스 추출을 위해 BRS 검색 시스템을 사용하였으며, XML 문서, 구조정보, DTD, 이미지 등을 저장하기 위해 오라클을 사용하였다. 본 논문에서 구현한 저장관리 시스템은 질의 처리기, 검색결과생성기, XML 객체관리자, XML 인덱스 관리자, 구조검색엔진 등으로 구성된다. 구현된 XML 저장관리 시스템은 XML 문서에 대한 내용검색뿐만 아니라 구조적 특징 또는 대트리뷰트에 기반한 검색을 효율적으로 제공한다. 구현한 저장관리 시스템은 문서 저장 시간, 문서 추출 시간, 내용 검색 시긴 등에 대해서 분할 모델 저장관리 시스템과 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.265-268
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• 2008

유사 쉐이더 검색이란 그래픽 디자이너가 원하는 쉐이더와 유사한 쉐이더를 검색하는 것을 의미한다. 본 논문의 저자들은 유사 쉐이더 검색을 이용하여 쉐이더 생성 시 발생하는 시행착오와 시간을 크게 줄일 수 있는 쉐이더 스페이스 네비게이터를 제안한 바 있다. 유사 쉐이더 검색을 수행하기 위해서는 서로 다른 네트워크 구조를 가지는 쉐이더들로부터 동일한 특징들을 추출할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층적 인지감 추출 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 복잡한 네트워크를 가지는 쉐이더들을 분석하여 검색에 필요한 고정된 소수의 특성들만을 추출한다. 추출된 특성들은 서로 다른 네트워크 구조에서도 동일한 수와 형태를 갖기 때문에 다른 구조의 쉐이더들 간에도 유사도를 쉽게 측정할 수 있다. 다양한 실험을 수행함으로써 제안하는 프레임 워크를 이용하여 유사 쉐이더를 효과적으로 검색할 수 있음을 보인다.