• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권11_12호
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• pp.598-607
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• 2005

본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.622-625
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• 2014

빅데이터가 다양한 가치를 만들어내기 시작하면서, 더 다양하면서도 막대한 량의 데이터를 수용할 수 있는 데이터베이스가 필요하게 되었다. 그래서 기존 RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 NoSQL 데이터베이스가 등장하게 되었고, 그 중 대표적으로 MongoDB가 많이 사용되며, 오픈 소스로 제공되고 있다. MongoDB에서 사용되는 B-트리 인덱스는 데이터양이 증가함에 따라 그 성능이 현저히 떨어진다. Fractal 트리 인덱스는 B-트리의 삽입 알고리즘을 개선하여 상당한 성능향상을 가능하게 한다. 이 논문에서는 MongoDB에서 B-트리 인덱스를 사용하는 경우와 Fractal 트리 인덱스를 사용하는 경우를 구별하여 그 성능을 비교해 본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권5호
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• pp.527-547
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• 2009

Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.73-83
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• 2017

In this paper, we discuss the differences between an ordinary B-tree and B-tree implemented by NTFS. There are lots of distinctions between the two B-tree, if not understand the distinctions fully, it is difficult to utilize and analyze artifacts of NTFS. Not much, actually, is known about the implementation of NTFS, especially B-tree index for directory management. Several items of B-tree features are performed that includes a node size, minimum number of children, root node without children, type of key, key sorting, type of pointer to child node, expansion and reduction of node, return of node. Furthermore, it is emphasized the fact that NTFS use B-tree structure not B+structure clearly.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.166-174
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• 2010

SSD는 데스크탑 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. SSD는 비휘발성, 낮은 전력 소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 데스크탑 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 전통적인 인덱스 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 CHC-Tree 라고 하는 압축된 핫-콜드 클러스터링에 기반하는 새로운 인덱스 관리 기법을 제안한다. CHC-Tree는 인덱스 노드를 핫-콜드 세그먼트로 분류하며, 인덱스 노드의 키와 포인터를 압축한다. 콜드 세그먼트의 비활용노드의 오프셋 압축으로 느린 쓰기연산의 부담을 줄인다. 또한, 실험 결과를 통하여 기존의 B-Tree 기반의 인덱스 관리 기법보다 인덱스 검색 연산에서 26%, 인덱스 수정 연산에서 23% 이상 우수함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.327-337
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• 2015

이 논문에서는 윈도우즈 NTFS 파일시스템에서 디렉토리의 인덱스에 메시지를 숨기기 위한 새로운 안티 포렌식 방법을 제안한다. 인덱스 엔트리 관리를 위하여 채택하고 있는 B-tree 구조의 특징을 이용하여 인덱스 레코드의 슬랙 영역에 숨길 메시지를 저장한다. 안티포렌식을 위해 숨길 메시지가 노출되지 않게 하기 위해 서 위장 파일을 사용하여 삭제된 파일이름의 정보가 MFT 엔트리에 남지 않도록 한다. 이 기법의 핵심 아이디어 의 이해하기 위해서 B-tree방식의 인덱스 레코드의 운영방법을 소개하고 이 연구에서 제안된 알고리즘을 설명 한다. 제작된 소프트웨어를 사용한 메시지를 숨긴 사례를 들어서 이 방법이 실질적인 기법이라는 것을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권1호
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• pp.44-49
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• 2009

최근에 휴대용 단말기들의 발전으로, 대용량 데이타에 대한 다양한 검색 서비스들이 휴대용 단말기에 제공되고 있다. 정보 검색을 위한 대부분 응용프로그램들은 대용량 데이타를 검색하기 위하여 B-tree나 R-tree와 같은 색인을 사용한다. 그러나 전체 데이타의 매우 적은 부분이 사용자에 의하여 접근된다. 또한, 각 데이타에 대한 접근 빈도수들은 다양하다. 그러나 B-tree나 R-tree와 같은 색인들은 편향적 접근 패턴의 특성을 고려하지 않는다. 그리고 캐쉬는 빠른 접근을 위해서 반복적으로 접근되는 데이타를 메모리에 저장한다. 그러나 캐쉬에서 사용하는 메모리의 크기는 제한적이다. 본 논문에서는 사용자의 검색패턴들을 고려한 디스크 기반의 새로운 색인구조, J-tree를 제안한다. 제안된 색인은 모든 데이터에 대한 일정한 검색속도를 보장하는 균형트리이다. 그리고 자주 접근된 데이타에 대해서는 빠른 검색속도를 제공한다. 성능평가는 다양한 실험환경에서 제안된 색인의 효율성을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권2호
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• pp.109-118
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• 2007

