• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.151-153
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 다중 데이터큐브 구축기술을 통해 멀터미디어데이타의 마이닝을 구현하는 시스템에 대해 제안한다. 제안 시스템은 멀티미디어 데이터에 내용기반의 정보추출 시스템을 적용하여 성분백터를 추출하고 이를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이타베이스로부터 지식을 마이닝할 수 있도록 다차원 데이터큐브를 구축하여 빠른 데이터검색과 마이닝결과을 이용자에게 보여주는 모듈로 구성된다. 다차원 데이터큐브는 다중 어레이 구조로써 다차원 데이터를 저장하고, 저장된 여러 데이터 레벨 정보에서 가장 중요한 주제를 통합 생성하여 효율적으로 처리하므로 멀티미디어 데이터를 마이닝하는데 효과적인 방법이다. 또만 다차원데이타큐브를 다중으로 생성하는 방법은 데이터 마이닝 속도를 높이는데 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.637-639
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• 2000

다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.67-69
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• 2001

최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.142-144
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 이들 데이터를 다양하게 분석할 수 있도록 다차원 데이터로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 분석 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 활용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 또한 다차원 데이터와 데이터 웨어하우스는 방대한 분량를 갖는 전체 기업의 데이터를 표현하고 있어 이를 설계하는 것이 매우 복잡하고 많은 노력이 소요된다. 따라서 이를 설계하기 위한 체계적인 설계 방법론이 필요하다. 데이터 웨어하우스의 원천 데이터가 되는 운영 데이터베이스는 현재 ER 도형을 이용하여 개념적인 방법으로 널리 설계되고 있다. 따라서 이 논문에서는 ER 도형으로 설계된 운영 데이터베이스로부터 데이터 웨어하우스를 설계하는 개념적인 방법론을 제시한다. 이에 따라 OLAP 분석을 위해 사용할 수 있는 다양한 유형의 스타 스키마에 대해 ER 도형으로 표현/변환하는 방법을 제시한다. 이를 통해 자신이 원하는 다차원 데이터를 얻기 위해 유지해야 할 데이터 웨어하우스를 ER 도형을 이용하여 개념적으로 편리하게 설계하는 방법/지침을 제공하며, 나아가 해당 유형의 스타 스키마가 갖는 의미를 개념적으로 쉽게 전달할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.395-399
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• 2003

본 논문에서는 인문 사회과학 분야의 방대한 설문 데이터를 처리하기 위해 기존의 설문 항목들간의 평면적 관계에만 국한 되었던 연구에 대해 설문데이터 다차원 연관규칙 마이닝 시스템을 설계하고 데이터 간의 연관규칙을 탐사한다. 즉, 직관적으로 분류될 수 있는 기준에 따라 클러스터링을 실행하여 데이터를 분류한 후 각 클러스터로부터 다차원 연관 규칙을 탐사하는 시스템을 제안함으로써 보다 강력한 연관규칙을 탐사한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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• pp.16-24
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• 1999

본 논문에서는 병렬 DBMS를 사용하는 데이터 웨어하우스의 성능을 개선하기 위한 새로운 다차원 데이터 분할 기법을 제안한다. 데이터 웨어하우스는 많은 양의 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스이며 분석적인 정보를 얻기 위한 다차원 범위 질의가 대부분을 차지한다. 단일 차원분할 기법으로는 다차원 질의를 효과적으로 처리하기 어렵고 기존의 다차원 분할 기법은 임의의 알 수 없는 분포를 가진 데이터에 대해 균등한 분할을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 hB-tree 구조를 이용하여 균등한 분할을 보장하는 다차원 분할 기법을 제안하고 그 성능을 측정하기 위한 시뮬레이터 결과를 보인다. 시뮬레이션에서 hB-tree 분할 기법은 균등 분포뿐만 아니라 비균등 분포 데이터 집합에 대해서도 균등한 분할을 보인다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.81-84
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• 2005

유비쿼터스 의료 기술이 본격화되면서 센서 네트워크를 통해 환자의 건강 관련 데이터 스트림을 수집하여 위험상황을 탐지하고 지속적인 건강 상태를 모니터링할 수 있게 되었다. 그러나 방대한 양의 스트림 데이터로부터 의미 있는 데이터를 효과적으로 찾아내기 위해서는 실시간으로 데이터의 갱신과 집계 연산이 가능해야 하고 데이터의 압축이 효율적으로 처리 될 수 있는 다차원 저장구조가 필요하다. 기존의 다차원 데이터 분석 도구인 OLAP 큐브 저장구조는 실시간 업데이트가 힘들고, 스트림 데이터 저장 구조인 DSMS들은 다차원 데이터 분석이 용이하지 않다. 이에 본 연구에서는 건강 스트림 데이터의 특징과 질의를 분석하고, 이러한 스트림 데이터에 적합한 저장구조의 요건을 제시하였다. 또한 점진적 갱신이 가능하고, 대용량 데이터를 시간 차원으로 압축, 삭제하기 용이하며 실시간에 분석 데이터 구축이 가능한 저장구조를 제안하고 그 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.187-190
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• 2003

본 논문에서는 다차원 멀티미디어 데이터의 효율적인 스트리밍과, 다차원 입체 시스템 정보의 효율적인 전송을 위한 (역)다중화기를 제안하였다. 제안한 (역)다중화기는 MPEG-2를 TransMux Layer Tool로 이용하였으며 HPEG-4 시스템을 기반으로 설계되었다 다차원 입체 시스템의 구동을 위한 부가 정보는 본 논문에서 제안한 설러 가지 descriptor를 통해, 다차원 멀티미디어 데이터인 다시점 비디오, 스테레오 오디오, 합성 영상과 함께 수신부로 전송된다. 제안한 (역)다중화기는 다차원 입체 시스템에 매우 적합하며, 다른 시스템과의 호환성도 매우 우수하다.