• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2173-2184
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• 1997

공간 데이타베이스 시스템에서 취급되는 여러 유형의 공간질의들 중 주어진 위치에서 가장 가까운 공간객체를 찾는 최근접질의는 매우 빈번히 발생한다. 최근접질의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 기존의 방법은 이차원 검색공간에서 최근접질의의 처리만을 고려하였으며, 검색되는 노드의 수를 정확히 줄이지 못하였다. 본 논문에서는 최적탐색거리를 제안하고 그 특성을 정리하였었다. 제안된 최적탐색거리는 최근접질의 처리시 검색될 노드들을 정확히 선정하기 위한 새로운 검색거리 측도이다. 우리는 최적탐색거리를 R-트리에 적용한 최근접질의 처리 알고리즘을 제안하고 기존의 방법에 비해 질의처리의 결과가 더 정확함을 증명하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.85-88
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• 2009

멀티미디어 시스템에서 최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있는 검색거리 측도가 필요하다. 또한 최대근접질의에 따른 검색 노드들을 정확히 선택하기 위해서는 객체들의 순환적 위치 속성을 고려해야 한다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 특성을 보인다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.81-88
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• 2017

암호화된 공간데이터베이스와 같은 최근의 여러 응용에서는 질의 기준이 최대근접객체가 되는 객체들을 찾는 역최대 근접질의가 자주 발생한다. 실세계의 검색공간에는 강, 호수 그리고 고속도로 등과 같은 다양한 장애물이 존재하며, 이러한 환경에서 검색성능을 높이기 위해서는 장애물을 고려한 검색거리 측도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 장애물이 존재하는 검색공간에서 역최대근접질의 처리를 최적화하기 위한 검색거리 측도들과 질의처리 알고리즘을 제시한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.443-448
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• 2003

공간 데이터베이스 시스템에서는 주어진 위치에서 가장 근접한 k개의 객체를 찾는 근사 k-최대 근접질의가 자주 발생한다. 근사 k-최대 근접 질의의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘을 확장하여 동적인 공간 데이터베이스 환경에서 R-트리 유형의 색인 구조를 이용한 근사 k-최대 근접 질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 평가 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법은 객체의 분포 형태, 질의 크기 그리고 근사율에 관계없이 항상 낮은 디스크 접근 횟수를 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.300-307
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• 2012

When the volume of data grows big, some simple tasks could become a significant concern. Nearest neighbor search is such a task which finds from a data set the k nearest data points to queries. Locality-sensitive hashing techniques have been developed for approximate but fast nearest neighbor search. This paper introduces the notion of locality-sensitive hashing and surveys the locality-sensitive hashing techniques. It categories them based on several criteria, presents their characteristics, and compares their performance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.63-74
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• 2021

위치 기반 서비스(LBS)는 가장 바쁜 시간에 동시에 도착하는 최단 경로 및 k-최근접 이웃 질의를 포함한 다양한 공간 질의를 효과적으로 처리한다. 동시에 도착하는 공간 질의를 빠르게 처리하기 위한 간단한 해결 방법은 LBS 서버를 추가하는 것이다. 이 방법은 서비스 운영 비용을 많이 증가시킨다. 최근에는 공유 가능한 계산을 사용하여 일련의 질의를 한꺼번에 모아서 처리하는 일괄 처리 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 교통 상황에 따라 각 도로 구간의 이동 시간이 빈번하게 변하는 동적 공간 네트워크에서 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하는 방법을 연구한다. 순차적 질의 처리를 기반으로 하는 LBS 서버는 중복 계산으로 인해 한꺼번에 요청이 들어오는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 처리하지 못한다. 본 연구의 목표는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하고 공유 가능한 계산을 재사용하여 알고리즘을 효율성을 개선한다. 실제 지도 데이터를 사용한 실험 평가는 최신 방법보다 제안된 방법이 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.11-20
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• 2008

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.191-200
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• 2009

위치기반 서비스는 무선기기와 무선 통신 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 정보 접근의 요구에 따라 많은 관심을 받고 있다. 위치기반 서비스 중에서 제한된 최근접 질의는 무선 통신을 통해 사용자의 요구를 만족시키게 하는 중요한 질의 중 하나이다. 무선 방송 채널의 효율적 사용과 제한된 자원을 가진 무선기기를 효율적으로 사용하기 위해 제한된 최근접 질의를 효율적으로 수행하기 위해 무선방송환경에서 적합한 질의 처리 방법을 제안한다. 우선 지역을 제한조건으로 가지는 최근접 질의 기법을 제안하고 다음으로 다양한 제한조건을 수행할 수 있는 최근접 탐색 기법을 적용하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 무선방송환경에서 적합한 기법인 분산공간색인과 비트맵 기반의 공간색인 기법에 기반한 제한된 최근접 질의 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.1025-1030
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• 2004

멀티미디어 데이타베이스 시스템에서 k-최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. K-최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야한다. 본 논문에서는 최적검색거리[1]의 연산시간을 줄일 수 있는 새로운 검색거리를 제안하고 그 특성을 보인다.

• 산업기술연구
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• 제20권B호
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• pp.213-218
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• 2000

The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. This paper proposes a new index structure based singular value decomposition resolving this problem and the query processing method using it. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.