• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권6호
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• pp.225-232
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• 2011

Restricted Hypercube-Like(RHL) 그래프는 교차큐브, 뫼비우스큐브, 엠큐브, 꼬인큐브, 지역꼬인큐브, 다중꼬인큐브, 일반꼬인큐브와 같이 유용한 상호연결망들을 광범위하게 포함하는 그래프군이다. 본 논문에서는 $m{\geq}4$ 인 m-차원 RHL 그래프 G에 대해서 임의의 에지 집합 $F{\subset}E(G)$, ${\mid}F{\mid}{\leq}m-2$, 가 고장일 때, 고장 에지들을 제거한 그래프 $G{\setminus}F$는 임의의 서로 다른 두 정점 s와 t에 대해서 dist(s, V(F))${\neq}1$ 이거나 dist(t, V(F))${\neq}1$이면 해밀톤 경로가 있음을 보인다. V(F)는 F에 속하는 에지들의 양 끝점들의 집합이고 dist(v, V(F))는 정점 v와 집합 V(F)의 정점들 간의 최소 거리이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.175-187
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• 2006

데이타 큐브는 차원 애트리뷰트의 모든 가능한 조합에 대해 데이타를 집단화하는 연산자이다. 차원 애트리뷰트의 수가 n일 때, 데이타 큐브는 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 데이타 큐브에 포함된 각각의 group-by를 큐보이드(cuboid)라 부른다. 데이타 큐브는 흔히 미리 계산되어 형태 뷰(materialized view)의 형태로 데이타 웨어하우스에 저장된다. 이러한 데이타 큐브는 소스 릴레이션이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 데이타 큐브의 점진적 관리는 데이타 큐브의 변경될 내용만을 계산하여 이를 데이타 큐브에 반영하는 방법을 의미한다. $2^n$개의 큐보이드로 이루어진 큐브의 변경될 내용을 계산하기 위하여, 기존의 방법들은 데이타 큐브와 동일한 개수의 큐보이드를 가지는 변경 큐브를 계산한다. 따라서, 차원 애트리뷰트의 수가 증가할수록 변경 큐브를 계산하는 비용이 매우 커지게 된다. 변경 큐브에 포함된 각 큐보이드들을 변경 큐보이드(delta cuboid)라 부른다. 본 논문에서는 $2^n$개의 변경 큐보이드 대신 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 변경 큐보이드만을 사용하여 데이타 큐브를 갱신하는 방법을 제안한다. 이에 따라 제안하는 방법은 변경 큐브를 계산하는 비용을 크게 줄일 수 있다. 성능 평가 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 더 좋은 성능을 가지고 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권6호
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• pp.553-560
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• 2003

영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.9-16
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• 2008

본 논문에서는 논리합성을 위한 공통식 추출 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 2개의 큐브만으로 구성된 2-큐브 논리식 쌍을 추출한다. 2개의 큐브로 구성된 논리식 쌍들로부터 2-큐브 행렬을 만들고, 여기에 2-큐브 논리식의 보수를 추가하여 확장된 2-큐브 행렬과 압축 2-큐브 행렬을 만든다. 다음, 공통식 추출을 위해 압축 2-큐브 행렬을 분석한다. 그리디 방법(greedy method)에 의해 가장 많은 리터럴 개수를 줄일 수 있는 공통식을 선택한다. 실험결과 여러 벤치마크 회로에 대하여 제안한 방법을 논리회로 합성도구에 활용할 경우 기존 합성도구보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제13권2호
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• pp.765-773
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• 2002

정육면체 27개를 면끼리 붙여서 7개의 조각을 만들어, 이것을 조합하여 3${\times}$3${\times}$3 정육면체가 되도록 하는 퍼즐로 소마큐브(Soma Cube)가 많이 알려져 있다. 이런 입체퍼즐은 공간지각력과 문제해결능력을신장시켜서 창의력을 키우는 데 매우 효과적이므로, 교육적 소재로서 수업에 활용하면 좋다. 이 웍샵에서는 소마큐브와 같은 원리를 갖지만 조각의 모양이 전혀 다른 조이큐브(Joy Cube)와 펀큐브(Fun Cube, Diabolic Cube)를 직접 만들어서, 이를 수업에 활용하는 방법을 소개하려고 한다. 조이큐브는 초등학교 고학년, 펀큐브는 전학년에서 활용이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.596-605
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• 2001

