• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.328-342
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• 2007

본 논문에서는 데이타의 갱신이 빈번한 상황에서 데이타의 갱신을 효율적으로 처리하기 위한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인구조는 대표적인 공간 분할 색인 기법 중 하나인 KDB-트리를 기반으로 하고 있으며, 캐시의 활용도를 높이기 위한 데이타 압축 기법과 포인터 제거 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 기존의 대표적인 캐시를 고려한 색인 구조중 하나인 CR-트리와 실험을 통해 성능을 비교하였으며, 성능평가 결과, 제안하는 색인 구조는 삽입 성능과 갱신 성능, 캐시 활용도 면에서 기존 색인 기법에 비해 각각 85%, 97%, 86% 의 성능이 향상되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.119-131
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• 2009

최근 전자상거래 환경에서 실시간 트랜잭션 처리가 필요한 환경들이 많아지고 있다. 이동 통신, 금융시장 환경에서 빠른 실시간 트랜잭션 처리 지원을 위한 메인메모리 데이터베이스에 대한 연구와 구축이 많아졌다. 빠른 트랜잭션 지원을 위한 인덱싱 기법에 대한 연구로는 최근 마이크로 프로세서의 구조와 기능을 이용하여 캐시미스 수를 줄이거나 캐시 미스 발생시에 데이터 접근 지연시간을 줄이기 위한 방법들에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문은 최근 마이크로 프로세서에서 지원하고 있는 프리패치 기법을 이용하여 캐시 미스 시에 데이터 접근 지연시간을 줄이는 트리인덱스 프리패치 기법을 제안한다. 또한 프리패치 기법에 효과적인 pCST-트리 인덱스 구조를 제안하고 실험을 통해 제안한 트리의 우수성을 제시한다.

• 한국재료학회지
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• 제27권6호
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• pp.301-306
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• 2017

The discovery of new luminescent materials for use in light-emitting diodes(LEDs) has been of great interest, since LED-based solid state lighting applications are attracting a lot of attention in the energy saving and environmental fields. Recent research trends have centered on the discovery of new luminescent materials rather than on fine changes in well-known luminescent materials. In a sense, the novelty of our study beyond simple modification or improvement of existing phosphors. A good strategy for the discovery of new fluorescent materials is to introduce activators that are appropriate for conventional inorganic compounds, that have well-defined structures in the crystal structure database, but have not been considered as phosphor hosts. Another strategy is to discover new host compounds with structures that cannot be found in any existing databases. We have pursued these two strategies at the same time using composite search technology with particle swarm optimization(PSO). In this study, using PSO, we have tracked down a search space composed of Sr-Al-Si-O-N and have discovered a new phosphor structure with yellow luminescence; this material is a potential candidate for UV-LED applications.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.54-62
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• 2010

역파일 인덱스 구조는 대용량 텍스트 데이터의 색인저장 기법을 위한 효율적인 데이터 구조로 널리 활용 되고 있다. 특히, 최근 이슈가 되고 있는 온라인 색인관리 측면에서는 동적 검색 환경에 적합한 In-Place 방식과 Merge-based 색인 방식이 주로 사용 되고 있다. 위 방법들의 핵심은 검색 처리시간을 줄이기 위해서 포스팅 정보의 저장 연속성(Contiguity)을 보장하면서 동시에 색인정보 관리(Index Maintenance) 시간을 최소화 하기위한 색인저장 구조에 중점을 두고 연구가 진행 되었다. 그러나 최근 기존 저장장치(HDD)와 근본적으로 구조가 다른 새로운 저장장치(SSD, SCRAM)가 데이터 저장소로 이용되면서 이러한 장치들의 특성을 효과적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 색인저장 기법 또한 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 새로운 저장장치의 빠른 접근 속도(Low access latency) 특성을 최대한 활용할 수 있는 분할(Segmentation) 포스팅 구조를 기반으로 새로운 저장장치에 적합하도록 변형된 In-Place 방식(Pulsing)과 수정된 Merge-based 방식(Merging)을 혼합하여 검색 처리시간 및 색인정보관리시간을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 색인저장 구조(SPM)를 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.

• 천문학회지
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• 제47권3호
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• pp.115-122
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• 2014

The New Vacuum Solar Telescope (NVST) is a 1-meter vacuum solar telescope that aims to observe the fine structures of active regions on the Sun. The main tasks of the NVST are high resolution imaging and spectral observations, including the measurements of the solar magnetic field. The NVST has been collecting more than 20 million FITS files since it began routine observations in 2012 and produces maximum observational records of 120 thousand files in a day. Given the large amount of files, the effective archiving and retrieval of files becomes a critical and urgent problem. In this study, we implement a new data archiving system for the NVST based on the Fastbit Not Only Structured Query Language (NoSQL) database. Comparing to the relational database (i.e., MySQL; My Structured Query Language), the Fastbit database manifests distinctive advantages on indexing and querying performance. In a large scale database of 40 million records, the multi-field combined query response time of Fastbit database is about 15 times faster and fully meets the requirements of the NVST. Our slestudy brings a new idea for massive astronomical data archiving and would contribute to the design of data management systems for other astronomical telescopes.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.223-230
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• 2003

Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R＊-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R＊-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R＊-tree combines SOM and R＊-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R＊-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R＊-tree with that of an SOM and an R＊-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R＊-tree outperforms both the SOM and R＊-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R＊-tree and retrieval time cost.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.67-78
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• 2008

위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1997년도 제4회 학술대회 논문집
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• pp.5-15
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• 1997

기존의 대부분의 정보 검색 시스템은 문서에 대한 ‘자동 색인 단계’를 거쳐 질의자의 요구에 적합한 문서들을 추출하도록 되어 있다. 이 과정에서 얼마나 적합한 문서를 빠짐없이 검색하였는가 하는 문제가, 검색 시스템의 효율성들 판단하는 데 가장 중요한 열쇠가 된다. 이 글에서는 ‘명사’ 중심의 키워드 추출이 안고 있는 몇 가지 문제점들에 관해서 논의하였다. 즉, 합성어 키워드 구축의 필요성, 동사 구문 정보에 대한 필요성, 부사구 표현에 대한 기술 필요성, 그리고 발화 상황이 고려되어야 하는 점등이 검토되었고, 이에 관한 해결책으로, 어휘정보 및 어절 정보, 나아가 구문 정보들을 담고 있는, 보다 체계적인 한국어 사전 시스템이 구축되어야 함을 강조하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권2호
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• pp.98-104
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• 2014

Locality-sensitive hashing techniques have been developed to efficiently handle nearest neighbor searches and similar pair identification problems for large volumes of high-dimensional data. This study proposes a locality-sensitive hashing method that can be applied to nearest neighbor search problems for data sets containing both numerical and categorical attributes. The proposed method makes use of dual hashing functions, where one function is dedicated to numerical attributes and the other to categorical attributes. The method consists of creating indexing structures for each of the dual hashing functions, gathering and combining the candidates sets, and thoroughly examining them to determine the nearest ones. The proposed method is examined for a few synthetic data sets, and results show that it improves performance in cases of large amounts of data with both numerical and categorical attributes.