• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.163-168
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• 2003

현실 세계에서 자동차, 비행기, 태풍의 이동 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치 및 모양이 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 이와 같은 이동 객체 정보를 다루기 위해서는 연속적으로 변화하는 정보를 저장해야 하며, 이로 인해 대용량 정보를 효과적으로 다루기 위한 색인이 필요하다. 특히, LBS를 제공을 위한 GPS 환경에서의 차량 관리 시스템 등에서는 이동 객체 관리를 위해 빠른 검색을 필요로 한다. 그리고, 기존의 이동 객체 색인은 대부분 R-트리의 구조를 가지기 때문에, 데드 스페이스 및 오버랩 등 R-트리의 문제점을 갖게 되고, 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 PDA를 활용한 차량 추적 시스템을 개발하고, R-트리의 문제점을 해결하기 위한 MP-트리 노드 연산 기법을 제안한다. 제안된 노드 연산 기법은 하위 노드의 경계 정보를 순서대로 저장함으로써, 데드 스페이스 및 오버랩으로 인한 불필요한 검색 비용과 분할 비용을 줄이고, 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 노드 연산이 유용하게 쓰임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.24-27
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• 2007

주기억 색인 기법인 Tmr-트리가 R-트리에 비해서 삽입시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 논문은 L2 캐시를 최대한 활용하여 기존 Tmr-트리의 장점을 가지는 새로운 CSTmr-트리(Cache Sensitive Tmr-트리)구조를 제안하고, 이 구조에 삽입, 삭제 등의 알고리즘을 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 다른 인덱스 구조와 비교하여 CSTmr-트리의 우수성을 보인다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.1
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• pp.52-63
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• 2003

Spatiotemporal moving objects are changing their Positions and/or shape over time in real world. As most of the indices of moving object are based on the R-tree. they have defects of the R-tree which are dead space and overlap. Some of the indices amplify the defects of the R-tree. In the paper, to solve the problems, we propose the MPR-tree(Moving Point R-tree) using Projection operation which has more effective search than existing moving point indices on time slice query and spatiotemporal range query. The MPR-tree connects positions of the same moving objects over time by using linked list, so it processes the combined query about trajectory effectively. The usefulness of the Projection operation is confirmed during processing moving object queries and in practical use of space from experimentation to compare MPR-tree with existing indices of moving objects. The proposed MPR-tree would be useful in the LBS, the car management using GPS, and the navigation system.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.82-89
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• 2008

최근, GIS 분야에서 RFID와 GPS 센서 같은 위치 및 공간 데이타를 포함하는 다양한 GeoSensor의 활용으로 수집되는 공간 데이타가 크게 증가하면서, 대용량 공간 데이타의 빠른 처리를 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 대표적인 공간 인덱스인 R-Tree를 기반으로 검색 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구는 R-Tree에서 노드의 MBR 간의 겹침이나 트리 높이를 어느 정도 줄임으로써 다소 검색 성능을 향상시켰지만, 트리 검색에서 발생하는 불필요한 노드 접근 비용 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 R-Tree에서 대용량 공간 데이타의 빠른 검색을 제공하는 인덱스인 HR-Tree(Hash based R-Tree)를 제시한다. HR-Tree는 트리 검색 없이 R-Tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 이용함으로써 R-Tree의 검색 성능을 높인다. 해시 테이블은 데이타 영역을 차원에 따라 반복적으로 분할한 Partition과 대응되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터들로 구성된다. 각 Partition은 생성 과정에서 고유의 식별 코드를 갖기 때문에 Partition 코드가 주어지면 해시 테이블에서 해당 레코드를 쉽게 접근할 수 있다. 또한, HR-Tree는 R-Tree구조의 변경없이 다양한 R-Tree 변형 구조에 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 실험을 통하여 HR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.88-90
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• 2004

주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{＋}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB＋-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.771-772
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• 2009

최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.6 no.2 s.12
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• pp.23-37
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• 2004

Location Based Services(LBSs) in mobile environments become very popular recently. For efficient LBSs, spatial database management systems must need a spatial indexing scheme such as R-trees in order to manage the huge spatial database. However, it may need unnecessary disk accesses since it needs to access objects which are not actually concerned to user's location-based queries. In this paper, to support the location-based queries efficiently, we propose a CLR-tree(Cell Leveling R-tree) in which a dynamic cell is built up within the minimum bounding rectangle of R-trees' node. The cell level of nodes is compared with the query's cell level in location-based query processing and determines the minimum search space. Also, we propose the insertion, split, deletion, and search algorithms for CRL-trees. From the experimental results, we see that a CLR-tree is able to decrease $5{\sim}20%$ of disk accesses from those of R-trees. So, a CLR-tree can be used for fast accessing spatial objects to user's location-based queries in LBSs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.233-236
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• 2012

모빌리티 인지 퍼브-서브 시스템은 사용자의 관심 위치 정보가 지속적으로 변하는 위치 기반 퍼브-서브 시스템으로써, 스마트 모바일 기기의 대중화와 함께 그 활용도가 부각되고 있다. 이 논문에서는 기존의 위치기반 퍼브-서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크를 제안한다. 사용자의 행동패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브-서브 시스템에서 제공하고자 하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.8
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• pp.758-762
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• 2008

Embedded systems usually utilize Flash Memories with very nice characteristics of non-volatility, low access time, low power and so on. For the multimedia database systems, R-tree is an indexing tree with nice characteristics for multimedia access. MR-tree, which is an upgraded version of R-tree, has shown better performance in searching, inserting and deleting operations than R-tree. Flash memory has sectors and blocks as a unit of read, write and delete operations. Especially, the delete is done on a unit of 512 byte blocks with very large operation time and it is also known that read and write operations on a unit of block matches caching nature of MT-tree. Our research optimizes MR-tree operations in a unit of Flash memory blocks. Such an adjusting leads in better indexing performance in database accesses. With MR-tree on a 512B block units we achieved fast search time of database indexing with low height of MR-tree as well as faster update time of database indexing with the best fit of flash memory blocks. Thus MR-tree with optimized operations shows good characteristics to be a database index schemes on any systems with flash memory.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.9 no.1
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• pp.84-102
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• 2006

This paper compares four models to value a biotechnology R&D project; option tree model, dynamic discounted cash flow(DCF) model, and option thinking DCF model with general DCF model. Real Options, especially 6-folded option tree model yields boner estimate of value than values using other methods. According to sensitivity analysis, sales of final products, number of investigational new drug developments(INDs) and success rates of each stage are key factors for the value of biotechnology R&D investment.