• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.4 no.1 s.7
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• pp.39-46
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• 2002

In distributed spatial database systems, users nay issue a query that joins two relations stored at different sites. The sheer volume and complexity of spatial data bring out expensive CPU and I/O costs during the spatial join processing. This paper shows a new spatial join method which joins two spatial relation in a parallel way. Firstly, the initial join operation is divided into two distinct ones by partitioning one of two participating relations based on the region. This two join operations are assigned to each sites and executed simultaneously. Finally, each intermediate result sets from the two join operations are merged to an ultimate result set. This method reduces the number of spatial objects participating in the spatial operations. It also reduces the scope and the number of scanning spatial indices. And it does not materialize the temporary results by implementing the join algebra operators using the iterator. The performance test shows that this join method can lead to efficient use in terms of buffer and disk by narrowing down the joining region and decreasing the number of spatial objects.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.7 s.110
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• pp.879-888
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• 2006

Recently many researchers have focused on management of Historical trajectories of moving objects in Euclidean spaces due to numerous sizes of accumulated data over time. However, the movement of moving objects in real applications generally has some constraints, for example vehicles on roads can only travel along connected road networks. In this paper, we propose an indexing method for trajectories of moving objects on road networks in order to process the network-based spatiotemporal range query. Our method contains the connect information of road networks to use the network distance for query processing, deals with trajectories which are represented by road segments in road networks, and manages them using multiple R-trees assigned per each road segment. Furthermore, it has a structure to be able to share R-tree among several road segments in large road networks. Consequently, we show that our method takes about 30% less in node accesses for the network-based spatiotemporal range query processing than other methods based on the Euclidean distance by experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1803-1806
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• 2002

최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(LBS, Location Bases Services)에 대한 관심이 급증하고 있다. 이동객체는 시간에 따라 위치 정보가 계속 변경되는 공간 객체를 의미한다. 전통적으로 고정된 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS 서버에서 저장, 관리되었다. 그러나, 이동객체의 경우, 위치의 변화가 매우 빈번하며, 과거의 위치정보도 관리해야 하므로, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 이 논문에서는 위치기반서비스를 위해 위치정보를 저장, 관리하기 위한 위치정보 관리 시스템을 설계한다. 위치정보 관리 시스템는 위치획득 서브시스템, 위치저장 서브시스템, 그리고, 위치질의 서브시스템으로 구성된다. 이 논문의 기여는 이동객체에 대한 위치획득, 저장, 질의 등 각각의 연구 결과를 통합함으로써, 실제 응용에 적용할 수 있는 시스템을 개발하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.46-48
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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 적응적이며, 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.352-354
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• 1999

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포된 객체에 대한 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 중포 속성 색인기법을 제안한다. 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 일차원 색인구조를 이용함으로써 중포된 객체의 속성과 클래스 계층이 포함된 다양한 형태의 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 다차원 중포 속성 색인기법에서는 다차원 파일구조를 이용하여 중포 속성의 킷값 도메인과 함께 중포 속성을 표현하는 경로상의 모든 속성에 대해 각 속성이 정의된 클래스 계층마다 클래스 식별자 도메인을 할당함으로써, 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다른다. 따라서, 다차원 중포속성 색인기법에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위가 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합 속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 효율적으로 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1075-1076
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• 2012

인터넷의 발달로 데이터가 이질적이고 방대해점에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어려워지고, 대용량의 데이터를 빠르게 검색 할 수 있는 효율적인 top k 질의 처리가 중요해 지고 있다. top k 질의 처리는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 값을 가지는 k개의 튜플을 반환하는 방법이며, 그 중 Layer 기반 방법은 객체가 가지는 d개의 속성 값들을 d-차원의 공간상의 점 객체로 랩핑하여, layer들의 list를 생성 한다. 본 논문에서는 Layer 기반 법 중 skyline을 사용하여 layer을 생성하고 인덱스를 구축하는 기존 연구에 대해서 조사한다. 그리고 대표적인 방법인 모든 객체를 순차적으로 비교하는 BNL과 이의 비교 횟수를 감소시킨 SFS, 그리고 R-tree를 사용한 NN과 이의 계산 비용을 감소시킨 BBS에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.723-724
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 에너지를 소비하는 주 요인이다. 에너지를 줄이기 위한 주 기법 중 하나가 센서 데이터를 애그리게이션하여 전송할 데이터를 줄이는 것이다. 무선 센서 네트워크는 공개된 공간에서 진행되어 외부 공격에 취약점을 가지고 있으며, 기존 몇몇의 연구에서 애그리게이션 기법의 보안 기술을 제안하고 있다. 하지만, 기존의 기술들은 특정 연산자에만 제한되어 있고, 많은 유용성을 가진 top-k 질의에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 위한 애그리게이션 기법 적용시 top-k 질의를 효율적으로 처리할 보안 기법에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1326-1329
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• 2015

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.6
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• pp.553-560
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• 2003

A range-sum query is very popular and becomes important in finding trends and in discovering relationships between attributes in diverse database applications. It sums over the selected cells of an OLAP data cube where target cells are decided by specified query ranges. The direct method to access the data cube itself forces too many cells to be accessed, therefore it incurs severe overheads. The prefix-sum cube was proposed for the efficient processing of range-sum queries in OLAP environments. However, the prefix-sum cube has been criticized due to its space requirement. In this paper, we propose a lossless compression method called the overlapped-subcube that is developed for the purpose of compressing prefix-sum cubes. A distinguished feature of the overlapped-subcube is that searches can be done without decompressing. The overlapped-subcube reduces the space requirement for storing prefix-sum cubes, and improves the query performance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.1
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• pp.83-90
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• 2010

The number of searched nodes and the computation time in an index should be minimized for optimizing the processing cost of the nearest neighbor query. The Measurement of search distance considered a circular location property of objects is required to accurately select the nodes which will be searched in the nearest neighbor query. In this paper, we propose the processing method of the nearest neighbor query be considered a circular location property of object where the search space consists of a circular domain and show its performance by experiments. The proposed method uses the circular minimum distance and the circular optimal distance which are the search measurements for optimizing the processing cost of the nearest neighbor query.