• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.11
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• pp.1086-1090
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• 2010

In recent, as many applications of sensor networks increase, various techniques have been studied to efficiently operate network systems. The query optimization scheme that is one of such techniques has been studied to reduce the data transmission cost. The data transmission is of great importance to the energy consumption of sensor networks. In this paper, we propose an energy-efficient multiple queries processing scheme by sharing sensor readings for multiple queries, when they are occurred in sensor networks. The proposed scheme reduces unnecessary data transmissions among the sensor nodes by intuitively identifying their locations using the grid structure. It also efficiently shares the data by recognizing the redundant regions of sensor nodes. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme in various experiments. As the result, the proposed scheme reduces about 65% energy consumption over the existing scheme.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.4
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• pp.59-73
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• 2005

Caching query results and reusing them in processing of subsequent queries is an important query optimization technique. Materialized view and view indexing are the representative examples of such a technique. The two schemes had received much attention for relational databases, and have been investigated for XML data since XML emerged as the standard for data exchange on the Web. In XML view indexing, XML view xv which is the result of an XML query is represented as an XML view index(XVI), a structure containing the identifiers of xv's underlying XML elements as well as the information on xv. Since XVI for xv stores just the identifiers of the XML elements not the elements themselves, when xv is requested, its XVI should be materialized against xv's underlying XML documents. In this paper, we address the problem of integrating an XML view index management system with an RDBMS based XML storage system. The proposed system was implemented in Java on Windows 2000 Server with each of two different commercial RDBMSs, and used in evaluating performance improvement through XML view indexing as well as its overheads. The experimental results revealed that XML view indexing was very effective with an RDBMS based XML storage system while its overhead was negligible.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.5
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• pp.275-284
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• 2010

GPUs are stream processors based on multi-cores, which can process large data with a high speed and a large memory bandwidth. Furthermore, GPUs are less expensive than multi-core CPUs. Recently, usage of GPUs in general purpose computing has been wide spread. The CUDA architecture from Nvidia is one of efforts to help developers use GPUs in their application domains. In this paper, we propose techniques to parallelize a skyline algorithm which uses a simple nested loop structure. In order to employ the CUDA programming model, we apply our optimization techniques to make our skyline algorithm fit into the performance restrictions of the CUDA architecture. According to our experimental results, we improve the original skyline algorithm by 80% with our optimization techniques.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.249-261
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• 2014

Ever increasing "Big data" can only be effectively processed by parallel computing. Parallel computing refers to a high performance computational method that achieves effectiveness by dividing a big query into smaller subtasks and aggregating results from subtasks to provide an output. However, it is well-known that parallel computing does not achieve scalability which means that performance is improved linearly by adding more computers because it requires a very careful assignment of tasks to each node and collecting results in a timely manner. Hadoop is one of the most successful platforms to attain scalability. In this paper, we propose a measurement for Hadoop optimization by utilizing a Lorenz curve which is a proxy for the inequality of hardware resources. Our proposed index takes into account the intrinsic overhead of Hadoop systems such as CPU, disk I/O and network. Therefore, it also indicates that a given Hadoop can be improved explicitly and in what capacity. Our proposed method is illustrated with experimental data and substantiated by Monte Carlo simulations.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.21 no.4
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• pp.367-371
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• 2015

In this paper, a novel localization method for a monocular camera is proposed by using a feature-based probabilistic map. The localization of a camera is generally estimated from 3D-to-2D correspondences between a 3D map and an image plane through the PnP algorithm. In the computer vision communities, an accurate 3D map is generated by optimization using a large number of image dataset for camera pose estimation. In robotics communities, a camera pose is estimated by probabilistic approaches with lack of feature. Thus, it needs an extra system because the camera system cannot estimate a full state of the robot pose. Therefore, we propose an accurate localization method for a monocular camera using a probabilistic approach in the case of an insufficient image dataset without any extra system. In our system, features from a probabilistic map are projected into an image plane using linear approximation. By minimizing Mahalanobis distance between the projected features from the probabilistic map and extracted features from a query image, the accurate pose of the monocular camera is estimated from an initial pose obtained by the PnP algorithm. The proposed algorithm is demonstrated through simulations in a 3D space.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.353-364
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• 1999

공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.215-220
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• 2007

