• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.52-54
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• 2006

최근 데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크에서 다차원 범위 질의를 위한 인덱스들이 제시되고 있다. 기존에 제시된 다차원 범위 질의 인덱스는 일반적으로 다차원 속성 도메인과 센서 노드의 공간 도메인을 직접 매핑하여 데이타를 관리하는 구조로 되어있다. 그러나, 이러한 구조는 센서 노드의 공간 도메인을 정적으로 분할하기 때문에 센서 노드를 포함하지 않는 영역이 생성되어 데이타 저장 및 질의 처리에서 불필요한 통신이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 노드의 공간 도메인이 센서 노드를 포함하도록 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하는 다차원 범위 질의 인덱스를 제안한다. 제안하는 인덱스는 센서 노드의 위치에 따라 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하여 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 영역으로의 라우팅 경로를 최적화한다. 그리고, 분할된 영역은 모두 센서 노드를 포함함으로 센서 노드에서 발행하는 저장 부하를 분산시켜 전체 네트워크에서 발생하는 전체 통신비용을 줄인다. 실험 결과 제안한 인덱스는 DIM보다 전체 센서 네트워크와 hotspot의 통신비용에서 각각 최대 35%, 60%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.1229-1232
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• 1987

본 논문은 N이 서로소인 두 자연수 $N_1$과 $N_2$로 분해되는 경우에 대하여 이산코사인 변환의 소인수 분해 계산기법 및 이를 위한 인덱스 매핑을 고찰하고 있다. 소인수 분해 알고리즘의 유도과정에 나타나는 관계식들을 표의 형태로 변형시키고, 이 인덱스 매핑 표들을 바탕으로 이산 코사인 변환을 구현하는 방법이 소개되어 있다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.2
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• pp.47-56
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• 2011

Typical tree-based spatial index structures are divided into a data-partitioning index structure such as R-Tree and a space-partitioning index structure such as KD-Tree. In recent years, researches on hybrid index structures combining advantages of these index structures have been performed extensively. However, because the split boundary extension of the node to which a new spatial object is inserted may extend split boundaries of other neighbor nodes in existing researches, overlaps between nodes are increased and the query processing cost is raised. In this paper, we propose a hybrid index structure, called SQR-Tree that can support efficient processing of spatial queries to solve these problems. SQR-Tree is a combination of SQ-Tree(Spatial Quad- Tree) which is an extended Quad-Tree to process non-size spatial objects and R-Tree which actually stores spatial objects associated with each leaf node of SQ-Tree. Because each SQR-Tree node has an MBR containing sub-nodes, the split boundary of a node will be extended independently and overlaps between nodes can be reduced. In addition, a spatial object is inserted into R-Tree in each split data space and SQ-Tree is used to identify each split data space. Since only R-Trees of SQR-Tree in the query area are accessed to process a spatial query, query processing cost can be reduced. Finally, we proved superiority of SQR-Tree through experiments.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.69-74
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• 2006

The recent development of multimedia content-based retrieval technologies brings great attention of musician retrieval using features of a digital audio data among music information retrieval technologies. But the indexing techniques for music databases have not been studied completely. In this paper, we present a musician retrieval technique for audio features using the space split methods in the time-series pattern index file. We use features of audio to retrieve the musician and a time-series pattern index file to search the candidate musicians. Experimental results show that the time-series pattern index file using the rotational split method is efficient for musician retrievals in the time-series pattern files.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.70-72
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• 2005

지금까지의 이동체 인덱스에 대한 연구는 주로 인덱스 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 두고 있다. 다수의 이동체 인덱스에서 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 인덱스 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 고려하지 않았다. 이동체 데이터 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-tree는 이동체에 대한 갱신 연산 비용이 많이 든다. 이런 R-tree의 단점을 보완하기 위해 이동체가 가지는 MBR값이 동적으로 변화하는 환경에 맞추어 R트리의 갱신 비용을 절감하여 처리하는 LUR-tree가 제안되었다. 본 논문에서는 마른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 LUR-tree를 관리할 수 있는 현재 인덱스에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 인덱스 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 간단한 버퍼링 기법을 사용한다. LUR-tree의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 인덱스를 추가하여 갱신 연산에 따른 노드의 분할과 합병을 예측한다. 예측된 결과를 바탕으로 노드의 변화를 최소화하는 방향으로 데이터의 갱신 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입이 기존의 다량 삽입 기법들과 비교해 인덱스의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.397-408
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• 2003

Existing indexing mechanisms of XML data using numbering scheme have a drawback of rebuilding the entire index structure when insertion, deletion, and update occurs on the data. We propose a new indexing mechanism based on split blocks to cope with this problem. The XML data are split into blocks, where there exists at most a relationship between two blocks, and numbering scheme is applied to each block. This mechanism reduces the overhead of rebuilding index structures when insertion, deletion, and update occurs on the data. We also propose two algorithms, Parent-Child Block Merge Algorithm and Ancestor-Descendent Algorithm which retrieve the relationship between two entities in the XML hierarchy using this indexing mechanism. We also propose a mechanism in which the identifier of a block has the information of its Parents' block to expedite retrieval process of the ancestor-descendent relationship and also propose two algorithms. Parent-Child Block Merge Algorithm and Ancestor-Descendent Algorithm using this indexing mechanism.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.7
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• pp.754-765
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• 2006

In XML keyword search, a search result is defined as a set of the smallest elements (i.e., least common ancestors) containing all query keywords and a granularity of indexing is an XML element instead of a document. Under the conventional index structure, all least common ancestors produced by the combination of the elements, each of which contains a query keyword, are considered as a search result. In this paper, to avoid unnecessary operations of producing the least common ancestors and reduce query process time, we describe a way to construct a partitioned index composed of several partitions and produce a search result by merging those partitions if necessary. When a search result is restricted to be composed of the least common ancestors whose depths are higher than a given minimum depth, under the proposed partitioned index structure, search systems can reduce the query process time by considering only combinations of the elements belonging to the same partition. Even though the minimum depth is not given or unknown, search systems can obtain a search result with the partitioned index, which requires the same query process time to obtain the search result with non-partitioned index. Our experiment was conducted with the XML documents provided by the DBLP site and INEX2003, and the partitioned index could reduce a substantial amount of query processing time when the minimum depth is given.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.21-24
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• 2011

최근 NAND 플래시 메모리는 가벼운 무게, 적은 전력소모, 온도 및 충격에 강한 내구성 때문에 하드디스크를 대체할 저장 매체로 주목 받고 있다. 하지만 NAND 플래시 메모리는 비대칭적인 읽기 쓰기 소거 연산 처리 속도와 제자리 갱신이 불가능한 물리적인 특징으로 인해 디스크 기반의 대표적인 인덱스 구조 중의 하나인 해시 인덱스 구조를 NAND 플래시 메모리 상에 구현하였을 때, 레코드가 빈번하게 삽입, 삭제, 갱신되면 대량의 제자리 갱신이 발생하여 플래시 메모리에서 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 수행되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 성능 저하를 피하기 위하여 버켓 오버플로우 발생 시 분할 연산을 수행하지 않고, 최대한 지연시킴으로써 쓰기 연산을 줄이는 인덱스 구조를 제안한다. 또한, 각 버켓에 대한 오버플로우 버켓의 갱신 및 삭제 비율에 따라 적응적으로 오버플로우 버켓을 할당하여 추가적인 읽기 쓰기 연산을 줄인다. 본 논문은 기존의 해시 인덱스 구조를 예제 및 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.227-230
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• 2008

본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.