• 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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• 2004.04b
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.1
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• pp.157-167
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• 2005

In this paper, we propose a new phantom protection method for multi-dimensional index structures. The proposed method uses a hybrid approach of predicate locking and granular locking mechanisms. The proposed mechanism is independent of the types of multi-dimensional index structures, i.e., it can be applied to all types of index structures such as tree-based, file-based and hash-based index structures. Also, it achieves low development cost and high concurrency with low lock overhead. It is shown through various experiments that the proposed method outperforms existing phantom protection methods for multi-dimensional index structures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1863-1866
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• 2002

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 색인구조(Multidimensional Nested Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계기법을 제시한다. MD-NAI는 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층상의 클래스 대치가 있는 중포 술어의 질의처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다. 본 논문에서는 질의 형태에 따른 MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 MD-NAI의 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인 페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 형태에 따라 5.5배까지 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.352-354
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• 1999

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포된 객체에 대한 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 중포 속성 색인기법을 제안한다. 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 일차원 색인구조를 이용함으로써 중포된 객체의 속성과 클래스 계층이 포함된 다양한 형태의 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 다차원 중포 속성 색인기법에서는 다차원 파일구조를 이용하여 중포 속성의 킷값 도메인과 함께 중포 속성을 표현하는 경로상의 모든 속성에 대해 각 속성이 정의된 클래스 계층마다 클래스 식별자 도메인을 할당함으로써, 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다른다. 따라서, 다차원 중포속성 색인기법에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위가 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합 속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 효율적으로 지원할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.753-768
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• 2003

In this paper, we propose a multi-dimensional index structure, tailed a VA(Vector Approximate)-tree that is constructed with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR(Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is a suitable index structure for large amount of multi-dimensional data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.401-404
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• 2006

최근 XML 데이터베이스는 웹의 발전과 더불어 광범위한 인터넷의 자원 공유에 크게 기여하고 있다. XML로 작성된 문서를 저장하고 검색하기 위해 XML 문서의 저장, 질의언어, 질의처리 등에 대한 분야가 활발히 연구되고 있다. 특히 그 중 질의처리의 처리비용을 줄이기 위한 데이터 질의 최적화 기법에 관한 연구가 중요한 과제이다. 증포된 엘리먼트에 대한 기존의 색인기법들은 일차원 색인구조를 이용함으로써 XML Schema가 가지는 타입상속 개념을 고려한 XML 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 XML Schema가 가지는 타입상속 개념을 고려한 XML 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원할 수 있는 다차원 증포 엘리먼트 색인구조와 다차원 경로 엘리먼트 색인구조의 운용법을 제시한다. 또한 효과적인 질의 처리를 하기 위한 XML 데이터베이스 색인구조의 유지비용을 줄이기 위하여 저장 공간 및 갱신 유지 비용을 최소화할 수 있는 효과적인 색인할당 방법을 제시한다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.7
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• pp.925-934
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• 2017

R-tree is index structure which is frequently used for handling spatial data. However, if the number of dimensions increases, or if only partial dimensions are used for searching the certain data according to user preference, the time for indexing is greatly increased and the efficiency of the generated R-tree is greatly reduced. Hence, it is not suitable for the multidimensional data, where dimensions are continuously increasing. In this paper, we propose a multidimensional hash index, a new multidimensional index structure based on a hash index. The multidimensional hash index classifies data into buckets of euclidean space through a hash function, and then, when an actual search is requested, generates a hash search tree for effective searching. The generated hash search tree is able to handle user preferences in selected dimensional space. Experimental results show that the proposed method has better indexing performance than R-tree, while maintaining the similar search performance.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.5 no.2
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• pp.54-68
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• 2002

In this paper, We propose a multi-dimensional index structure, called a VA (vector approximate) -tree that constructs a tree with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is the efficient index structure for large amount of multi-dimensional data.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.3
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• pp.304-314
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• 2005

In this paper, we propose a new phantom protection method for multi-dimensional index structures that uses multi-level grid technique. The proposed mechanism is independent of the types of multi-dimensional index structures, i.e., it can be applied to all types of index structures such as tree-based, file-based and hash-based index structures. Also, it achieves low development cost and high concurrency with low lock overhead. It is shown through various experiments that the proposed method outperforms existing phantom protection methods for multi-dimensional index structures.