• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.49-54
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• 1998

능동규칙의 조건부 처리에 사용되는 데이터베이스 연산들은 처리되는 시간들이 상당히 크기 때문에 능동 데이터베이스 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 그래서 조건부에서 발생되는 연산들의 처리 시간을 최소화 시켜야만 시스템의 성능을 높일 수 있다. 기존 연구의 처리 기법들은 기본 데이터베이스 연산과 한정된 일부 집계함수만을 효율적으로 처리하고 있다. 본 연구에서는 릴레이션의 구조화와 상태테이블을 사용한 처리 기법을 제시한다. 릴레이션들을 분류트리로 구조화시키고, 삭제 정보 테이블을 도입함으로써 기본 데이터베이스 연산의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 이진 검출트리와 릴레이션의 상태테이블을도입함으로써 처리비용이 큰 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있어 능동 데이더베이스 시스템의 이용을 극대화시킬 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.64-67
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• 2017

Applying concurrent structure and parallel processing are a common issue for these day's programs. In this research, Dynamic Programming is used to compare the parallel performance of Go language and Intel C++ Thread Building Blocks. The experiment was performed on 4 core machine and its result contains execution time under Simultaneous Multi-Threading environment. Static Optimal Binary Search Tree was used as an example. From the result, the speed-up of Go was higher than the number of cores, and that of TBB was close to it. TBB performed better in general, but for larger scale, Go was partially faster than the other.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.93-96
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• 2003

The generalized knapsack problem, or gknap is the combinatorial optimization problem of optimizing a nonnegative linear functional over the integral hull of the intersection of a polynomially separable 0 - 1 polytope and a knapsack constraint. Among many potential applications, the knapsack, the restricted shortest path, and the restricted spanning tree problem are such examples. We establish some necessary and sufficient conditions for a gknap to admit a fully polynomial approximation scheme, or FPTAS, To do so, we recapture the scaling and approximate binary search techniques in the framework of gknap. This also enables us to find a condition that a gknap does not have an FP-TAS. This condition is more general than the strong NP-hardness.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.675-678
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• 2002

동적 메모리 관리는 컴퓨터 시스템의 중요하고 본질적인 동작이다. 메모리를 얼마나 효율적으로 이용 하느냐에 따라 시스템의 성능이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 실시간 시스템을 위해 보다 효율적으로 메모리를 사용하는 동적 메모리 할당 알고리즘, BHF(Binary-search-tree-Half-Fit)를 제안한다. 제안된 알고리즘은 메모리 요청을 위해 2 의 거듭제곱의 프리 블럭 리스트를 이진 탐색 트리로 사용한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 나타내기 위하여 절반-적합 알고리즘과 이진 버디 시스템과 비교, 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.435-436
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• 2009

RFID 시스템의 미들웨어는 태그에서 생성된 방대한 양의 데이터를 리더를 통해 전달받는다. RFID 미들웨어는 이러한 데이터를 정제하여 응용 애플리케이션에 전달하는 기능을 담당한다. 하지만 태그 데이터 정제 과정에서 발생되는 지연 시간은 RFID 미들웨의 응답성을 저하시킨다. 본 논문은 EPCglobal 의 RFID 미들웨어 표준인 ALE 에 의거하여 태그 데이터에 대한 다수의 필터링 조건들이 주어진 RFID 미들웨어 환경에서 실시간으로 수집되는 대용량의 태그에 대한 고속 필터링 엔진을 설계한다. 이를 위하여 Intermediate node 들이 key 값을 저장하는 Binary Search Tree 형태를 구성하여 태그를 필터링하는 방법을 제안한다. 결과로써 기존의 순차적인 RFID 데이터 필터링에 비해 고속의 필터링 성능을 보이며 특히 필터의 수가 증가할수록 필터링의 효율이 높아짐을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.427-432
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• 2005

링크기술이 발달하면서 인터넷 라우터로 들어오는 패킷의 수가 급격히 증가하고 있으며, 이로 인하여 입력 패킷을 실시간으로 처리하는 일은 점점 더 어려운 작업이 되어가고 있다. If 어드레스 검색은 라우터의 패킷 처리 기능 중 가장 필수적인 기능 중의 하나로서, 효율적인 IP 어드레스 검색을 위한 알고리즘과 구조에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 메모리를 사용하면서도 검색 속도를 빠르게 향상시킨 IP 어드레스 검색 구조를 제안한다. 제안하는 방법은 한번의 메모리 접근으로 여러 프리픽스를 동시에 비교하는 멀티웨이 트리에 기반을 두고 있는 구조로서, 약 4만개의 프리픽스를 저장하기 위해 280KByte 크기의 SRAM을 사용하근 평균 5.9번의 메모리 접근으로 IP 어드레스를 검색하는 구조이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권6호
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• pp.337-343
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• 2006

Stack Resource Policy (SRP)는 몇 가지 독특한 특성을 가진 실시간 동기화 프로토콜이다. 그 특성 중의 하나는 초기 수행 차단(early blocking)으로서, 공유자원을 요청하는 시점에 작업의 수행을 정지시키는 것이 아니라, 작업의 수행 시점 자체를 연기하도록 한다. SRP가 EDF와 같은 동적 우선순위 스케줄링 알고리즘과 같이 사용될 경우, 초기 수행 차단을 지원하기 위해 스케줄러는 수행이 블록(block)되지 않을 작업 중 가장 우선순위가 높은 작업을 선택해야 하며, 이러한 탐색 연산은 수행 오버헤드(runtime overhead)의 원인이 된다. 본 논문에서는 SRP와 EDF를 같이 사용할 때의 스케줄러 수행 오버헤드를 분석한다. 기존의 준비 큐(ready Dueue) 구현 방식과 탐색 알고리즘을 사용하면 작업의 수가 많아짐에 따라 작업 탐색 오버헤드가 매우 커진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 스케줄러가 효율적으로 작업을 탐색할 수 있는 준비 큐 자료구조와 O([log$_2n$])의 복잡도를 가지는 작업 탐색 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.177-194
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• 2007

Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.459-473
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• 2004

본 논문에서는 Breiman 등(1984)의 전체탐색법이 갖고 있는 변수선택 편향을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노드의 분리 변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 대해서만 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 나뉘어져 있다. 예측변수가 연속형 일 때는 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정을 수행하고, 범주형일 때는 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 통계적으로 가장 유의한 변수를 분리변수로 선택하였고 Breiman 등(1984)의 전체탐색법을 그 변수에만 적용하여 노드의 분리기준을 정하였다 모의실험 연구를 통해 Breiman등(19히)의 CART와 제안한 알고리즘을 변수선택 편의, 변수선택력파 평균제곱오차 측면에서 서로 비교하였다. 아울러 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.