• ETRI Journal
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• 제29권5호
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• pp.691-693
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• 2007

Existing methods to process continuous range queries are not scalable. In particular, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We propose a novel query indexing method called the projected attribute bit (PAB)-based query index. We project a two-dimensional continuous range query on each axis to get two one-dimensional bit lists. Since the queries are transformed to bit lists and query evaluation is performed by bit operations, the storage cost of indexing and query evaluation time are reduced significantly. Through various experiments, we show that our method outperforms the containment-encoded squares-based indexing method, which is one of the most recently proposed methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1182-1188
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• 2014

Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1584-1590
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• 2008

영역 질의와 궤적 질의로 구성된 복합질의는 특정 영역에 위치하는 이동체의 궤적을 검색하는 질의이다. 궤적질의는 선행궤적을 찾기 위해 점질의를 계속 반복하기 때문에 복합질의의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 이 경우에 점질의는 인덱스의 노드를 중복해서 방문하기 때문에 질의처리의 수행속도가 매우 느려진다. 이 논문은 영역 질의에 우수한 성능을 가진 R-tree 기반의 이동체 색인을 대상으로 궤적 질의를 효율적으로 처리함으로써 복합 질의의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 기존 연구의 문제점인 노드의 중복 방문을 방지하기 위해 최소 공통 탐색 선분을 정의하여 단일 방향으로만 탐색하며 궤적을 예측하고 예측된 선분을 이용하여 연속된 궤적을 동시에 탐색하는 예측기반 여과 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.117-124
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• 2001

데이터 마이닝 시스템은 기본적으로 요약화, 연관화와 분류화 등 다양한 유형의 데이터 마이닝 기능을 포함한다. 이들 기능을 수행하기 위해서 포괄적으로 표현하기 위한 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 요구되며, 사용자에게 보다 친숙한 마이닝 환경을 제공하기 위해서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 이용한 데이터 마이닝 질의 언어의 개발이 중요하게 언급된다. 뿐만 아니라 데이터 마이닝 그 자체로서 독립적인 수행이 아니라 수많은 데이터를 포함하며, 의사결정에 적합한 구조로 설계되어 있는 데이터 웨어하우스와 연관된 데이터 마이닝 질의 처리가 필요하다. 본 논문에서는 먼저 GUI를 통하여 사용자가 쉽게 데이터 마이닝 질의를 수행할 수 있도록 한다. 또한 질의를 처리하기 위한 데이터 마이닝 질의 처리 프레임워크를 제시한다. 데이터마이닝 질의의 대상은 데이터 웨어하우스에 저장되어 있는 데이터이기 때문에 데이터 웨어하우스의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 구축에 필요한 스키마 생성을 위해서 스키마 생성기를 아울러 개발하여 이용한다. 마지막으로 연관 규칙 발견을 위한 데이터 마이닝 질의를 처리하기 위한 질의 처리기의 구현 내용을 보인다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권2호
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• pp.131-156
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• 1998

Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering Process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention on the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. The KAH consists of two types of knowledge abstraction hierarchies. The value abstraction hierarchy is constructed by abstract values that are hierarchically derived from specific data values in the underlying database on the basis of generalization and specialization relationships. The domain abstraction hierarchy is built on the various domains of the data values and incorporates the classification relationship between super-domains and sub-domains. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, database operations are discussed for both the generalization and specialization Processes, and the conceptual query handling. A prototype system has been implemented at KAIST that demonstrates the usefulness of KAH in ordinary database application systems.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.11-13
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• 2007

There has been much interest in stream query processing. Various index techniques and advanced join techniques have been proposed to efficiently process data stream queries. Previous proposals support rapid and advanced response to the data stream queries. However, the amount of data stream is increasing and the data stream query processing needs more speedup than before. In this paper, we proposed novel query processing techniques for large number of incoming documents stream. We proposed Dissection Technique for efficient query processing in the data stream environment. We focused on the dissection technique in join query processing. Our technique shows efficient operation performance comparing with the other proposal in the data stream. Proposed technique is applied to the sensor network system and XML database.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.45-53
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• 2003

본 연구가 갖는 중요성은 두 가지로 요약된다. 첫째는 질의 확장 검색 방법으로 사전에서 나타나는 용어를 질의의 추가용어로 채택하는 것이다. 이 방법은 기존의 피드백 확정 방법이 갖는 2차적 검색 과정을 줄인다. 둘째는 초기 질의어와 추가용어 사이에 가중치를 달리 적용하여 재현율과 정확률을 동시에 높일 수 있는 최적의 모델을 제시하였다. 이렇게 함으로써 정보 검색의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.44-53
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• 2008

온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.641-649
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• 2005

오늘날 인터넷의 발달과 함께 XML이 많이 사용됨에 따라, XML 저장소와 질의 처리에 관한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. XML에서는 경로 질의를 사용하는데, 이러한 경로 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 여러 가지 색인 기법들이 연구되었다. 최근에는 구조 조인 기법이 각광을 받고 있다. 구조 조인 기법은 엘리먼트들의 포함 관계를 살펴 질의를 처리한다. 특히 문서 전체에 대한 탐색을 하지 않고 해당하는 엘리먼트들의 역색인 리스트만을 비교하여 질의 처리를 수행하는 장점을 갖는다. 하지만 구조 조인 기법은 실제 질의 결과에 포함되지 않는 불필요한 엘리먼트들도 탐색해야 하는 비효율성을 가진다. 따라서 본 논문에서는 구조 조인 기법의 성능을 개선하는 레벨 구조 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 경로 질의 내 엘리먼트 사이의 관계 정보와 XML 문서 내의 엘리먼트들의 레벨 분포 정보를 이용한다. 이를 통해 구조 조인을 수행할 때, 비교되는 역색인 리스트 내의 모든 엘리먼트들이 아닌, 특정 레벨에 해당하는 엘리먼트들만을 이용하여 비교를 수행함으로써 질의 처리의 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.185-196
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• 2010

이전의 리버스 스카이라인 질의 처리 기법들은 고정된 조건 값을 가지는 점객체 환경만을 고려하기 때문에, "가격이 5만원~7만원이고, 해변까지의 거리가 1km~2km인 호텔"와 같이 조건이 범위로 주어지는 영역객체 환경에서의 질의처리에는 부적합하다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 점객체 뿐만 아니라 영역객체 또한 지원 가능한 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 이는 첫째, 점객체 환경에서의 리버스 스카이라인 질의처리 기법 중 효율이 좋은 ERSL기법을 확장한 기법으로써 높은 성능을 기대할 수 있다. 또한 둘째, 영역객체와 제안하는 가지치기 기법과의 겹침 관계에 따라 결과객체의 중요도를 다르게 하여 질의자가 결과객체를 차별적으로 사용할 수 있도록 선택권을 제공한다는 새로운 특징이 있다. 본 기법은 영역객체를 지원하는 최초의 기법으로써 성능을 비교할 다른 대상기법이 없다. 그러므로 제안하는 기법의 성능 및 질의결과에 영향을 주는 조건이 무엇이며, 그에 따라 소모되는 실행시간을 측정하여 본 기법의 효율성을 증명하였다.