• 한국통신학회논문지
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• 제31권4B호
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• pp.303-310
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• 2006

센서 네트워크 환경에서 각 센서 노드는 크기의 제약으로 인해 적은 파워를 장비할 수밖에 없다. 그리고 센서 노드들이 컴퓨팅 능력까지 지니게 됨으로써 제한된 파워를 효율적으로 소비 하는 것이 중요하다. 센서 노드의 파워 소모는 데이터 연산에 비해 데이터 전송에 더 큰 영향을 받으므로 데이터 전송량을 최소화할 필요가 있다. 그리고 센서 네트워크는 근본적으로 높은 전송 에러율과 센서의 이동으로 인한 문제를 가진다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크에서 신뢰성이 높고 데이터 전송량을 줄이기 위한 신뢰성 있는 데이터 병합 기법(RDAP)을 제안한다. RDAP는 라우팅 과정과 데이터 병합 쿼리 삽입 과정을 동시에 수행함으로써 각 라우팅 구간 사이의 네트워크 변화에 따른 비신뢰성을 보완하고, 데이터 병합 쿼리의 삽입 과정이 없음에도 주기적인 라우팅 과정을 수행함으로써 발생하는 불필요한 파워 소모를 줄인다. 또한, 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 잦은 에러에 대한 대응 알고리즘을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.70-79
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• 2011

결함이 발생하는 센서 네트워크 환경에서 데이터 전송의 신뢰도와 집계질의의 정확도를 보장하기 위해 각 센서 노드들에 유일한 비트 식별자를 할당하고, 이를 이용한 다중 경로 라우팅 기법이 제안되었다. 하지만 기존 다중 경로 라우팅 기법은 네트워크 토폴로지 변경 시 발생하는 노드 식별자의 재할당에 따른 높은 갱신비용이 발생한다. 본 논문에서는 데이터의 중복 집계를 방지하는 동시에 식별자 갱신 비용을 줄이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존 기법과 성능을 비교평가 하였다. 그 결과, 제안하는 기법은 네트워크 결함에 따른 복구에 필요한 데이터 전송량을 평균 95% 감소시켰고 단위 질의당 데이터 전송량을 최대 22% 감소시켰다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3689-3696
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• 2011

의사결정 지원시스템에서 작업자들은 대량의 데이터 집계 연산을 요구하며, 데이터에 대한 정확한 응답보다는 경향 분석에 더 많은 관심을 가진다. 그러므로 정확한 응답보다 빠른 근사 질의응답을 제공하는 것이 필요하며 그것을 실현하기 위한 근사질의 응답 기법의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 보안하고 근사 응답의 정확성을 향상시킬 수 있는 Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 기반 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)을 이용한 근사 질의응답 기법을 제안한다. FCM-ANFIS을 이용한 근사 질의응답 기법은 다차원 데이터의 지식 표현 모델을 생성함으로써 거대한 다차원 데이터 큐브에 직접적인 접근 없이 집계 질의 수행이 가능하다. 비교실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 NMF 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.451-463
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.476-485
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• 2009

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권1호
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• pp.23-28
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• 2006

본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 최적화된 분산 R-tree를 사용하여 공간 범위 질의 처리시 센서들의 에너지 소모를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 센서 네트워크를 이용하는 공간 범위 질의 처리시 센서들의 공간상의 위치에 대한 색인을 이용하는 새로운 방법이다. 최근들어 센서 네트워크 환경에서의 공간 범위 질의는 특정 지역에 대한 센서 노드들의 집계 값을 계산하는 방법으로 더욱 중요시되어지고 있다. 기존 연구들은 공간 범위 질의 처리의 중요성을 많이 언급을 하였지만 현재까지 이에 대한 효율적인 방법에 대해서는 제안하지 못하고 있는 실정이다. 제안된 기법에서 센서 네트워크 상의 각각의 센서 노드들은 자신과 자신의 자식 노드들의 위치를 포함하는 MBR을 갖는다. 공간 범위 질의는 제안하는 분산 R-tree를 기반으로 센서들의 공간상의 위치와 질의 범위가 서로 겹치는 지역에 대하여 평가된다. 이러한 접근방법은 공간 범위 질의에 대한 평가를 수행함에 있어 참여하지 않는 불필요한 노드들과의 통신을 방지하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.132-135
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• 2015

맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.189-194
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• 2007

자원 제약적인 무선 센서네트워크상에서 전송비용을 최대한 줄이기 위하여 데이터의 수집 및 처리를 분산된 형태로 처리하는 방법이 필수적이다. 이에 따라 Declarative Query Language를 이용하여 다양한 질의를 표현하고, 이와 같은 질의를 효율적으로 처리하기 위한 에너지 분산 질의처리 방법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문은 [3]의 확장된 논문으로써 유한 상태 머신 기반 운영체제인 SenOS상에서 질의를 처리할 수 있는 시스템의 구조 중 SenOS의 동적 재구성 기능적 특성을 적용한 SenDB의 동적 Aggregation Function 추가 기능에 대하여 살펴보았다. 아울러 [3]에서 제안한 이기종 센서노드 연동기능의 개선점 및 구현 방법에 대하여 살펴보겠다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.501-512
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• 2006

현재 널리 채택되고 있는 XML은 플랫폼에 의존하지 않는 데이터 표현 형식으로 B2B 응용 프로그램이나 워크플로우 상황에서처럼 느슨하게 연결된(loosely coupled) 이기종 시스템 간에 정보를 교환하는 데 매우 유용하게 사용되고 있다. XML의 이러한 장점 때문에 점차 증가하는 XML에 대한 관리 및 검색에 대한 요구 사항에 대처할 수 있도록 강력한 질의 언어인 XQuery가 만들어졌다. 문서의 검색을 위한 질의 언어인 XQuery는 다양한 데이터 소스로부터 가져온 XML 데이터를 고유한 구조를 가진 질의 결과로 구성할 수 있도록 설계되었으며 현재 XML 질의 언어의 표준이다. XQuery는 반복문 등을 포함하는 강력한 검색 기능을 지원하나 데이터를 그룹화 하는 경우에는 질의 표현이 상대적으로 어렵고, 복잡한 형태를 취한다. 따라서 본 논문에서는 XQuery에 그룹화 처리를 위한 명시적인 groupby절을 도입한 질의 표현 기법을 모색함으로써 XML 데이터의 재구성과 집계 함수 처리를 위한 그룹화를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 이를 위해서 XQuery에 groupby절을 도입하기 위한 EBNF(Extended Backus-Naur Form)를 제안하고, 네이티브 XML 데이터베이스인 eXist 기반의 XQuery 그룹화 질의 처리 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권3호
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• pp.226-234
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• 2009

무한한 데이터 스트림을 저장하는 것은 거의 불가능하기 때문에 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 수행하기 위해서는 새로운 데이터 구조와 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 처리하기 위해 전위트리 구조에 기반한 규보이드 전위트리(Euboid prefix tree)를 제안한다. 큐보이드 전위트리는 빙산질의에 사용된 그룹항목으로 이루어진 항목집합만을 트리에서 관리하므로 전위트리보다 적은 메모리를 사용한다. 1-항목 관리를 통해서 빈발하지 않은 항목을 트랜잭션에서 제거함으로써 갱신 시 불필요하게 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 또한 다중 빙산질의에서 공통적으로 사용된 그룹속성에 따라 노드를 공유함으로써 적은 메모리를 사용하여 효율적으로 다중 빙산질의를 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 큐보이드 전위트리는 무한히 연속적으로 생성되는 데이터에 대하여 빙산질의를 처리하는데 있어서 메모리 사용량과 처리시간을 효과적으로 줄이며, 이를 여러 실험을 통해 확인하였다.