• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2298-2309
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• 2000

This paper proposes the multidimensioa! nested attribute indexing techniques (MD- NAI) in object-oriented databases using a multidimensional index structure. Since most conventional indexing techniques for object oriented databases use a one-dimensional index stnlcture such as the B-tree, they do not often handle complex qUlTies involving both nested attributes and class hierarchies. We extend a tunable two dimensional class hierachy indexing technique(2D-CHI) for nested attributes. The 2D-CHI is an indexing scheme that deals with the problem of clustering ohjects in a two dimensional domain space that consists of a kev attribute dOI11'lin and a class idmtifier domain for a simple attribute in a class hierachy. In our extended scheme, we construct indexes using multidimensional file organizations that include one class identifier domain per class hierarchy on a path expression that defines the indexed nested attribute. This scheme efficiently suppoI1s queries that involve search conditions on the nested attribute represcnted by an extcnded path expression. An extended path expression is a one in which a class hierarchy can be substituted by an indivisual class or a subclass hierarchy in the class hierarchy.

• 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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.5
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• pp.509-525
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• 2005

In this paper, we propose the index structure based on a vector approximation for efficiently supporting the similarity search of multi-dimensional data. The proposed index structure splits a region with the space partition method and allocates to the split region dynamic bits according to the distribution of data. Therefore, the index structure splits a region to the unoverlapped regions and can reduce the depth of the tree by storing the much region information of child nodes in a internal node. Our index structure represents the child node more exactly and provide the efficient search by representing the region information of the child node relatively using the region information of the parent node. We show that our proposed index structure is better than the existing index structure in various experiments. Experimental results show that our proposed index structure achieves about $40\%$ performance improvements on search performance over the existing method.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.1-3
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• 2003

최근 중앙처리장치와 주기억장치간의 병목 현상에 의한 성능 저하를 극복하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이런 색인 구조들의 궁극적인 목표는 엔트리 크기를 줄여 팬-아웃(fan-out)을 증가시키고, 캐시 접근 실패를 최소화하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 엔트리의 크기를 줄이는 기법에 따라 기존의 색인 구조들을 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 좌표 값을 고정된 비트로 양자화 함으로써, MBR 키를 압축하는 것이다. 또 다른 하나는 MBR들의 각 좌표 값 중에 그들의 부모 MBR과 같지 않은 좌표 값만을 저장하는 것이다. 본 논문에서는 두 기법의 특성들을 적절히 합한 새로운 색인 구조를 제안하고, 기존에 제시된 두 접근법을 따르는 주기억장치 상주형 다차원 색인 구조를 다양한 환경에서 성능 평가한다. 또한, 기존의 색인 구조와 비교를 통해 제안하는 색인 구조의 우수성을 보인다.

• 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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.384-394
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• 2004

Recently, to relieve the performance degradation caused by the bottleneck between CPU and main memory, cache conscious multi-dimensional index structures have been proposed. The ultimate goal of them is to reduce the space for entries so as to widen index trees and minimize the number of cache misses. The existing index structures can be classified into two approaches according to their entry reduction methods. One approach is to compress MBR keys by quantizing coordinate values to the fixed number of bits. The other approach is to store only the sides of minimum bounding regions (MBRs) that are different from their parents partially. In this paper, we propose a new index structure that exploits the properties of the both techniques. Then, we investigate the existing multi-dimensional index structures for main memory database system through experiments under the various work loads. We perform various experiments to show that our approach outperforms others.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.124-126
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• 2003

다차원 색인 기법 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리로 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색 패스가 증가하고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 증가를 야기하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간의 중첩을 최소화할 수 있는 노드 분할 정책을 제안한다. 기존의 M-트리와는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 그것을 라우팅 객체로 만들어 노드를 커버하는 영역을 최소화하고 노드 안의 엔트리를 재분배하여 밀도 높은 노드를 구성 하도록 한다. 제안된 분할 알고리즘의 효율성을 증명하기 위한 실험 결과 색인공간의 중첩이 줄고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 횟수가 줄어듦을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.64-66
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• 2002

최근 다차원 공간색인 방법의 성능 향상을 위해 근사법을 사용하여 노드의 팬아웃을 증가시키려는 시도가 많이 행해졌다. 하지만 이러한 방법은 색인 구조의 정확성이 떨어져 불필요한 노드를 방문할 확률을 높다는 단점이 있다 본 논문에서는 정적 데이터에 대하여 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 하향식 STR 공간분할방법을 사용한 새로운 색인 방법을 제안한다. 제안한 방법은 공간분할방법을 사용하므로 근사법을 이용한 방법에 비해 정확성이 높을 백 아기라 하향식 계층 STR을 제안하여 STR 공간 분할방법을 효율적으로 트리 구조에 적용할 수 있도록 하였다. 이 피에도 이중분할 방법을 제안하여 점 데이터 및 사각형 데이터의 색인을 가능하게 딸 딱 아니라 사상 공간을 줄여 불필요한 노드의 방문을 막아 성능을 향상시켰다.