• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.211-213
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• 2001

히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.9
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• pp.1025-1030
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• 2004

In multimedia database systems, the k nearest neighbor query occurs frerluently and requires the processing cost higher than other spatial queries do. The numberof searched nodes and the computation time in an index can be minimized for optimizing the cost of processing the k nearest neighbor query. In this paper, we propose the search distance which can reduce the computation time of the optimal search distance.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.78-83
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• 2006

선택율 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 빈번한 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못함으로써 선택 율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 질의에 대한 선택율 추정을 위한 색인 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통 해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 통과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.34-36
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• 2005

선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.5
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• pp.536-546
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• 2005

In this paper, we focus on the filtering step of candidate objects for spatial join operations on the input tables that none of the inputs is indexed. Over the last decade, several spatial Join algorithms for the input tables with index have been extensively studied. Those algorithms show excellent performance over most spatial data, while little research on solving the performance degradation in the presence of skewed data has been attempted. Therefore, we propose a spatial hash strip join(SHSJ) algorithm that can refine the problem of skewed data in the conventional spatial hash Join(SHJ) algorithm. The basic idea is similar to the conventional SHJ algorithm, but the differences are that bucket capacities are not limited while allocating data into buckets and SSSJ algorithm is applied to bucket join operations. Finally, as a result of experiment using Tiger/line data set, the performance of the spatial hash strip join operation was improved over existing SHJ algorithm and SSSJ algorithm.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.4
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• pp.983-990
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• 2004

Multiple-count problem is occurred when rectangle objects span across several buckets. The CD histogram is a technique which selves this problem by keeping four sub-histograms corresponding to the four points of rectangle. Although It provides exact results with constant response time, there is still a considerable issue. Since it is based on a query window which aligns with a given grid, a number of errors nay be occurred when it is applied to real applications. In this paper, we propose selectivity estimation techniques using the generalized cumulative density histogram based on two probabilistic models : \circled1 probabilistic model which considers the query window area ratio, \circled2 probabilistic model which considers intersection area between a given grid and objects. Our method has the capability of eliminating an impact of the restriction on query window which the existing cumulative density histogram has. We experimented with real datasets to evaluate the proposed methods. Experimental results show that the proposed technique is superior to the existing selectivity estimation techniques. Furthermore, selectivity estimation technique based on probabilistic model considering the intersection area is very accurate(less than 5% errors) at 20% query window. The proposed techniques can be used to accurately quantify the selectivity of the spatial range query on rectangle objects.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.619-622
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• 2003

3차원 모델링 데이터를 VRML로 가시화하기 위해서는 용량 최적화와 실시간 렌더링이 중요하다. 실시간 렌더링은 객체에 따른 폴리건 수에 영향을 받게 되는데, 폴리건 수가 작으면 렌더링의 질이 저하되고 폴리건 수가 많아 데이터 용량이 크면 오브젝트 표현력은 좋으나 높은 대역폭을 필요로 하여, 디더링 철상이 발생과 실시간 렌더링이 어렵게 된다. 그러므로 네트워크 가상공간 내의 오브젝트는 최소의 폴리건을 사용해 메쉬를 단순화 시켜주는 방법으로 데이터 용량을 줄여주는데, 용량은 저하되지만 블록화 현상이 발생하여 저급한 렌더링이 된다. 본 논문에서는 모델링 데이터의 폴리건 수를 줄여 데이터 용량을 최적화 하고, 폴리건의 단순화에서 생기는 블록화 현상을 제거할 수 있는 방법으로 B-스플라인 곡선과 명암처리 기법인 고라우드 명암법을 이용하여 경계면을 부드럽게 처리할 수 있는 기법을 제시한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.27 no.6
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• pp.898-910
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• 1995

기존경수로 핵연료의 연소도를 크게 증가시키는 고연소도 핵연료 및 미래형 핵연료에서는 연료봉의 축방향 조사성장이 증가하게 되고 이와 같이 증가된 축방향 연료봉 성장을 수용하기 위해서는 상.하단 고정체 사이의 간격이 더 필요하게 된다. 이 요구되는 상.하단고정체 사이의 축방향 공간을 얻기 위하여 기존 국산핵연료 하단고정체 유로판 및 이물질여과 하단고정체에 대하여 응력강도를 기준으로 두께최적화 계산을 수행하였다. 계산은 범용 유한요소 코드인 ANSYS 코드를 이용하였다. 이 두께 최적화에 의해 기존의 국산 17$\times$17 경수로 핵연료의 하단고정체에서는 지지 Leg의 폭과 길이를 증가시킴으로써 유로판의 두께 감소를 약 5.1mm 줄일 수 있음을 알 수 있고, DRBEP용 하단고정체에서는 약 4.6mm의 두께 감소가 가능한 것으로 해석되었다.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.2
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• pp.165-172
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• 2012

The query of the K closest object pairs between two object sets frequently occurs at recently retrieval systems. The circular location property of objects should be considered for efficiently process queries finding such a K nearest object pair. In this paper, we propose the optimal algorithm finding the K object pairs which are closest to each other in a search space with a circular domain and show its performance by experiments. The proposed algorithm optimizes the cost of finding the K nearest object pairs by using the circular search distances which is much applied the circular location property.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.673-682
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• 2005

Distance browsing queries, namely k-nearest neighbor queries, are the most important queries in spatial database applications, e.g., Geographic Information Systems(GISs). Recently, GIS applications trends to extend themselves toward wide multi-user environments such as the Web. Since many techniques for such queries, where Hjaltason and Samet's algorithm is the most efficient one, were optimized for only one query, we need to complement them suitable for multi-user environments. It can be a good approach that we store many individual query results in a cache, i.e., query result caching and reuse them in evaluating incoming queries, j.e., query result matching. In this paper, we propose a complementary Hjaltason and Samet's algerian capable of reusing previous query results in a cache for answering distance browsing queries in multi-user GIS environments. Our experimental results conform the efficiency of our approach.