• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.691-694
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• 2010

센서 노드에서 수집되는 데이터는 지속적으로 삽입되는 스트림 데이터이기 때문에 효율적인 사용자 질의 처리를 위하여 노드별로 질의 색인을 구축해야 한다. 노드에서 최소 크기의 질의 색인을 구축하기 위해서는 질의 색인에 삽입되는 질의 조건을 수를 줄여야 할 필요가 있다. 이 논문에서는 삽입되는 질의 조건의 수를 줄이기 위하여 다차원 데이터 색인을 이용한 질의 조건 배분 기법에 대하여 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.443-444
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• 2019

효율적인 이미지 검색을 위해 고차원 데이터 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 거리 기반 색인 구조는 다차원 데이터를 색인하는데 자주 활용되는데, k-최근접 질의 처리에서 초기 탐색 범위를 전체 영역의 1%만으로 결정한다. 본 논문에서는 거리 기반 색인구조에서 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 분포 기반의 최적화 및 질의 처리 비용 기반 최적화 기법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.265-278
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• 2006

본 논문에서는 XML 데이터베이스의 타입상속 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하는 이차원 타입상속 색인기법인 2D-THI를 제안한다. XML 스키마는 타입상속을 지원하는 XML 문서를 위한 스키마 모델 중에 하나이다. 기존의 XML 데이터베이스를 위한 색인기법은 XML 스키마상의 타입상속 계층에 대한 XML 질의를 지원하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의의 타입상속 계층을 지원하기 위한 색인기법으로 다차원 파일구조를 이용하는 이차원 색인구조를 구성한다. 이차원 색인구조에서 한 축은 색인된 엘리먼트의 킷값 도메인으로 구성하고 다른 한 축은 타입상속 계층의 타입 식별자 도메인으로 구성한다. 이와 같은 이차원 색인구조를 이용함으로써 사용자 질의 패턴에 따라 두 도메인 사이에서 객인 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 2D-THI의 성능 평가를 위하여, 비용 모델을 개발하고 이를 통하여 2D-THI를 기존의 객체지향 데이터베이스에서 사용하고 있는 CH-index와 CG-tree와 같은 클래스 계층 색인기법들과 색인의 성능을 비교평가 한다. 성능평가의 결과로서, CH-index와 CG-tree에서는 특정 형태의 XML 질의의 경우에만 좋은 성능을 보인 반면, 본 논문에서 제안한 2D-THI에서는 주어진 질의 형태에 따라 최적의 질의처리 성능을 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.13-38
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• 2006

다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.501-512
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• 2003

본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.83-84
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• 2011

초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.127-129
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• 2003

최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰ㆍPDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 대용량의 공간 데이터베이스에 대해 효율적 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하다. 공간 데이터베이스를 위한 다차원 공간 색인 기법으로는 R-Tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-Tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이터까지 검색하는 고비용의 연산이 요구되며, 사용자의 질의 위치 단위(Granularity)를 고려하지 않아 사용자의 빠른 검색 응답시간 및 질의 영역에 대한 정확한 공간 객체 검색에 대해 충족하지 못한다. 이에 본 논문에서는 임의의 셀 안에 존재하는 공간 데이터가 자신이 속한 노드의 전체 MBR(Union MBR)영역과 셀 영역에 따라 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-Tree(Cell Leveling R-Tree)를 제안한다. CLR-Tree를 사용할 경우 사용자의 질의 영역 셀 레벨 값과 데이터베이스에 저장된 공간 데이터의 셀 레벨 값을 비교한 뒤 겹침 연산 대상이 되는 공간 객체 수를 줄임으로써 검색 시간을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.46-48
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• 2005

기존의 다차원 색인 기법들이 고차원의 특징 벡터를 갖는 멀티미디어 컨텐츠 검색 분야에서 만족할 만한 성능을 보이지 못하므로, 이를 해결하기 위해 VA-File, LPC-File 등의 벡터 근사 방법이 개발 되었다. 이러한 방법들은 데이터의 접근에 소요되는 시간이 전체 검색시간의 대부분을 차지하는 경우에 효과적으로 사용할 수 있다. 그러나 고차원의 멀티미디어 데이터 검색에서 객체간의 거리 계산 시간은 데이터 접근 시간에 비해 무시할 만큼 작지 않으므로 이 방법들을 그대로 적용하기는 어렵다. 본 논문에서는 객체간의 거리 계산 시간을 줄이기 위한 새로운 색인 기법을 제안하고 실험을 통해 이 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 검색 성능을 가진다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.37-39
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• 2005

본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.13-22
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• 2004

멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.