• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.5
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• pp.465-472
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• 2007

With the recent proliferation of the use of semi-structured data such as XML, it becomes more important to efficiently store and manage the semi-structured data. The XML data can be logically modelled as a rooted tree e.g., the DOM tree. In order to process a query on the XML data, we traverse the tree structure. In this paper we present an algorithm that places the XML data to disk blocks. The proposed algorithm assigns a number to each node of the tree in a bottom-up fashion. Then, the nodes are allocated to disk blocks using the assigned number. The proposed algorithm does not need access pattern information, and provides good performance for any access pattern. The characteristics of the proposed method are presented with analysis. Through experiments, we evaluate the performance of the proposed method.

• Convergence Security Journal
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• v.7 no.4
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• pp.29-34
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• 2007

This paper proposes RCB(Reduced Compact Binary) trie to correct faults of CB(Compact Binary) trie. First, in the case of CB trie, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nods used in balancing trees. On the other hand, if the HCB trie realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing on the right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CB trie and of many tree links. In the case of RCB trie in this thesis, a capacity is increased by about 60% by completely cutting down dummy nods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.31-33
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• 2005

GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.194-199
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• 1997

본 논문에서는 글꼴의 변화와 잡영을 흡수할 수 있도록 자소의 탐색 영역을 정의 하였으며 이 영역에 나타나는 횡모음과 종모음의 주획을 추출하는 방법을 기술하였다. 종모음 영역에서 추출한 수직획들과 횡모음 영역에서 추출한 수평획들을 각각 종모음과 횡모음의 주획이 될 수 있는 후보들로써 이들로 부터 종모음과 횡모음의 존재를 파악하는 것이 한글 유형 분류의 주된 내용이다. 그러나 다양한 글꼴에 나타나는 수평획들로부터 곧바로 횡모음의 존재를 파악하는 것은 쉬운 문제가 아니다 본 논문에서는 기존의 트리 분류기를 확장하여 복잡하고 다양한 특징을 단계별로 단순화시키고 트리 분류기의 상위 노드에서 결정된 정보와 제약 조건을 이용하여 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한글 상위 빈도 1405자, 3가지 글꼴에 대하여 99.8 %의 유형 분류율을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.201-202
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• 2017

정보통신 시스템이 나날이 발전하고 거대화되면서 해킹시도 또한 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 해킹 시도의 대다수는 성공으로 이어지지 않고, 단순의 탐색 경우가 대다수이다. 따라서 미수로 끝난 공격에서 공격 경로 및 공격 목표를 예측함으로써 추가적인 공격에 대비할 수 있는 시스템을 구축할 필요성이 있다. 그러므로 본 논문에서는 포렌식 분석, 해커의 문서, 보안 보고서 등을 토대로 공격 행위, 공격 결과 및 목표 등과 같은 공격 정보를 수집하고 공격트리를 만들어 레지스트리 정보, 프로세스 정보, 보안 로그 등과 같은 시스템 정보를 토대로 공격 목표를 찾는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1992.07a
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• pp.172-175
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• 1992

This paper proposes the methods to construct the tree-structured database and analyze the distribution system network. In order to cope with an extensive amount of data and the frequent breaker switching operations in distribution systems, the database for system configuration is constructed using binary trees. Once the tree-structured database has been built, the system tracing of distribution network can be rapidly performed. This remarkably enhances the efficiency of data search and easily adapts to system changes due to switching operations. The computation method of fast power flow using tree search strategies is presented. The methods in the paper may be available in the field of distribution system operation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.220-222
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• 2005

전자상거래의 발전은 필연적으로 상품 데이터베이스화를 수반하게 되었다. 이 상품 데이터베이스에 존재하는 각 상품들의 속성값들의 연관관계 추출은 검색- 유의어 추출 혹은 클러스터링등에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 상품 속성값들의 연관관계 추출을 위하여 해쉬 테이블에 기반한 트리 형태 자료구조을 제안한다. 그리고 이 자료구조를 이용하여 상품 데이터에이스의 각 속성값 간의 연관관계를 threshold를 이용하여 선형 시간에 추출하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, Support를 이용하여 트리의 탐색 공간을 줄이는 방식으로 최적화를 시키는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.748-750
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• 2001

최근 Human Genome Project(HGP)에서 사람의 염기 서열의 초안이 발표되었다. 생물체의 염기 서열을 분석하는 방법은 매우 많은데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열이다. k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도의 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 유전자의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 줄 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 스트링 B-트리(string B-tree)를 이용한 k-mer 분석 방법을 제시하고, 그것을 구현하였으며 몇 가지 실험 결과에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.673-675
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• 2005

본 논문은 3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 가시화를 위한 GPU 대역폭에 효과적인 렌더링 기법을 제안한다. 전처리 과정에서 옥트리를 이용하여 원본 볼륨 데이터를 계층적으로 균일한 크기로 분할하여 실제 영역만을 효과적으로 검출하게 되고, 렌더링 시에는 가시순서에 따라 옥트리를 탐색하며 리프 노드의 각 부볼륨을 텍스쳐 매핑 유닛에서 처리하고 블렌딩 유닛에서 이를 합성한다. 작은 크기($16^3$ 또는 $32^3$)의 부볼륨 처리는 텍스쳐와 픽셀 캐시의 이용율을 높이고 공백 공간 생략을 가용하게 하여 GPU의 메모리 대역폭을 크게 줄여 렌더링을 가속할 수 있다. 제안하는 기법의 캐시 효율, 메모리 트래픽, 렌더링 시간 등 다양한 실험 결과와 성능분석이 제공된다. 실험 결과는 제안하는 기 법이 전통적인 렌더링 방법에 비해 평균 11배의 대역폭 감소와 3배 빠른 렌더링을 가능하게 하여 GPU를 이용한 볼륨 렌더링에 효과적인 방법임을 보여주었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.9
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• pp.2173-2184
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• 1997

Among spatial queries handled in spatial database systems, nearest neighbor queries to find the nearest spatial object from the given locaion occur frequently. The number of searched nodes in an index must be minimized in order to increase the performance of nearest neighbor queries. An Existing approach considered only the processing of an nearest neighbor query in a two-dimensional search space and could not optimize the number of searched nodes accurately. In this paper, we propose the optimal search distance and prove its properties. The proposed optimal search distance is the measurement of a new search distance for accurately selecting the nodes which will be searched in processing nearest neighbor queries. We present an algorithm for processing the nearest neighbor query by applying the optimal search distance to R-trees and prove that the result of query processing is correcter than the existing approach.