• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.389-405
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• 2015

Most traditional database systems exploit a record-oriented model where the attributes of a record are placed contiguously in a hard disk to achieve high performance writes. However, for read-mostly data warehouse systems, the column-oriented database has become a proper model because of its superior read performance. Today, flash memory is largely recognized as the preferred storage media for high-speed database systems. In this paper, we introduce a column-oriented database model based on flash memory and then propose a new column-aware flash indexing scheme for the high-speed column-oriented data warehouse systems. Our index management scheme, which uses an enhanced $B^+$-Tree, achieves superior search performance by indexing an embedded segment and packing an unused space in internal and leaf nodes. Based on the performance results of two test databases, we concluded that the column-aware flash index management outperforms the traditional scheme in the respect of the mixed operation throughput and its response time.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.237-245
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• 2001

Automated essay grading has been proposed for over thirty years. Only recently have practical implementations been constructed and tested. This paper investigated the role of the nearest-neighbour algorithm within the information retrieval as a way of grading the essay automatically called Automated Essay Grading System. It intended to offer teachers an individualized assistance in grading the student\`s essay. The system involved several processes, which are the indexing, the structuring of the model answer and the grade processing. The indexing process comprised the document indexing and query processing which are mainly used for representing the documents and the query. Structuring the model answer is actually preparing the marking scheme and the grade processing is the process of assessing the essay. To test the effectiveness of the developed algorithms, the algorithms are tested against the History text in Malay. The result showed that th information retrieval and the nearest-neighbour algorithm are practical combination that offer acceptable performance for grading the essay.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.397-408
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• 2003

기존의 Numbering 스킴을 이용한 XML 데이터의 인덱스 정의 방법은 개체가 삽입, 삭제, 갱신될 경우 인덱스가 재정의되어야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 블록단위의 인덱스기법을 제안한다. 블록과 블록사이는 많아야 하나의 관계가 유지 되도록 XML 데이터를 블록단위로 나누고, 각 블록에 대해 Numbering 스킴을 적용하여 인덱스를 정의한다. 이렇게 정의된 인덱스는 XML 데이터의 삽입, 삭제, 갱신의 경우 인덱스 재정의에 따른 오버헤드를 상당히 줄일 수 있다. 또한 XML 질의를 지원하기 위해 정의된 인덱스를 이용하여 두 개체사이의 관계를 검색하는 Parent-Child Block Merge Algorithm과 Ancestor-Descendent Block Merge Algorithm을 제안한다. 그리고 Ancestor-Descendent관계를 빠르게 검색하기 위하여 블록식별자가 부모의 정보를 유지하는 방법을 소개하고 이를 이용한 Parent-Child Block Merge Algorithm과 Ancestor-Descendent Block Merge Algorithm을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1862-1878
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• 2011

With the advances in wireless communication technology and the advent of smartphones, research on location-based services (LBSs) is being actively carried out. In particular, several spatial index methods have been proposed to provide efficient LBSs. However, finding an optimal indexing method that balances query performance and index size remains a challenge in the case of wireless environments that have limited channel bandwidths and device resources (computational power, memory, and battery power). Thus, mechanisms that make existing spatial indexing techniques more efficient and highly applicable in resource-limited environments should be studied. Bitmap-based Spatial Indexing (BSI) has been designed to support LBSs, especially in wireless broadcast environments. However, the access latency in BSI is extremely large because of the large size of the bitmap, and this may lead to increases in the search time. In this paper, we introduce a Selective Bitmap-based Spatial Indexing (SBSI) technique. Then, we propose an Adaptive Bitmap-based Spatial Indexing (ABSI) to improve the tuning time in the proposed SBSI scheme. The ABSI is applied to the distribution of geographical objects in a grid by using the Hilbert curve (HC). With the information in the ABSI, grid cells that have no objects placed, (i.e., 0-bit information in the spatial bitmap index) are not tuned during a search. This leads to an improvement in the tuning time on the client side. We have carried out a performance evaluation and demonstrated that our SBSI and ABSI techniques outperform the existing bitmap-based DSI (B DSI) technique.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권1호
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• pp.12-23
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• 2001

확장 경로식은 '$\ast$'문자를 이용하여 여러 개의 경로를 간단하게 나타내기 위해 사용하는 것으로 객체지향 데이타베이스(object-oriented database : OODB)에 저장된 XML 데이타를 검색하는 질의를 표현하기에 유리하다. 본 논문은 이러한 확장 경로식을 포함하는 OQL 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구조로서 다중 경로 인덱스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 확장 경로식에 포함되는 각각의 단일 경로에 대해 고유한 경로 식별자를 부여한다. 그리고 인덱스 키값과 경로 식별자를 조합하여 저장하므로써 하나의 인덱스만을 이용하여 다수의 경로에 대한 검색과 단일한 경로에 대한 인덱스 기능을 동시에 지원하도록 하였다. 이 기법은 확장된 경로식에 대해 기존 인덱스를 여러 개 사용하는 방법보다 검색 성능을 높일 수 있고 B+-트리 인덱스 구조를 크게 변형하지 않고 사용할 수 있어 실용성이 우수하다.

