• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1457-1460
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• 2003

자바는 플랫폼에 독립적인 실행을 위해서 바이트코드를 사용하며, 자바가상머신에서 바이트코드를 해석하여 실행시키는 인터프리터 방식을 취하고 있으므로 느린 실행 시간을 갖는다. 이와 같은 느린 실행 시간에 영향을 주는 요인 중의 하나로써 다차원 배열(Multi-dimension Array)에 접근(Acess)할 때 비효율적인 방법으로 실행되는 것을 개선할 필요가 있다. 자바가상머신에서 오브젝트와 배열은 레퍼런스에 의해서 접근되어지고, 특히 다차원 배열은 배열 안에 또 다른 배열이 들어있는 자료구조를 취하기 때문에 다차원 배열의 크기가 커질수록 하나의 원소에 접근할 때 발생되는 레퍼런스(Reference)의 횟수가 많아질수록 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 다차원 배열에 효율적으로 접근하기 위한 새로운 배열의 자료 구조를 제시하고, 다차원 배열에 접근하는 여러 개의 바이트코드 대신 이런 자료구조에 접근할 수 있는 새로운 바이트코드를 정의 및 구현하였다. 그리고 이를 실제 클래스파일에 적용하고, 간단한 성능 평가를 통해서 성능 개선 효과를 확인할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.3
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• pp.81-90
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• 2004

Recently, It has been increased to use a multi-dimensional data in various applications with a rapid growth of the computing environment. In this paper, we propose the vector approximate tree for content-based retrieval of multi-dimensional data. The proposed index structure reduces the depth of tree by storing the many region information in a node because of representing region information using space partition based method and vector approximation method. Also it efficiently handles 'dimensionality curse' that causes a problem of multi-dimensional index structure by assigning the multi-dimensional data space to dynamic bit. And it provides the more correct regions by representing the child region information as the parent region information relatively. We show that our index structure outperforms the existing index structure by various experimental evaluations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.77-80
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• 2014

최근 컴퓨터와 인터넷 이용의 확산, 스마트폰을 포함한 스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 이용의 확대, 위치 기반의 다양한 서비스 확대 등으로 처리해야 할 데이터 크기가 증가하는 추세이다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 처리가 큰 이슈로 떠오르고 있다. 그로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 큰 규모의 분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 프레임워크인 하둡이 개발되었으며 많은 기업에서 이를 활용하고 있는 추세이다. 하지만 대용량 데이터 중 영상, 의료, 센서 데이터 등 다차원 데이터 처리에 관한 연구는 미비한 상태이다. 기존의 다차원 데이터 처리를 위해 다양한 다차원 인덱스가 제안되었지만, 대용량 다차원 데이터 처리는 단일머신에서는 비효율적인 단점이 있다. 본 논문에서는 다차원 인덱스 기법인 그리드 파일을 하둡의 분산 병렬 처리 모델인 맵리듀스를 기반으로 생성하는 기법을 제안한다. 또한 앞서 생성된 그리드 파일을 가지고 맵리듀스를 이용한 질의처리 방법을 제안 한다. 이로 인해 단일머신에서의 그리드 파일 생성을 병렬처리 함으로써 생성 시간을 단축시키고 질의 처리 또한 맵리듀스를 이용하여 병렬 처리 함으로써 질의 시간 단축을 예상한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.3
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• pp.297-312
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• 2005

Aggregation is an operation that plays a key role in multidimensional OLAP (MOLAP) systems of data warehouse. Existing aggregation operations in MOLAP have been proposed for file structures such as multidimensional arrays. These tile structures do not work well with skewed distributions. This paper presents a physical design methodology for storage structures ni MOLAP that use the multidimensional tile organizations adapting to a skewed distribution. In uniform data distribution, we first show that the performance of multidimensional analytical processing is highly affected by the similarity of the shapes between query regions and page regions in the domain space of the multidimensional file organizations. And than, in skewed distributions, we reflect the effect of data distributions on the design by using the shapes of the normalized query regions that are weighted with data density of those query regions. Finally, we demonstrate that the physical design methodology theoretically derived is indeed correct in real environments. In the two-dimensional file organizations, the results of experiments indicate that the performance of the proposed method is enhanced by more than seven times over the conventional method. We expect that the performance will be more enhanced when the dimensionality is more than two. The result confirms that the proposed physical design methodology is useful in a practical way.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.1
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• pp.137-147
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• 2013

It is essential to understand the hydraulic characteristics of rivers for increasing flood-control capacity and operating hydraulic structures efficiently. Multi-dimensional models can be the proper measures to obtain the detailed information on the hydraulic characteristics of rivers. But huge amount of data and time-consuming work have been the obstacle for applying multi-dimensional models. In this study, simulation technique with multi-dimensional model(EFDC), coupled with COSFIM and FLDWAV, has been developed and applied to the real river system for verification. Developed technique can offers spatial and grid unit information as well as line and section unit information from 1-D modeling. It is considered that the coupling simulation technique can provide useful hydraulic information for river management and treatment.