본 논문은 OLAP에서의 I/O 비용을 줄이는 큐브 계산 방법으로, 구간 기반 큐브 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐브 분할 단계들 사이에 존재하는 계산의 일부를 중복시켜 처리하는 방법을 통해 큐브 분할 작업의 I/O 성능을 향상시킨다. 계산의 중복을 위하여 제안하는 방법은 애트리뷰트의 단 일 값이 아닌 애트리뷰트 값의 일정 구간을 기준으로 큐브를 분할한다 분석과 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 기존 큐브 분할 방법과 비교하여 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권11호
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• pp.975-988
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• 2017

2000년 이후로 발사된 큐브위성의 수는 약 750기(2017년 8월 기준)로 큐브위성의 제작과 발사가 급증하였다. 1999년 큐브위성의 규격이 발표된 이래로, 큐브위성은 단순한 교육 및 기술 검증 목적을 넘어 우주탐사나 지구관측 등 상업용으로 사용될 만큼 괄목할 만한 성장을 이뤘으며, 최근에는 그 형태나 임무의 다양성이 더욱 증가되고 있다. 국내에서는 2000년 부터 일부 대학교 및 개인이 독자적으로 큐브위성 제작을 수행하였고, 2012년 들어 과학기술정보통신부 주최, 한국항공우주연구원 주관으로 큐브위성 경연대회를 개최하면서 큐브위성 개발을 본격화하였다. 또한, 한국항공우주연구원, 한국천문연구원 등 국내 연구소에서도 우주과학 및 우주탐사에 활용하기 위해 큐브위성 제작을 시작하였다. 국내에서 2017년 8월 현재까지 제작완료하거나 제작중인 큐브위성은 총 19기이며, 본 논문에서는 큐브위성의 기술동향과 국내에서 현재까지 제작된 큐브위성에 대해 자세히 살펴본다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.353-362
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• 2006

데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브 (multidimensional data cube) 기술을 연구하는 데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성 (sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다 차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.214-215
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• 2012

본원적 큐브란 사용자의 얼굴을 다각면에서 추출하여 주성분분석(PCA: Principal component analysis)을 통해 다차원 정보를 통합하여 큐브형태로 표현된 것을 의미한다. 두 눈의 연결점과 입의 연결점을 이은 후 그 둘의 법선벡터를 얼굴의 방향으로 표현하는 것으로써 평면 사진에 얼굴방향을 부여한다. 그럴 경우 동일인물의 다양한 사진들을 모았을 경우 각 사진들이 얼굴방향을 달리하는 사진큐브로 표현될 수 있다. 이로써 기존에는 얼굴방향이 다른 동일인물의 사진을 정확하게 구분해 낼 수 없던 한계를 뛰어넘을 수 있다. 또한 큐브는 방향이 조금씩 다른 모든 사진을 저장할 필요가 없으므로 저장공간이 크게 절감되는 장점이 있다. 또한 단체 사진에서 개인의 이미지를 추출한 뒤 본 연구의 큐브와 매칭시켜 인물을 탐색하거나 소유한 이미지를 공유하는 기법을 포함한다. 결과적으로 큐브를 활용하여 효과적으로 인물탐색이 가능 해지는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.25-26
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• 2010

대용량 데이터의 효율적 분석을 위해 데이터 뷰브가 연구되었으며, 데이터 큐브 계산의 고비용 문제점을 해결하기 위하여 큐브의 일부 영역만을 계산하는 빙산 큐브가 등장하였다. 빙산 큐브는 저장 공간의 감소, 집중적인 분석 등의 장점이 있으나, 여전히 많은 계산과 저장 공간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 실용적인 방법으로 대용량 문제를 분산하여 처리하는 분산 병렬 컴퓨팅 기술인 맵리듀스(MapReduce) 프레임워크를 사용하여 분산 병렬 빙산 큐브인 MR-Naive와 MR-BUC 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 맵리듀스 프레임워크를 통한 빙사 큐브 계산이 효율적으로 분산 병렬 처리 됨을 확인하였다.