• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.223-230
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• 2003

Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R＊-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R＊-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R＊-tree combines SOM and R＊-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R＊-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R＊-tree with that of an SOM and an R＊-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R＊-tree outperforms both the SOM and R＊-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R＊-tree and retrieval time cost.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.139-144
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• 2012

공간 데이터 처리는 GIS, 텔레매틱스 등 광범위한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 공간 데이터 질의 처리 기법은 CPU를 사용하여 순차적으로 질의 처리를 수행하므로 질의 처리 시간이 상대적으로 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 그러나 공간 데이터 질의 처리를 병렬로 수행했을 때 처리 시간을 줄이는 것이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 GPU를 활용하여 공간 데이터 질의 처리를 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. 또한, CPU를 이용하여 질의 처리를 수행한 결과와 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.611-616
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• 2003

최근 HFC(Hybrid Fiber Coax) CATV 망이 초고속망의 하부구조로 자리를 잡아가고 있다. HFC-CATV 망의 상향채널은 가입자에서 헤드엔드로 데이터 전송시 500가입자 이상이 공유하기 때문에 충돌이 발생하게 된다. 특히, 음성, 비디오 그리고 데이터와 같은 다양한 종류의 트래픽 QoS(Qualify of Service)를 만족시키기 위해서 서비스별로 우선순위를 고려한 알고리즘이 요구되어진다. IEEE 802.14에서 제안된 우선순위 기반 3진 트리(Ternary tree)알고리즘은 정적 PNA(Priority New Access) 슬롯 구조를 가진다. 이 방법은 실시간으로 변화하는 트래픽의 요구 지연(request delay)이 높게 유지되며 서로 다른 우선순위 트래픽의 요구 경쟁 확률이 동일하다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 동적 PNA(Priority New Access) 슬롯 구조를 제안하여 높은 우선순위 트래픽의 요구지연을 낮게 하고 새로운 스테이션에 대해 우선순위 별로 경쟁 확률을 다르게 하는 알고리즘을 제안한다. 동일한 조건하에 두 알고리즘에 대해 요구지연 값을 비교 분석하였다. 성능 분석 결과 동적 PNA 우선순위 충돌해결알고리즘이 정적 PNA 우선순위 충돌해결알고리즘보다 낮은 요구지연을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.12-23
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• 2005

지난 10년간 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 급속한 속도로 발전하였다 그 결과 데이터 베이스 시스템을 포함한 다른 컴퓨터 응용분야에서 메모리의 접근이 병목현상을 일으키게 되었다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었다 하지만 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 때문에 응용프로그램에서 데이타를 어떤 순서로 액세스 하느냐에 따라 캐시의 활용도가 달라지고 응용프로그램의 성능이 달라지게 된다. 이 시점에서 현재 컴퓨터에서 B+-트리가 T-트리보다 더 빠르다는 사실이 알려졌다. B+-트리가 T-트리보다 캐시를 더 효율적으로 사용하기 때문이다. 또한 B+-트리를 개선하여 캐시를 더욱 효율적으로 사용하는 CSB+-트리(Cache Sensitive B+-tree)가 제안되기도 하였다 본 논문의 목표는 T-트리가 캐시를 효율적으로 사용하도록 새로운 T-트리 구조를 개발하는 것이다. CSB+-트리와 같이 시스템의 L2 캐시를 최대한 활용하며 기존 T-트리가 가지는 장점을 가지는 새로운 CST-트리(Cache Sensitive T-트리)를 설계 개발하고, 실험을 통해 기타 다른 인덱스 구조에 비교하여 CST-트리의 우수성을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.157-159
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• 2007

The conventional hard disk has been the dominant database storage system for over 25 years. Recently, hybrid systems which incorporate the advantages of flash memory into the conventional hard disks are considered to be the next dominant storage systems to support databases for desktops and server computers. Their features are satisfying the requirements like enhanced data I/O, energy consumption and reduced boot time, and they are sufficient to hybrid storage systems as major database storages. However, we need to improve traditional index node management schemes based on B-Tree due to the relatively slow characteristics of hard disk operations, as compared to flash memory. In order to achieve this goal, we propose a new index node management scheme called FNC-Tree. FNC-Tree-based index node management enhanced search and update performance by caching data objects in unused free area of flash leaf nodes to reduce slow hard disk I/Os in index access processes.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회B
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• pp.2652-2657
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• 2008

An analytical study was carried out on the flow resistance of tree-shaped channel flow architectures, based on the principle of the constructal law of evolutionary increase of flow access through the generation of better flowing configurations with two diameters in the square domain. Two types of tree-shaped configurations are optimized. The minimized global flow resistance decreases definitely as the system size, N, increases. And the best channel configurations among the first construct and second construct as a result of regarding pressure drop was selected. We also show that the freedom to morph the design and to increase its performance can be enhanced by using tree-tree configurations with $2^{nd}$ construct when N is greater than 18.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.43-45
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• 2003

Nowadays, with numerous emerging applications (e.g., traffic control, meteorology monitoring, mobile computing, etc.), access methods to process current and future queries for moving objects are becoming increasingly important. Among these methods, the time-parameterized R-tree (TPR-tree) seems likely the most flexible method in one, two, or three-dimensional space. A key point of TPR-tree is that the (conservative) bounding rectangles are expressed by functions of time. In this paper, we propose a new method, which takes into account positions of its moving objects against the rectangle's bounds. In proposed method, the size of bounding rectangle is significantly smaller than the traditional bounding rectangle in many cases. By this approach, we believe that the TPR-tree can improve query performance considerably.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.175-177
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• 2018

This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.215-223
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• 2010

새로운 정보기술의 발전으로 인해 정보 접근과 획득 방식이 훨씬 다양하고 용이해지고 있는 반면 다양하고 성능 좋은 도구를 이용한 불법적인 접근이 가능하도록 하는 부작용이 초래되고 있다. 이러한 위협에 대응하는 데이터베이스 기술로는 접근제어가 있고 현재 새로운 컴퓨팅 환경에 대응하기 위해 전통적인 접근제어를 확장한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 상황정보의 시멘틱 정보를 기반으로 보안정책에 의해 명시된 상황제약조건이 질의에 수반되는 상황제약조건의 구문과 일치하지 않는 경우에도 적절한 보안정책 집행이 가능하도록 하는 접근제어 방식을 제안한다. 상황에 대한 의미적 정책집행을 위해 시멘틱 트리계층구조 상에서 이들 간의 의미적 함의관계를 이용하고 함의관계에 의해 초래될 수 있는 과도한 권한부여를 방지하기 위해 의미 차를 정량적으로 측정할 수 있는 인수를 정의하여 설정된 시스템 정의 임계치 범위 내에서만 의미적 함의에 의한 권한부여가 이루어지도록 한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.582-591
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• 2015

A massive distributed storage system is the foundation for big data operations. Access latency performance is a key metric in distributed storage systems since it greatly impacts user experience while existing codes mainly focus on improving performance such as storage overhead and repair cost. By generating parity nodes from parity nodes, in this paper we design new XOR-based erasure codes hierarchical tree structure code (HTSC) and high failure tolerant HTSC (FH HTSC) to reduce access latency in distributed storage systems. By comparing with other popular and representative codes, we show that, under the same repair cost, HTSC and FH HTSC codes can reduce access latency while maintaining favorable performance in other metrics. In particular, under the same repair cost, FH HTSC can achieve lower access latency, higher or equal failure tolerance and lower computation cost compared with the representative codes while enjoying similar storage overhead. Accordingly, FH HTSC is a superior choice for applications requiring low access latency and outstanding failure tolerance capability at the same time.