• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.2
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• pp.129-142
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• 2004

As the Internet gets faster, the demand for high-speed routers that are capable of forwarding more than giga bits of data per second keeps increasing. In the previous research, Bitmap Trie algorithm was developed to rapidly execute LPM(longest prefix matching) process which is Well known as the Severe performance bottleneck. In this paper, we introduce a novel algorithm that drastically enhanced the performance of Bitmap. Trie algorithm by applying three techniques. First, a new table called the Count Table was devised. Owing to this table, we successfully eliminated shift operations that was the main cause of performance degradation in Bitmap Trie algorithm. Second, memory utilization was improved by removing redundant forwarding information from the Transfer Table. Lastly. the range of prefix lookup was diversified to optimize data accesses. On the other hand, the processing delays were classified into three categories according to their causes. They were, then, measured through the execution-driven simulation that provides the higher quality of the results than any other simulation techniques. We tried to assure the reliability of the experimental results by comparing with those that collected from the real system. Finally the Enhanced Bitmap Trie algorithm reduced 82% of time spent in previous algorithm.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.237-243
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• 2014

In this paper, we propose a mobile image retrieval system which utilizes the mobile device's sensor information and enables running in a variety of the environments, and implement the system on Android platform. The proposed system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching algorithm which is optimized to the mobile environments. Experiments are performed on the Android platform, and the experimental results revealed that the proposed algorithm exhibits a significant improved results with large image database.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.87-91
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• 2007

논문에서는 6,000만개 웹 페이지의 색인 데이터에 대해 일 600만 질의를 처리하는 대용량 웹 검색 시스템을 위해 구현된 계층적 캐슁 기법을 소개한다. 논문에서 설명된 시스템 구조 및 알고리즘은 실제 상용 웹 검색 엔진에서 구현되고 운영 결과를 통해 그 유용성이 입증된 것들로서, 구현된 시스템과 유사성을 가지는 대용량 데이터 처리 시스템에 적용 가능할 것이다. 본 논문에서는 기존에 많이 소개되지 않았던 웹 검색 엔진의 운영 절차 및 웹 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용이 기술되었으며, 기술된 내용을 통해 웹 검색 엔진에 대해 보다 정확한 이해가 가능해 질 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.51-54
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• 2004

시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.16-32
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• 2002

효율적인 데이타마트 정보의 축척과 질의 정보 추출을 위한 연관 마이닝 방법을 적용하여 검색 속도를 빠르게 할 수 있도록 테이블을 생성하고 고객의 속성별 가중치와 선호기준을 입력받아 선호 점수를 계산하여 점수가 높은 과목을 우선적으로 검색할 수 있도록 기존 연관 알고리즘에서 사용한 단일 항목 입력 데이터 구조를 확장하여 다중 항목 연관 알고리즘(Multiple Item Association Mining : MIAM)을 이용하여 생성된 연관 검색 유형 테이블을 데이터베이스캐시화를 설계하였다. 동일한 알고리즘에서도 데이터베이스캐시 시스템을 적용한 시스템의 질의 처리 수행속도가 우수성을 이용하여 설계함으로써 효율적인 웹 서버 기능을 수행할 수 있음과 동시에 데이터베이스 캐싱의 주요 이점인 효율성 증대, 속도 향상, 비용절감의 효과를 얻을 수 있으므로 연구 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1294-1297
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• 2011

최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.12 no.6
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• pp.21-32
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• 2009

This paper proposes a method to extract a user's intention automatically and implementation of intention map that support a user can appropriate search results using a user' information need accurately. It selects user intention based on searching history obtained from previous users' same queries and extracts user intentions by using clustering algorithm and user intention extraction algorithm, extracted user intentions are represented in an intention map base on a theory of knowledge representation. For the efficiency analysis of intention map, we extracted user intentions using 2,600 search history data which provided by a current domestic commercial search engine. The experimental results using the information intention map search when using general search engines represent more than satisfaction was statistically significant.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.357-359
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• 2012

초 고성능 바이오 서열 분석 장비 기술의 발달로 대량의 바이오 정보가 쏟아져 나오고 있으며, 바이오산업의 발달로 개인별 유전체 정보에 의한 맞춤의학의 시대가 도래되고 있다. 수많은 서열에 대한 분석에는 많은 저장장치 및 주기억장치가 필요하므로 슈퍼컴퓨터 급의 서버와 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 프로그램이 필요하다. 이러한 분석에는 염기서열 일치 검색과 이를 기반으로 하는 Alignment와 Assembly 분석이 있으며, 이를 수행하는 기존의 알고리즘 및 대부분의 프로그램들은 염기서열을 문자열로 취급하고, 해쉬 인덱스 테이블, Brujin 그래프의 사용, 버러우즈 휠러 변환(BWT) 등의 기법을 활용하여 효율적인 분석을 도모하였다. 본 논문에서는 염기서열을 문자열이 아닌 k-mer 묶음의 정수형 하나로 변환하여 검색함으로써 저장 공간의 크기를 약 28% 이상으로 줄이고 형 변환 상태에서의 검색을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Assembly 분석 프로그램인 CalcGen 프로그램을 개발하여 본 알고리즘의 효용성 및 효율성을 실험을 통해 검증하였다. 이 연구의 결과는 향후 대량의 유전체 염기서열의 효율적 분석과 저장 및 처리에 또 하나의 새로운 접근 방법을 제안하는데에 그 의미를 둘 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.233-234
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• 2013

본 논문에서는 전자해도 응용 서비스를 위한 SENC 자료구조의 설계를 제안한다. SENC란 System Electonic Navigational Chart의 약어이며 전자해도 시스템이라고 부른다. 전자해도 시스템의 배포 형식은 전자해도 데이터를 전자해도 시스템으로 운용하는 시스템 환경에 맞게 재구성한 SENC 데이터로 저장, 관리한다. SENC를 구성하기 위해선 방대한 양의 전자해도 데이터가 필요하고 이 많은 데이터들을 저장, 관리, 검색할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 전자해도 시스템을 효율적으로 관리하기 위한 알고리즘들을 설계하고 이 알고리즘을 이용한 간단한 구현화면을 제작하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.459-470
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• 2003

It is required to research on high-dimensional index structures for efficiently retrieving high-dimensional data because an attribute vector in data warehousing and a feature vector in multimedia database have a characteristic of high-dimensional data. For this, many high-dimensional index structures have been proposed, but they have so called ‘dimensional curse’ problem that retrieval performance is extremely decreased as the dimensionality is increased. To solve the problem, the cell-based filtering (CBF) scheme has been proposed. But the CBF scheme show a linear decreasing on performance as the dimensionality. To cope with the problem, it is necessary to make use of parallel processing techniques. In this paper, we propose a parallel CBF scheme which uses a horizontally-partitioned technique as declustering. In order to maximize the retrieval performance of the proposed parallel CBF scheme, we construct our parallel CBF scheme under a SN (Shared Nothing) cluster architecture. In addition, we present a data insertion algorithm, a rage query processing one, and a k-NN query processing one which are suitable for the SN cluster architecture. Finally, we show that our parallel CBF scheme achieves better retrieval performance in proportion to the number of servers in the SN cluster architecture, compared with the conventional CBF scheme.