• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.150-162
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• 2004

이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.32-41
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• 2006

센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.129-141
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• 2005

시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.195-210
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• 2007

Dwarf is a highly compressed structure, which compresses the cube by eliminating the semantic redundancies while computing a data cube. Although it has high compression ratio, Dwarf is slower in querying and more difficult in updating due to its structure characteristics. We all know that the original intention of data cube is to speed up the query performance, so we propose two novel clustering methods for query optimization: the recursion clustering method which clusters the nodes in a recursive manner to speed up point queries and the hierarchical clustering method which clusters the nodes of the same dimension to speed up range queries. To facilitate the implementation, we design a partition strategy and a logical clustering mechanism. Experimental results show our methods can effectively improve the query performance on data cubes, and the recursion clustering method is suitable for both point queries and range queries.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권4호
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• pp.247-261
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• 2002

온라인 분석처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 본 논문에서는 OLAP에서의 집계 질의 중 영역-그룹화(range-groupby)라는 새로운 클래스의 질의를 정의하고, 이 질의의 처리 방법을 제시한다. 영역-그룹화 질의는 n-차원 데이타 큐브의 임의의 영역에 속한 셀들에 대하여 주어진 그룹화 속성들의 조합에 따라 집계 값을 구하는 질의이다. 이 질의는 관심의 대상이 되는 임의의 영역 내에서의 경향을 다각적인 측면에서 분석하기 위해서 OLAP에서 자주 사용되는 질의이다. 일반적으로, OLAP에서는 질의를 빠르게 처리하기 위하여 전방-합 배열(prefix-sum array)이라 불리는 집계 결과를 미리 계산하여 유지하는 선계산 기법이 실제적으로 널리 사용되고 있다. 그런데, 영역-그룹화 질의의 경우에는, 그룹화 속성들의 모든 조합에 대하여 집계 결과를 저장해야 하기 때문에, 저장 공간 오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 가능한 적은 공간 오버헤드를 가지고 영역-그룹화 질의를 빠르게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 단지 하나의 전방-합 배열만을 유지하면서도, 가능한 모든 그룹화 속성의 조합에 대하여 영역-그룹화 질의를 효율적으로 처리한다. 이 방법은 가능한 모든 그룹화 속성들의 조합에 대하여, 전방-합 배열을 선계산하여 유지하는 방법과 비교할 때 액세스되는 셀의 개수는 비슷하면 서 공간 오버헤드는 (equation omitted)(n은 디멘젼의 개수)로 줄인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권6호
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• pp.397-401
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• 2007

이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.70-75
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• 2015

본 논문에서는 이동객체 수의 급증에 따른 연속 범위 질의의 효율적인 처리 방법을 논한다. 각 질의들은 관심 있는 (지리적)질의 영역 내의 이동객체들을 지속적으로 검색한다. 연속 범위 질의 결과를 최신으로 유지하기 위해, 이동객체들은 현재 위치를 보고하고자 서버와 지속적으로 통신해야한다. 그러나 연속 범위 질의 및 이동객체 수가 많아지면. 서버 작업량은 증가하고 막대한 통신비용 발생을 초래한다. 본 논문에서는 가용성 메모리와 연산 자원을 바탕으로 다음과 같은 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 Space Partitioning Query Index(SPQI)라는 질의 색인 구조를 제안한다. 이 색인 구조는 연속 범위 질의 처리에 대해, 서버가 이동객체와 효율적으로 협력하여 처리할 수 있게 함으로써 서버 작업량과 통신비용면에서 시스템 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 SPQI의 우수성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.3-7
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• 2009

센서 네트워크를 위한 데이터 중심 저장구조는 다차원의 범위 질의는 물론 정합질의를 효과적으로 처리하기 위해서 제안되었다. 하나의 센서 네트워크는 범위질의 하나만 처리하거나 스카이라인 질의 하나만을 처리하기 위해서 설치될 수도 있지만 일반적으로 다양한 질의를 같이 처리하기 위해서 사용된다. 따라서, 데이터 중심 저장구조에서 다차원의 범위질의 뿐만 아니라 스카이라인 질의도 효과적으로 처리될 필요가 있다. 기존에 제안된 스카이라인 질의 처리 알고리즘들은 데이터 중심 저장구조의 존재를 고려하지 않고 있다. 일부 대표적인 데이터 중심 저장구조는 유사한 데이터를 지리적으로 인접한 센서노드에 저장하는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특징을 고려하여 데이터 중심 저장구조에서 보다 효과적으로 동작할 수 있는 스카이라인 질의 처리기법을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.13-24
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• 2005

차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치가 변경되는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정(영역 질의)과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정(궤적 질의)으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree는 비단말 노드에서의 공간적인 특성을 고려하지 못하여 영역 질의시 불필요한 노드 접근이 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree의 비단말 노드의 사장 영역을 감소시킬 수 있는 분할정책을 제안하고 이를 TB-tree에 적용하여 구현한다. 이 논문에서 제안하는 분할 정책은 높은 공간 활용도, 효과적인 궤적 추출과 같은 TB-tree의 장점을 유지하면서 비단말 노드의 사장 영역을 줄임으로써 영역 질의에 효과적인 특징이 있다. 제안된 분할 정책은 성능평가를 통하여 기존의 TB-tree보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.