• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.8 no.3
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• pp.105-115
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• 2006

A sensor network which uses DCS(Data-Centric Storage) stores the same data into the same sensor node. Thus it has a hot spot problem when the sensor network grows and the same data arise frequently. In the past researches of the sensor network using DCS, the hot spot problem caused by growing the sensor network was ignored because they only concentrated on managing stored sensor data efficiently. In this paper, we proposed a non-equal region split method that supports efficient scalability on storing multi-dimensional sensor data. This method can reduce the storing cost, as the sensor network is growing, by dividing whole space into regions which have the same number of sensor nodes according to the distribution of sensor nodes, and storing and managing sensor data within each region. Moreover, this method can distribute the energy consumption of sensor nodes by increasing the number of regions according to the size of the sensor network, the number of sensor nodes within the sensor network, and the quantity of sensor data. Therefore it can help to increase the life time and the scalability of the sensor network.

• The Journal of Natural Sciences
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• v.8 no.1
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• pp.109-114
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• 1995

For effective management of statistical database, statistical summary information must be provided by accessing directly the precomputed summary data from summary database to store and manage meta database for supporting statistical analysis and providing users with statistical summary information. In order to support effectively the use of summary database, we do the design and implementation of meta database and manager having a hierarchical structure as a data dictionary/directory and operation method is presented.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.2
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• pp.139-148
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• 2008

Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Suppression, both temporal and spatial, provides opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm with suppression techniques. To guarantee independent communication among clusters, we allocate multiple channels based on sensor data. Also, we propose a spatio-temporal suppression technique to reduce the network traffic. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the site of data which have been collected in the base-station. As a result, our experimental results show that the size of data was reduced by $4{\sim}40%$, and whole network lifetime was prolonged by $20{\sim}30%$.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.90-92
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• 1999

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 메타데이타(metadata)가 필요하며, 이러한 메타데이타 간에는 상호연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 메타데이타의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 메타데이타를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 객체의 시간적인 특징과 함께 이미지 전체가 내포하는 서술적인 의미도 갖는다. 이러한 이미지의 특성에 따라 메타데이타도 객체의 시각적 특징을 중심으로 한 구조 설계와 의미 중심의 구조 설계로 구분하여 XML 구조를 모델링 하였다. 마지막으로 구조화된 모델들 간의 객체 지향 특성을 이용하여 XML DBMS에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의 해 냄으로서 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.293-302
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• 1991

다측면 객체모델은 개념적 데이타베이스 모델인 EA모델을 확장한 객체중심 데이타 모델로서, 여러 측면에서 관측되고 표현될 수 있는 실세계의 동일객체들을 직접 데이타베이스의 동일객체로 모델링 할 수 있도록하여 데이타베이스의 개념적 스키마 설계를 용이하게 한다. 본 논문에서는 이러한 다측면 객체모델의 기본개념들을 설명하고, 수학적 접근에 의한 형식론을 구성하였으며, 그 모델의 구성을 위한 단계적 접근방법을 소개하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.4
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• pp.353-362
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• 2006

A data warehouse is a data repository that enables users to store large volume of data and to analyze it effectively. In this research, we investigate an algorithm to establish a multidimensional data cube which is a powerful analysis tool for the contents of data warehouses and databases. There exists an inevitable retrieval overhead in a multidimensional data cube due to the sparsity of the cube. In this paper, we propose a dense sub-cube extraction algorithm that identifies dense regions from a large sparse data cube and constructs the sub-cubes based on the dense regions found. It reduces the retrieval overhead remarkably by retrieving those small dense sub-cubes instead of scanning a large sparse cube. The algorithm utilizes the bitmap and histogram based techniques to extract dense sub-cubes from the data cube, and its effectiveness is demonstrated via an experiment.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.1
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• pp.34-43
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• 2002

Since traditional static metadata set like Dublin Core has static metadata attributes about bibliography information, integration of metadata for various metadata, problems about standard and extension of metadata must be considered for applying it to new environment. Specially, as event-driven metadata write method included the notion of e-commerce come out for interoperability in digital libraries, traditional metadata management which cannot distinguish between different kinds of update operations to new extension of metadata set occurs unsuitable waiting of update operation. So, improvement is needed about it. In this paper, we show whether alleviative transaction consistency can be applied to digital library or not. Also it would divide newer metadata into static metadata attribute connected in read operation within user read-only transaction and dynamic metadata attribute in update operation within dynamic(e-commerce) update transactions. We propose newer metadata management algorithm considered in classfication of metadata attributes and dynamic update transaction. Using two version for minimal maintenance cost and ARU(Appended Refresh Unit) for dynamic update transaction, to minimize conflict between read and write operations shows fast response time and high recency ratio. As a result of the performance evaluation, we show our algorithm is proved to be better than other algorithms in newer metadata environments.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.38-44
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• 2002

고객관계관리(CRM)나 마케팅과 같은 경영방식에서도 대용량의 공간 데이터베이스를 사용하는 지리정보시스템(GIS)과 같은 응용분야를 접목하고 있다. gCRM은 지리정보시스템과 고객관계관리를 결합한 것으로, 이러한 실정을 단적으로 보여 주고 있는 경영방식이다. gCRM은 대용량의 데이터베이스로부터 관심 있는 분야를 찾아내고 분석하게 된다. 그러기 위해서는 데이터마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이닝이 요구된다. 본 논문에서는 gCRM 솔루션들의 기능을 중심으로 다양한 공간데이타마이닝 기법과 어떠한 관계가 있는지를 살펴봄으로써 gCRM과 공간데이타마이닝이 접목할 수 있는 부분에 대하여 정리하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1992.04a
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• pp.293-296
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• 1992

개념설계, 설계해석, 상세설계, 가공성과 조립성검토, 도면제작 및 소요 BOM 작성등의 제품설계 각 공정들간 Data 유통과정을 상위수준에서 체계적으로 관리하고 제어하는 엔지니어링 데이타베이스 의 개발에 관하여 기술하였다. 특히, 엔지니어링 업무에 가장 많이 이용되는 상세설계공정을 중심으로한 데이타 베이스를 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.22-24
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• 2001

HL7은 텍스트 기반의 의료정보교환 표준이다. HL7메시지는 한 환자가 내원하여 퇴원할 때까지 여러종류의 메시지가 계속적으로 다량 발생하게 되는데, 그 메시지들의 일부 특정 세그먼트들은 반복적으로 생성되어 사용된다는 특징이 있다 그러므로 HL7메시지를 데이타베이스에 저장할 때는 불가피하게 특정 세그먼트들에 많은 중복이 발생하게 된다. 또한 HL7메시지는 프로세스 흐름중심으로 발생되므로, 중복을 제거한 환자중심의 데이터베이스 설계가 필요하다. 본 논문에서는 XML데이타베이스를 사용하여 HL7메시지를 저장하는 방식을 제안한다. 이는 XML DTD가 병원정보를 다루는 여러 의료정보표준들 상호간의 정보교환 및 공유를 위한 스키마로서의 역할을 할 뿐만 아니라, 인터넷을 통해 여러 가지 서비스 제공할 수 있도록 효과적인 저장 및 검색을 지원하기 때문이다. 이질적인 병원정보시스템을 가지고 있는 병원들 간에 의료정보를 교환하고, 환자들의 의료정보를 통합관리 하기 위한 XML데이터베이스를 설계하고 구현하였다.