• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.7 s.110
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• pp.867-878
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• 2006

In the past few years, the research of sensor networks is forced dramatically. Specially, while the research for maintaining the power of a sensor is focused, we are also concerned nth query processing related with the optimization of multiple continuous queries for decreasing in unnecessary energy consumption of sensor networks. We present the fragmentation algorithm to solve the redundancy problem in multiple continuous queries that increases in the count or the amount of transmitting data in sensor networks. The fragmentation algorithm splits one query into more than two queries using the query index (QR-4ree) in order to reduce the redundant query region between a newly created query and the existing queries. The R*-tree should be reorganized to the QR-tree right to the structure suggested. In the result, we preserve 20 percentage of the total energy in the sensor networks.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.8
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• pp.231-234
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• 2021

Various problems arise as applications using locations increase. In order to solve this problem, related works are being conducted to protect the location of users. A fundamental reason for this problem is that users must provide their location information to the service provider (server) to receive the service. To improve these problems, there are works such as generating cloaking regions or generating dummies around them. However, if a user periodically asks the server for queries, the user's trajectory may be exposed by time zone. To improve this problem, in this paper, we propose a k-Anonymity Trajectory (k-ATY) technique that can improve the exposure probability of the trajectory even if the user requests continuous queries. Experimental results demonstrated the superiority of the proposed technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.179-183
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• 2008

연속적이고 무한히 발생되는 데이터 스트림을 관리하는 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)은 연속질의를 이용하여 스트림을 처리한다. 연속질의는 질의 별로 독립적인 큐를 유지하기 때문에 질의 개수가 증가함에 따라서 메모리 비용이 증가되며, 잦은 메모리 할당으로 인한 시스템의 성능 저하를 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존의 연구로 메모리 풀을 이용한 메모리 관리 기법이 있다. 하지만 페이지의 크기가 고정되어 있기 때문에 각 질의마다 필요로 하는 데이터 스트림의 최적의 크기에 적합하게 할당되지 못하여 메모리를 낭비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연속질의 처리를 위한 큐 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 큐 관리 테이블에서 관리하는 각각의 큐 메모리들을 타임스탬프를 가지고 일정한 기간을 주기로 큐 메모리의 사용량을 분석한다. 분석된 큐 메모리들은 이전의 큐 메모리의 사용량과 현재 사용된 큐 메모리의 사용량을 비교함으로써 상한 값과 하한 값을 구함으로써 현재 큐 메모리에서 가지고 있는 사용량을 추가할 것인지, 줄일 것인지를 판단하여, 메모리의 사용량을 최적화 함으로써 시스템의 메모리 가용성을 향상한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 메모리의 가용성이 기존의 방식에 비하여 향상된 성능을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.163-168
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• 2003

현실 세계에서 자동차, 비행기, 태풍의 이동 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치 및 모양이 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 이와 같은 이동 객체 정보를 다루기 위해서는 연속적으로 변화하는 정보를 저장해야 하며, 이로 인해 대용량 정보를 효과적으로 다루기 위한 색인이 필요하다. 특히, LBS를 제공을 위한 GPS 환경에서의 차량 관리 시스템 등에서는 이동 객체 관리를 위해 빠른 검색을 필요로 한다. 그리고, 기존의 이동 객체 색인은 대부분 R-트리의 구조를 가지기 때문에, 데드 스페이스 및 오버랩 등 R-트리의 문제점을 갖게 되고, 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 PDA를 활용한 차량 추적 시스템을 개발하고, R-트리의 문제점을 해결하기 위한 MP-트리 노드 연산 기법을 제안한다. 제안된 노드 연산 기법은 하위 노드의 경계 정보를 순서대로 저장함으로써, 데드 스페이스 및 오버랩으로 인한 불필요한 검색 비용과 분할 비용을 줄이고, 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 노드 연산이 유용하게 쓰임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.249-252
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• 2009

Recently, it is possible for users to acquire necessary data easily as the various schemes of the searching information are developed. Since these data rise continuously like stream data, it is required to extract the appropriate data for the user's needs from the mass data on the internet. In the traditional scheme, they are acquired by processing the user queries after the occurred data are stored at a database. However, it is inefficient to process the user queries over the large volume of continuous data by using the traditional scheme. In this paper, we propose the query processing scheme to extract the data efficiently for the user requirements from the large volume of continuous data. On the proposed scheme, we present the Event-Profile Model to define the data occurrence on the internet as the events and the user's requirements as the profiles. We also show the filtering scheme to process the events and the profiles efficiently.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.5
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• pp.2383-2389
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• 2011