• Spatial Information Research
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• 제19권5호
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• pp.63-74
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• 2011

최근 특정 공간영역 내에 포함되는 센서노드들만의 센싱정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 센서 네트워크 기반 공간질의처리의 가장 단순한 방법은 모든 센서노드의 위치와 센싱정보를 서버로 수집한 다음, 서버에서 공간질의를 처리하는 Centralized 방법이다. 이 방법은 간단하다는 장점은 있지만, 모든 센서노드를 접근하기 위하여 소요되는 높은 무선통신 비용으로 인하여 센서노드의 에너지 효율성이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 Centralized 방법을 보완하기 위하여 센서노드에서 분산 공간 필터링을 수행하여 센서노드 간의 무선통신 횟수를 감소시키는 In-network 기반 분산 공간색인기법들이 제안되어 왔다. 그러나, 이러한 분산 공간색인기법들은 대부분 서버에서 이용되던 기존 공간색인기법들을 센서 네트워크에 단순히 적용하였기 때문에, In-network 환경에서 공간 필터링의 효과와 센서노드들 간의 무선 라우팅을 동시에 최적화하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 In-network 환경에서 공간 필터링을 최적화하면서 동시에 센서노드들 간의 라우팅을 보장할 수 있는 GR-tree의 새로운 분산 공간색인기법을 제안하고자 한다. GR-tree 방법은 R-tree와 유사하게 MBR 기반의 트리를 구성하며, 센서노드들 간의 무선 라우팅 및 공간적인 인접성을 보장하면서 MBR들 간의 겹침을 최소화할 수 있는 특징을 가지고 있다. 끝으로, GR-tree와 기존 방법들의 다양한 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보여주고자 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권1호
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• pp.23-41
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• 2004

웹 자원을 색인 및 조직하는 데에는 키워드 추출에 기반한 자동색인에 의한 방법과 기존의 분류 체계나 주제별 디렉토리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 두 방법은 각각 표준적인 방식이 없거나 분류 구조상의 불합리성으로 인하여 이용자의 정보 요구에 제대로 대처하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 기존 분류 체계의 구조상의 한계와 특정성과 망라성과 같은 웹 자원의 특성과 관련된 문제를 지적함과 더불어 패싯 분석에 의한 웹 자원 조직의 타당성과 그 장단점을 기술하였다. 그리고 패싯 분석을 이용 한 구체적인 방법론 세 가지를 제시하였다. 첫째, 패싯 분석을 기반으로 한 색인 시스템, 둘째, 열거형 분류 체계를 패싯 분류 체계로 구조를 수정한 대안, 셋째, 국내 검색 엔진의 주제별 디렉토리의 패싯 모형 등이다. 이러한 방법론들을 검토한 결과, 패싯 분석에 의한 통제어휘 구축이 웹 자원을 조직하는 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.46-50
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• 2006

According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2211-2232
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• 2018

The unstructured and semi-structured big data in social network poses new challenges in query retrieval. This requirement needs to be met by introducing quality retrieval time measures like indexing. Due to the huge volume of data storage, there originate the need for efficient index algorithms to promote query processing. However, conventional algorithms fail to index the huge amount of frequently obtained information in real time and fall short of providing scalable indexing service. In this paper, a new LIndex algorithm, which is a heuristic on Lucene is built on Neo4jHA architecture that holds the social network Big data. LIndex is a flexible and simplified adaptive indexing scheme that ascendancy decomposed shortest paths around term neighbors as basic indexing unit. This newfangled index proves to be effectual in query space pruning of graph database Neo4j, scalable in index construction and deployment. A graph query is processed and optimized beyond the traditional Lucene in a time-based manner to a more efficient path method in LIndex. This advanced algorithm significantly reduces query fetch without compromising the quality of results in time. The experiments are conducted to confirm the efficiency of the proposed query retrieval in Neo4j graph NoSQL database.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.331-342
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• 2005

본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠에 정보를 은닉시키기 위해 블록의 인덱스 값을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 대역확산통신 기반에서 인덱스화된 워터마크를 이용하는 새로운 블라인드 워터마킹 기법이다. 워터마크 삽입은 원 영상을 서브블록으로 분할한 후 각 블록에 인덱스 값을 할당한 후, 삽입하고자하는 워터마크를 블록의 인덱스 값과 매핑시키고, 매핑 된 블록을 DCT로 변환시킨 다음 DCT 공간의 중간 주파 주파수 영역에 PN시퀀스를 삽입한다. 결과적으로 워터마크를 인덱스 값으로 표현하는 기법이다. 워터마크의 추출은 원 영상 없이 PN시퀀스와 워터마크가 삽입된 영상의 상관관계에 의해서 가능하다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상은 시각적으로 손상을 감지하기 어려울 정도로 화질열화는 적었으며, 다양한 신호처리 적인 공격에도 강인성을 보였다.