• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.196-198
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• 2005

오늘날 우리가 사용할 수 있는 정보의 양은 실로 막대하면서도 지속적으로 늘어가고 있는 추세이며, 동시에 데이터들의 신속한 처리에 대한 관심이 늘고 있다. 특히 GIS에서 사용되는 대용량 데이터나 빠른 처리 속도가 요구되는 인증 시스템 데이터와 같은 다양한 종류의 데이터 특성을 고려하여 효율적인 관리를 하는 데이터베이스 관리 시스템을 필요로 하고 있다. 스냅샷 데이터를 갖는 다중 레벨 공간 DBMS는 대용량, 또는 빠른 트랜잭션 처리 속도가 필요한 데이터들을 효율적으로 관리하는 데이터베이스 관리 시스템으로서, 대용량 데이터는 디스크 데이터베이스에서 그리고 빠른 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터들은 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에서 관리한다. 메모리 데이터베이스에 저장되는 스냅샷은 상대적으로 더욱 중요한 스냅샷들이 집중적으로 생성되거나 스냅샷이 가진 특성이 변화될 경우, 메모리 데이터베이스 내에서의 저장 가치를 잃을 수가 있다. 따라서 메모리 데이터베이스에 불필요한 스냅샷들이 축적되는 문제를 해결하고 메모리의 이용성과 성능을 보존하기 위해서 효율적으로 스냅샷들을 교체하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 레벨 공간 DBMS에서 질의 패턴을 이용한 효율적인 스냅샷 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 메모리 데이터베이스 내에서 스냅샷에 대한 교체요청이 있을 경우, 메모리 데이터베이스 및 메모리 관리 시스템의 상창을 분석하여 주어진 상황에 대응하는 스냅샷 교체 기법을 수행한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.3
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• pp.263-275
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• 2005

In a large DNA database, indexing techniques are widely used for rapid approximate sequence searching. However, most indexing techniques require a space larger than original databases, and also suffer from difficulties in seamless integration with DBMS. In this paper, we suggest a space-efficient and disk-based indexing and query processing algorithm for approximate DNA sequence searching, specially exact match queries, wildcard match queries, and k-mismatch queries. Our indexing method places a sliding window at every possible location of a DNA sequence and extracts its signature by considering the occurrence frequency of each nucleotide. It then stores a set of signatures using a multi-dimensional index, such as R*-tree. Especially, by assigning a weight to each position of a window, it prevents signatures from being concentrated around a few spots in index space. Our query processing algorithm converts a query sequence into a multi-dimensional rectangle and searches the index for the signatures overlapped with the rectangle. The experiments with real biological data sets revealed that the proposed method is at least three times, twice, and several orders of magnitude faster than the suffix-tree-based method in exact match, wildcard match, and k- mismatch, respectively.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.689-698
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• 2005

Various systems are used to provide the location based services. But, the existing systems have some problems which have difficulties in dealing with faster services for above million people. In order to solve it, a multi-level DBMS which supports both fast data processing and large data management support should be used. The multi-level DBMS with snapshots has all the data existing in disk database and the data which are required to be processed for fast processing are managed in main memory database as snapshots. To optimize performance of this system for location based services, the query classification component which classifies the queries for efficient snapshot usage is needed. In this paper, the query classification component in multi-level DBMS for location based services is designed and implemented. The proposed component classifies queries into three types: (1) memory query, (2) disk query, (3) hybrid query, and increases the rate of snapshot usage. In addition, it applies division mechanisms which divide aspatial and spatial filter condition for partial snapshot usage. Hence, the proposed component enhances system performance by maximizing the usage of snapshot as a result of the efficient query classification.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.13 no.3
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• pp.58-67
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• 1995

• Spatial Information Research
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• v.15 no.2
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• pp.95-109
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• 2007

Recently people have been offered location based services on road networks. The navigation system, one of applications, serves to find the nearest gas station or guide divers to the shortest path based 2D map. However 3D map is more important media than 2D map to make sense friendly for the real. Although 3D map's data size is huge, portable devices' storage space is small. In this paper, we define continuous perspective queries to support 3D map to mobile user on road networks and propose this queries processing method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.776-778
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• 2003

이동체 데이터베이스에서 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색학기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나, TB-tree는 공간적인 인접성을 고려하지 않아 비단말 노드의 겹침과 사장 영역이 매우 커 영역 질의의 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 복합 질의 및 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree에서 사장 영역을 감소시킬 수 있는 최대 영역 감소 정책을 제시한다. 최대 영역 감소 정책을 공간 활용도를 최대로 유지하면서 사장 영역을 점진적으로 감소시키는 삽일 및 분할 정책으로서 TB-tree의 비단말 노드의 겹침을 줄여 영역 질의의 비용을 감소시킨다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.927-934
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• 2003