최근 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어와 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이타 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 장치는 데이타를 효율적으로 삽입, 삭제, 검색하기 위해 B-트리와 같은 색인기법을 필요로 한다. 플래시 메모리 상에서의 B-트리 구현에 관한 기존 연구로서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer) 기법이 최초로 제안 되었다. 플래시 메모리는 읽기연산보다 쓰기연산 비용이 훨씬 크며, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하다는 특정을 갖고 있다. 따라서 BFTL 기법에서는 B-트리 구축 시 발생되는 다량의 쓰기연산을 최소화하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만 BFTL 기법에 성능 개선의 여지가 많이 남아 있으며, BFTL 기법이 SRAM 메모리 공간을 증가시킨다는 단점 때문에 비현실적이다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 효율적으로 B-트리를 구축하기 위한 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. BOF 기법의 핵심은, B-트리 구축 시 사용하는 임시 버퍼의 인덱스 유닛(index unit)들을 플래시 메모리에 저장할 때 같은 노드에 속하는 인텍스 유닛들을 같은 섹터에 저장하는 것이다. 본 논문에서는 성능평가 실험을 통해 BOF 기법의 우수성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-10
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• 2015

낸드 플래시는 기존의 하드디스크와 다르게 지움 연산이 필요하고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있어 플래시 전환 계층(FTL: Flash Translation Layer)을 사용한다. 하지만 플래시 전환 계층을 이용하는 방법은 사상 테이블의 사용에 따른 메모리 소비량이 많은 단점이 있어서 최근에는 사상 테이블을 사용하지 않는 색인 구조에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 연구들은 사상 테이블을 사용하지 않는 시스템에서 발생되고 있는 업데이트 파생문제를 해결하여야 한다. 논문에서는 이러한 업데이트 파생문제를 효과적으로 해결하고자 CL-트리(Cache List Tree)라 명명된 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리상에 쓰기 연산이 이루어진 노드들의 주소를 다중 리스트로 이루어진 CL-트리에 저장함으로써, 추가적인 쓰기 연산을 줄일 뿐만 아니라 자주 접근되는 노드에 대하여 빠르게 접근할 수 있기 때문에 탐색 측면에서도 뛰어난 성능을 보인다. 성능평가 결과 제안하는 CL-트리 구조는 작업 수행 속도에서 기존의 B+ 트리와 주요 관련 연구에 비해 삽입 속도는 최대 173%, 탐색 속도는 179% 향상되었음을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.325-334
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• 2008

플래시 메모리는 크기가 작고 적은 전력을 사용하며 충격에 강하기 때문에 휴대폰, MP3 플레이어, PDA와 같은 이동 기기에 널리 사용되고 있다. 또한, 노트북과 개인용 컴퓨터에서 사용하던 하드디스크를 플래시 메모리로 교체하려는 시도도 진행되고 있다. 최근에는 플래시 메모리 저장 시스템에서 대용량의 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 플래시 메모리용 $B^+$-트리 인덱스를 개발하려는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구는 $B^+$-트리에 키의 삽입 또는 삭제 시 발생하는 "덮어쓰기"를 최소화하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이것뿐만 아니라 하나의 $B^+$-트리 노드에 할당되는 물리적 페이지의 크기도 $B^+$-트리 성능에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 노드 크기에 따른 $B^+$-트리의 구축 성능, 검색 성능, 그리고 저장 공간 사용량을 비교 및 분석한다. 노드에 키 삽입 시 정렬 및 비정렬 알고리즘을 제시하며, 또한 효율적인 노드 검색을 위한 적절한 인덱스 노드 헤드 구조를 제안한다.