• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.82-88
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• 2008

EPCglobal은 기업 간의 물류 활동 촉진과 글로벌 유통물류 시스템 구축을 위하여 EPCglobal Architecture Framework을 제시 하였다. EPCglobal Architecture Framework의 한 구성요소인 EPCIS(Electronic Product Code Information Services)는 EPC 기반 물류 관련 정보에 대한 저장 및 검색 서비스를 제공한다. EPCIS는 단발성 질의(poll)와 연속 질의(subscribe) 검색 서비스를 제공한다. EPCIS의 연속 질의는 시스템 자동화 및 재고 관리, 공급망 관리를 위해 다양한 응용에서 활용이 가능하다. 일반적으로 연속 질의의 성능을 향상시키기 위해서는 질의 색인을 사용한다. 그러나 EPCIS는 13차원의 도메인과 모든 데이터 필드가 필수 조건이 아니라는 것으로 인해, 차원의 저주 및 무한 영역 질의 문제를 발생 시킨다. 본 논문에서는 EPCIS의 물류 데이터의 연속 질의 처리를 위한 다차원 색인 기법을 제안한다. 13차원의 도메인을 여러 개의 질의 색인으로 구성하고, 등록된 질의 및 입력되는 데이터에 의해 변경되는 동적 질의 실행 계획을 제안함으로써, 차원의 저주와 무한 영역 질의의 문제를 해결하고, EPCIS에서 다수의 연속 질의 등록 시 효율적으로 처리가 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1575-1578
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• 2003

이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.347-349
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• 1999

본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.9
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• pp.1133-1148
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• 2012

This paper presents a hierarchical structuring method for the multidimensional type inheritance indices (MD-TIXs) that support the processing of XML queries in XML databases. MD-TIX uses a multidimensional index structure for efficiently supporting ancestor-descendant explorations that involve both nested element and type inheritance hierarchies. However, In the case of a long Xpath, the building and maintenance of MD-TIX are very difficult because of index entry construction problem. So, we propose a type inheritance index hierarchy method for solving this difficulty. We first construct base indices that support direct relationship explorations between adjacent two types on a given Xpath, and then, based on these base indices, we construct hierarchically the derived indices that support indirect relationship explorations between any two types of Xpath until constructing one target index for supporting the full Xpath. And we also present an algorithm that efficiently constructs a partial index hierarchy for supporting given a set of sub-pathes explorations.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.55-65
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• 2005

This paper presents a bulk insertion technique for efficiently inserting data items. Traditional moving object database focused on efficient query processing that happens mainly after index building. Traditional index structures rarely considered disk I/O overhead for index rebuilding by inserting data items. This paper, to solve this problem, describes a new bulk insertion technique which efficiently induces the current positions of moving objects and reduces update cost greatly. This technique uses buffering technique for bulk insertion in spatial index structures such as R-tree. To analyze split or merge node, we add a secondary index for information management on leaf node of primary index. And operations are classified to reduce unnecessary insertion and deletion. This technique decides processing order of moving objects, which minimize split and merge cost as a result of update operations. Experimental results show that this technique reduces insertion cost as compared with existing insertion techniques.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.2
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• pp.195-210
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• 2003

In this paper, we propose an enhanced concurrency control algorithm that maximizes the concurrency of multi-dimensional index structures. The factors that deteriorate the concurrency of index structures are node splits and minimum bounding region (MBR) updates in multi-dimensional index structures. The proposed concurrency control algorithm introduces PLC(Partial Lock Coupling) technique to avoid lock coupling during MBR updates. Also, a new MBR update method that allows searchers to access nodes where MBR updates are being performed is proposed. To reduce the performance degradation by node splits the proposed algorithm holds exclusive latches not during whole split time but only during physical node split time that occupies the small part of a whole split process. For performance evaluation, we implement the proposed concurrency control algorithm and one of the existing link technique-based algorithms on MIDAS-3 that is a storage system of a BADA-4 DBMS. We show through various experiments that our proposed algorithm outperforms the existing algorithm in terms of throughput and response time. Also, we propose a recovery protocol for our proposed concurrency control algorithm. The recovery protocol is designed to assure high concurrency and fast recovery.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.142-144
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• 2000

오늘날, 컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발달로 인하여, 사용자의 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구들이 높아져가고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 검색 시스템에서 멀티미디어 정보는 그 해당 데이터의 고유한 성질에 알맞은 특징 정보로써 표현되며, 각각의 특징 정보를 이용하여 해당 멀티미디어 정보 검색을 위한 색인을 구성하고 사용자의 질의에 대해 검색을 수행하게 된다. 그러나 이미지나 비디오 등의 다른 멀티미디어 정보 검색에 비해, 음악 정보에 대한 검색은 아직 연구가 미비한 상태이므로 본 논문에서는 음악 정보로부터 추출된 특징 정보를 이용하여 음악정보의 다차원 색인을 구축함으로써, 사용자의 음악 질의에 대해서 보다 나은 기능들과 효율을 가지도록 내용 기반 음악 정보 검색 수행을 지원하는 정보 검색 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.367-380
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• 2002

Due to recent increase in applications requiring huge amount of data such as spatial data analysis and image analysis, clustering on large databases has been actively studied. In a hierarchical clustering method, a tree representing hierarchical decomposition of the database is first created, and then, used for efficient clustering. Existing hierarchical clustering methods mainly adopted the bottom-up approach, which creates a tree from the bottom to the topmost level of the hierarchy. These bottom-up methods require at least one scan over the entire database in order to build the tree and need to search most nodes of the tree since the clustering algorithm starts from the leaf level. In this paper, we propose a novel top-down hierarchical clustering method that uses multidimensional indexes that are already maintained in most database applications. Generally, multidimensional indexes have the clustering property storing similar objects in the same (or adjacent) data pares. Using this property we can find adjacent objects without calculating distances among them. We first formally define the cluster based on the density of objects. For the definition, we propose the concept of the region contrast partition based on the density of the region. To speed up the clustering algorithm, we use the branch-and-bound algorithm. We propose the bounds and formally prove their correctness. Experimental results show that the proposed method is at least as effective in quality of clustering as BIRCH, a bottom-up hierarchical clustering method, while reducing the number of page accesses by up to 26～187 times depending on the size of the database. As a result, we believe that the proposed method significantly improves the clustering performance in large databases and is practically usable in various database applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.37-40
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• 2011

계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.85-88
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• 2004

최근 XML데이터베이스는 웹의 발전과 더불어 광범위한 인터넷의 자원 공유에 크게 기여하고 있으며 이러한 자원 공유를 위해서는 XML데이타베이스에 대한 구조적 정의로 타입 상속 구조를 가지는 XML Schema를 사용한다. 그러므로 XML Schema를 따르는 XML데이타베이스에 대한 효율적인 색인기법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 다차원 색인구조와 사전에 분석한 사용자 질의 패턴에 대한 정보를 이용하여 주어진 질의들에 의해서 액세스되는 색인 페이지의 평균 개수가 최소가 되게 하는 최적의 이차원 타입 색인 구조를 구성 할 수 있는 2D-THI를 제안한다. 제안한 2D-THI의 성능을 비교 평가하기 위해서 기존의 객체지향 데이터베이스에서 클래스 상속에 대한 색인구조로 널리 사용되고 있는 CH-index와 CG-tree를 XML데이타베이스에 적용하여 이들과 2D-THI를 비용모델을 통해서 비교 분석한다. 그 결과로 본 논문에서 제안한 2D-THI로서 다양한 질의 패턴에 대해서 최적의 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.