Database query optimates the selectivety of a query to find the most efficient access plan. Multi-dimensional selectivity estimation technique is required for a query with multiple attributes because the attributes are not independent each other. Histogram is practically used in most commercial database products because it approximates data distributions with small overhead and small error rates. However, histogram is inadequate for a query with multiple attributes because it incurs high storage overhead and high error rates. In this paper, we propose a novel method for multi-dimentional selectivity estimation. Compressed information from a large number of small-sized histogram buckets is maintained using the discrete cosine transform. This enables low error rates and low storage overheads even in high dimensions. Extensive experimental results show adventages of the proposed approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.59-62
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• 2005

웹 상에서 XML 로 기술된 데이터가 증가하고, 이를 이용하여 의미 있는 데이터를 검색하는 것의 중요성이 커지고 있다. 웹 상에서 더 좋은 검색 성능을 보이기 위해 XML 질의 결과를 캐쉬하는 방법에 관한 연구들과 캐쉬의 저장 공간과 다양한 질의를 캐쉬에 저장하는 것에 한계가 있기 때문에 캐쉬 교체 기법에 관한 연구들이 있었다. 기존의 XML 캐쉬 교체 정책에는 질의 결과를 교체 단위로 하는 방법과 질의 결과 내의 각 경로들을 교체 단위로 하는 방법이 있는데, 첫번째 방법은 효율이 상대적으로 낮고 두번째 방법은 높은 효율에 비해 교체 연산을 수행하는 부담(overhead)이 크다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 위 두 방법의 단점을 해결하기 위해 2 단계로 교체 희생자를 선택하는 방법을 제시한다. 질의 결과들 중에서 교체 희생자를 찾고, 그 희생자 내의 모든 경로들 중에서 다시 교체 희생자를 찾는다. 이는 각 질의 내의 경로가 교체 희생자가 되어 캐쉬 효율을 향상 시키고, 질의 결과에 대해 먼저 교체 대상을 찾으므로 교체 희생자를 찾기 위한 연산을 수행하는 부담을 줄인다. 또한 캐쉬 적중률, 최근 접근 시간, 인출 지연 시간, 객체 크기를 고려하여 교체 희생자를 선택하는 교체 함수를 제시한다. 가상의 시맨틱 데이터에 대한 캐쉬 교체 시스템을 구현하여 본 논문에서 제시한 교체 기법과 교체 함수를 평가한 결과를 기술한다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.5
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• pp.9-18
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• 2014

According to the recent development of the ubiquitous computing environment, the use of spatio-temporal data from sensors with GPS is increasing, and studies on the Semantic Sensor Web using spatio-temporal data for providing different kinds of services are being actively conducted. Especially, the W3C developed the SSNO(Semantic Sensor Network Ontology) which uses sensor-related standards such as the SWE(Sensor Web Enablement) of OGC and defines classes and properties for expressing sensor data. Since these studies are available for the query processing about non-spatio-temporal sensor data, it is hard to apply them to spatio-temporal sensor data processing which uses spatio-temporal data types and operators. Therefore, in this paper, we developed the SWE based on SSNO which supports the spatio-temporal sensor data types and operators expanding spatial data types and operators in "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL" by OGC. The system receives SensorML(Sensor Model Language) and O&M (Observations and Measurements) Schema and converts the data into SSNO. It also performs the efficient query processing which supports spatio-temporal operators and reasoning rules. In addition, we have proved that this system can be utilized for the web service by applying it to a virtual scenario.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.3
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• pp.146-164
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• 2010

Due to an increasing volume of XML data, it is considered prudent to store XML data on an industry-strength database system instead of relying on a domain specific application or a file system. For shredded XML data stored in relational tables, however, it may not be straightforward to apply existing algorithms for twig query processing, since most of the algorithms require XML data to be accessed in a form of streams of elements grouped by their tags and sorted in a particular order. In order to support XML query processing within the common framework of relational database systems, we first propose several bitmap indexes and their strategies for supporting holistic twig joining on XML data stored in relational tables. Since bitmap indexes are well supported in most of the commercial and open-source database systems, the proposed bitmapped indexes and twig query processing strategies can be incorporated into relational query processing framework with more ease. The proposed query processing strategies are efficient in terms of both time and space, because the compressed bitmap indexes stay compressed during data access. In addition, we propose a hybrid index which computes twig query solutions with only bit-vectors, without accessing labeled XML elements stored in the relational tables.