최근 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 센서 노드의 저전력을 위해서는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량을 최소한으로 줄이면서 효율적이면서 신뢰성을 가지는 질의에 대한 결과를 얻을 수 있어야 한다. 본 연구에서는 해양 센서 네트워크 상에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 SDMTree(Sensing Data Management Tree)를 제안한다. 제안된 SDMTree는 질의 최적화를 위해 질의 처리기 구성 요소로 도입 가능하다. 해양 센서 네트워크에서 in-network 각 4레벨에서 하위 노드로부터 받은 데이터를 병합, 관리하기 위한 방법으로 데이터를 속성별로 구분하여 중복된 데이터를 제거하여 트리형태로 구성되기 때문에 질의에 대한 응답에 해당하는 데이터 검색시 정확하고 신속하게 처리할 수 있으며, 트리 구성 또한 중복 데이터 및 중복 영역을 배제하여 구성되므로, 상위노드가 하위 노드로부터 센싱 데이터를 수집하여 저장하기 위한 에너지와 상위 노드에서 하위 노드로 질의를 전송시 질의에 해당하는 특정 영역에만 질의를 전송할 수 있기 때문에 데이터 저장 및 통신에 소모되는 불필요한 에너지를 최대한 줄일 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.2
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• pp.95-103
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• 2007

Many techniques have been proposed for mapping from XML to relations, but most techniques did not negotiate the semantics of XML data. The semantics is important to validate storage, query optimization, modification anomaly in process of schema design. Specially, functional dependencies are an important part of database theory, also it is basis of normalization for relational table in BCNF. This paper propose a new technique that reflect functional dependencies to store relation mapped from XML based on XML Schema. The technique can reduce storage redundancy and can keep up content and structure with constraint described by functional dependencies.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.85-89
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• 2006

센서네트워크에는 한 가지 종류의 센서만을 사용하는 것이 아니라 여러 가지 종류의 센서를 하나의 네트워크에 연결하여 한 번에 여러 종류의 센서의 질의를 수행할 수 있어야 한다. 이 경우에 다양한 센서가 부착된 네트워크에서 한 가지 종류의 센서에 대한 질의를 수행할 경우 해당되는 센서를 포함하지 않는 센서에 대해서도 질의를 수행해야 한다. 본 논문에서는 여러 종류의 센서가 부착된 센서네트워크에서 라우팅 테이블을 이용하여 질의를 최적화하는 방법을 제안한다. 센서노드의 라우팅 테이블에는 그 센서가 질의명령어를 보내고 받아야 하는 센서노드에 대한정보를 포함한다. 자식노드에 명령어를 보낼 경우 하위노드에서 질의하는 센서의 종류가 없을 경우에도 명령어를 보내야 한다. 이 경우 하위 자식노드에 원하는 센서의 종류에 관한 정보를 포함하면 센서의 종류에 따라서 불필요한 명령어의 수행을 줄일 수 있도록 하였다. 이 방법은 ATmega128 CPU를 장착한 Nano-Q+ 시스템에서 구현되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.70-72
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• 2006

데이터 웨어하우스는 방대한 이력 데이터들을 저장하는 저장소이며, 이를 다양한 관점에서 분석하기 위해 OLAP (On-Line Analytical Processing) 연산을 이용한다. 일반적으로 이러한 저장소는 데이터를 저장할 때 많은 열(columns) 을 기반으로 저장하는 와이드(wide) 형태의 테이블로 저장하게 된다. 하지만, 관계형 DBMS에서는 열 수의 제약(MS SQLServer, Oracle 등 열의 수는 1024개임)을 받게 되므로, 그 이상의 열들을 저장할 수 없다. 하지만, 열 기반(이하, 수평 테이블)으로 저장하는 것보다는 관계형 DBMS의 특징을 이용하여 행(row) 기반(이하, 수직 테이블)으로 저장하게 되면 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 이때, 저장 테이블의 스키마 구조가 변경되므로, 수평 테이블에 대한 질의도 저장된 수직 테이블에 적용 가능하도록 변화시켜야 한다. 또한, 사용자에게 빠른 질의 응답을 제공하기 위해 질의 최적화를 고려하여 실행전락을 세워야 한다. 따라서 본 연구에서는 경험(heuristic)을 근거로 각 연산(프로젝션, 실렉션, 조인 연산)을 위한 질의 트리를 생성하여 질의 최적화에 대한 여러 질의 경로를 고려하고, 다양한 실험을 통해 질의 최적화에 대한 접근 경로들을 분석한다. 이로써, 본 연구의 질의 경로 분석을 기반으로 최적화 실행 계획을 기대해 본다.