• Journal of Energy Engineering
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• v.15 no.1 s.45
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• pp.1-7
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• 2006

The multi-dimensional two-phase flow models were developed for analyze the multi-dimensional behaviors or nuclear systems. To verify the simple turbulence model, The single phase mixing problem in a rectangular slab was calculated and compared with the commercial CFD code results. That result shows a good agreement with the CFD result. And the RPI Air-water experiments were simulated to assess the two-phase turbulence model in the multi-dimensional component. The first calculated distribution or void-fraction is highly dispersed and diffusive. It was revealed that the main reason is undesirable stratification force in a horizontal stratified flow regimes. Therefore the horizontally stratified flow regime is deleted because the stratified flow regime is not expected in multi-dimensional flow. With the modification of the flow regime, the predicted flow patterns and void fraction profiles are in good agreement with the measured data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.10
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• pp.243-251
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• 2017

As external data have become important corporate information resources, there are growing needs to combine them with internal data. This paper proposes an ontology-based scheme to combine external data with multi-dimensional databases, which shall be called multi-dimensional event ontology. In the ontology, external data are represented as events. Event characteristics such as actors, places, times, targets are linked to dimensions of a multi-dimensional database. By mapping event characteristics to database dimensions, external event data are shared via multi-dimensional hierarchies. This paper proposes rules to synchronize information sharing in multi-dimensional event ontology such as upward event information sharing, downward event information sharing and complex event information sharing. These rules are implemented using Protege. This study has a value in suggesting Big Data information sharing processes using an event database framework.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.517-526
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• 2018

The purpose of this study was to translate and examine the reliability and validity of Multidimensional Experiential Avoidance Questionnaire (MEAQ) developed by $G{\acute{a}}mez$, Chmielewski, Kotov, Ruggero, and Watson. 285 college students completed the MEAQ. Exploratory factor analysis supported the six factor structure of the 50 items. Internal consistency of 50 items was .91. 315 college students completed the MEAQ. Confirmatory factor analysis confirmed six factor structure of 50 items. 275 students of them completed also Acceptance-Action Questionnaire II, White Bear Suppression Inventory, Toronto Alexithymia Scale, Neuroticism, avoidant coping, CES-D, Beck Anxiety Inventory, Psychological Well-Being Scale, Satisfaction with Life Scale. Correlations between MEAQ and these scales supported the convergent, discriminant, and criterion-related validity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.171-171
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 홍수가 발생하는 빈도가 상승하고 있으며, 도시화가 발달됨에 따라 재산 피해 금액도 증가하는 추세이다. 이와 같은 홍수피해를 저감시키기 위하여 수공 구조물의 보강 및 설치와 같은 효과적인 구조적 대책이 필수적이다. 구조적 대책의 경우 예방차원의 재난관리를 위하여 치수 사업 전/후의 경제성을 평가해야 하는데, 국내에서는 개선법과 다차원 홍수피해 산정법(MD-FDA, 이하 다차원법)을 활용하여 정량적인 경제성 평가를 수행하고 있다. 그리고 다차원법의 경우 공간정보자료인 토지피복도를 활용하기 때문에 침수된 건물을 각각 산정해줌으로서 보다 정확한 경제성 분석을 실시할 수 있지만 산정 절차가 복잡하여 시간이 오래 걸리는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 개선법과 다차원법의 단점을 보완하고자 격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법을 제안하고자 하였다. 국토정보플랫폼에서는 100m×100m 격자 자료를 제공해주고 있으며, 각각의 격자에는 단독 주거, 공동 주거의 공간정보 자료가 구축 되어있다. 이러한 격자자료와 홍수범람지도를 중첩하여 격자 단위 홍수 피해액을 산정함으로서 절차를 간결하게 할 수 있다. 또한 본 연구를 통하여 추정된 피해 금액과 비교적 정확한 홍수 피해액을 추정하는 기존 다차원법의 피해 금액을 비교하여 격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법을 평가하였다. 본 연구를 통하여 개발한 방법을 사용하게 된다면 경제성분석 결과가 과대 산정되는 개선법을 보완할 수 있으며, 계산과정이 복잡하여 실무에서의 적용성이 부족한 다차원법의 문제점도 보완할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 신속한 피해액 추정을 통하여 홍수 피해를 예방하는데 필요한 치수사업을 빠르게 선정함으로서 후속 피해를 신속히 예방할 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.6
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• pp.453-463
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• 2002

With the prevalence of multi-dimensional data such as images, content-based retrieval of data is becoming increasingly important. To handle multi-dimensional data, multi-dimensional index structures such as the R-tree, Rr-tree, TV-tree, and MVP-tree have been proposed. Numerous research results on how to effectively manipulate these structures have been presented during the last decade. Query processing strategies, which is important for reducing the processing time, is one such area of research. In this paper, we propose query processing algorithms for R-tree based structures. The novel aspect of these algorithms is that they make use of the notion of VP filtering, a concept borrowed from the MVP-tree. The filtering notion allows for delaying of computational overhead until absolutely necessary. By so doing, we attain considerable performance benefits while paying insignificant overhead during the construction of the index structure. We implemented our algorithms and carried out experiments to demonstrate the capability and usefulness of our method. Both for range query and incremental query, for all dimensional index trees, the response time using VP filtering was always shorter than without VP filtering. We quantitatively showed that VP filtering is closely related with the response time of the query.