Ubiquitous applications require hybrid continuous query processing which processes both on-line data stream and spatial data in the disk. In the hybrid continuous spatial query processing, disk access costs for the high-volume spatial data should be minimized. However, previous indexing methods cannot reduce the disk seek time, because it is difficult that the data are stored in contiguity with others. Also, existing methods for the space-filling curve considering data cluster have the problem which does not cluster available data for queries. Therefore, we propose the region storage structure for efficient data access in hybrid continues spatial query processing. This paper shows that there is an obvious improvement of query processing costs through the contiguous data storing method and the group processing for user queries based on the region storage structure.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.3-6
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• 2004

스트리밍 데이터 처리는 여러 분야에서 많은 관심을 가지고 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히 모니터링, 센서 네트워크등의 응용 분야에서 끊임없이 생성되는 대량의 스트리밍 데이터 처리를 위한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 XML 스트리밍 데이터에 대한 시구간 질의 처리 시스템 모델을 제시한다. 스트리밍 데이터 모델로 웹상의 데이터 교환 표준으로 자리잡은 XML을 사용하였고 연속적인 질의 처리를 위해 시구간이 명시된 XQuery를 질의 모델로 사용하였다. 제시된 시스템에서는 질의 처리의 성능 향상을 기하기 위해 질의 결과 값을 백그라운드 프로세싱으로 생성하고 그것을 캐슁하여 후속 질의의 결과 값에 반영하는 캐슁 기법을 제공한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.7 s.96
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• pp.1375-1384
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• 2004

Streaming data processing is an area of interest with much research under way. There has been increasing attention on the demands for efficient processing of streaming data produced in the application areas such as monitoring and sensor network. We have developed a continuous query processing system for streaming data and evaluated its performance in this paper. XML, the standard for data exchange on the web, is used as the model for the streaming data and the XQuery appended with a time interval is adopted as the query language for expressing con-tinuous queries. In the proposed system, the result is produced through background processing and materialized for reute in subsequent query processing. Through a detailed set of performance experiments, we shoed the effectiveness of the proposed system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.193-195
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• 2003

분산 환경의 않은 멀티미디어 응용들은 연속적 음성/화상 자료들을 위한 실시간 특성을 가지는 패킷들을 생성하고, 실시간 태스크 스케줄링 이론에 따라 이들을 전송한다. 본 논문에서는 광대역폭 통신망을 기반으로 하는 분산 멀티미디어 응용의 연속 미디어를 위한 트래픽의 특성을 모델링하고, 보다 사용자의 요구에 따른 서비스 질의 보장을 위하여 비선점적 경성 실시간 태스크 스케줄링 이론인 PDMA 알고리즘을 도입한다. 또한 응용 시스템의 고 품질 서비스를 유지하기 위하여 새로운 트래픽 발생 요청이 현재 진행 중인 서비스 내용에 영향을 주지 않도록 제어하는 사용권 제어 기법을 제안한다. 제안하는 사용권 제어 기법은 PDMA 알고리즘을 위한 충분조건식이기 때문에 이를 만족하는 메시지 집합에 대하여 PDMA 알고리즘은 항상 실행가능한 스케줄을 찾을 수 있다. 따라서, 새로운 요청을 포함하는 전체 메시지 집합이 제안하는 사용권 제어 기법의 조건들을 만족하면, 새로운 요청에 의한 트래픽의 발생을 허용한다. 그렇지 않은 경우 새로운 요청을 거절한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 사용권 제어 기법을 이용하는 스케줄링의 실용성을 입증하기 위한 모의실험 결과를 보인다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.3
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• pp.93-105
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• 2012

A data stream is a series of tuples which are generated in real-time, incessant, immense, and volatile manner. As new information technologies are actively emerging, stream processing methods are being needed to efficiently handle data streams. Especially, finding out an efficient evaluation for a multi-way join would make outstanding contributions toward improving the performance of a data stream management system because a join operation is one of the most resource-consuming operators for evaluating queries. In this paper, in order to evaluate efficiently a multi-way join continuous query, we propose a novel method to decrease the cost of a query by eliminating unsuccessful intermediate results. For this, we propose a matrix-based structure for monitoring data streams and estimate the number of final result tuples of the query and find out unsuccessful tuples by matrix multiplication operations. And then using these information, we process efficiently a multi-way join continuous query by filtering out the unsuccessful tuples in advance before actual evaluation of the query.