• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.347-349
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• 1999

본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.195-210
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• 2003

이 논문에서는 다차원 색인구조의 동시성을 최대화하는 동시성제어 알고리즘과 이를 위한 회복기법을 제안한다. 다차원 색인구조에서 동시성을 저하는 가장 큰 요인은 MBR 변경연산과 분할 연산이다. 제안하는 알고리즘은 먼저 MBR 변경연산으로 인한 동시성 저하를 최소화하기 위해서 PLC(Partial Lock Coupling) 기법을 제안한다. 이 기법은 기존 방법에 비해 잠금결합을 사용하는 회수를 크게 줄여 동시성을 높인다. 또한, MBR 변경의 수행 중에도 탐색자들이 해당 노드를 접근할 수 있도록 하는 MBR 변경 방법을 제안한다. 분할로 인한 동시성 저하를 해결하기 위해서 노드 분할로 인한 탐색자의 지연 시간을 최소화 할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 BADA-4 DBMS의 저장시스템인 MiDAS-3에서 구현하여 성능평가를 수행한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수함을 보인다. 마지막으로, 이 논문에서는 제안하는 동시성제어 방법에 적절한 회복기법을 제안한다. 회복기법은 동시성을 최대한 보장할 수 있도록 설계되었으며 빠른 회복시간을 보장한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.55-65
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• 2005

본 논문은 이동체의 잦은 갱신에 의해 발생하는 색인 재구성에 대한 비용을 줄이기 위해 이동체의 지연 다량 삽입 기법을 제안한다. 기존 이동체 색인에 대한 연구는 주로 색인 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 초점을 두었다. 이들은 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 색인 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 거의 고려하지 않았다. 이러한 이동체 데이터의 갱신 연산에 대한 비용을 줄이기 위해 다량 삽입 기법과 여러 색인이 제안되었다. 하지만 제안된 기법들은 매우 가변적이고 대량인 데이터를 효율적으로 처리하는데 많은 디스크 I/O 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 R-트리를 관리할 수 있는 현재색인에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 색인 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 버퍼링 기법을 사용한다. R-트리의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 색인을 추가하여 노드의 분할과 합병을 예상한다. 또한 연산을 종류에 따라 분류하여 불필요한 삽입과 삭제 연산을 줄인다. 노드의 변환를 최소화하는 방향으로 이동 객체의 처리 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입 기법이 기존의 삽입 기법들보다 색인의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.367-380
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• 2002

최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26～187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1575-1578
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• 2003

이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1133-1148
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• 2012

본 논문에서는 XML 데이터베이스에서 XML 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 타입상속 색인구조(MD-TIX)들의 계층적 구성기법을 제시한다. MD-TIX는 중첩요소와 여러 타입상속 계층으로 이루어진 중첩술어의 조상-자손 관계 탐색을 효율적으로 지원하기 위하여 다차원 색인구조를 이용하는 색인기법이다. 그러나 이러한 MD-TIX는 질의에 주어진 Xpath의 길이가 긴 경우에 색인 엔트리의 구성문제 때문에 색인구조의 구축과 유지관리에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 먼저 주어진 Xpath에서 인접한 두 타입 사이의 직접 관계 탐색을 지원하는 기본 색인구조들을 구축하고, 이들을 바탕으로 Xpath상의 임의의 두 타입 사이의 간접 관계 탐색을 지원하는 유도 색인구조들을 구축한다. 이러한 과정을 전체 길이의 Xpath를 지원하는 하나의 목표 색인구조를 구축하기까지 계층적으로 구성하는 방법을 제시한다. 또한 Xpath 상에 주어진 몇 개의 부경로 탐색만을 지원하기 위한 부분적인 색인계층을 효율적으로 구축하기 위한 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.131-133
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• 2000

이 논문에서는 다차원 색인 구조에서 질의를 지연시키는 주된 요인인 노드 분할연산과 MBR(Minimun Bounding Regions)변경 연산에 대해 효율적으로 대처하는 동시성 제어 기법을 제안한다. 분할 시 탐색이 지연되는 시간을 최소화 하기 위해 대부분의 과정에서 질의와 호환되는 공유 래치를 획득한 후 수행하고 분할이 발생된 노드에 엔트리들이 복사되는 동안만 배타 래치를 획득하는 방법을 사용한다. MBR 변경 연산의 동시성을 높이기 위해 부분적인 잠금 결합을 사용한다. 즉, MBR 변경 연산중 주로 발생되는 MBR이 증가되는 삽입연산은 잠금 결합을 수행하지 않고, 감소되는 삭제 연산만 잠금 결합을 수행한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 동시성 제어 기법이 GiST의 동시성 제어 알고리즘에 비해 처리율 관점에서 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.142-144
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• 2000

오늘날, 컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발달로 인하여, 사용자의 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구들이 높아져가고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 검색 시스템에서 멀티미디어 정보는 그 해당 데이터의 고유한 성질에 알맞은 특징 정보로써 표현되며, 각각의 특징 정보를 이용하여 해당 멀티미디어 정보 검색을 위한 색인을 구성하고 사용자의 질의에 대해 검색을 수행하게 된다. 그러나 이미지나 비디오 등의 다른 멀티미디어 정보 검색에 비해, 음악 정보에 대한 검색은 아직 연구가 미비한 상태이므로 본 논문에서는 음악 정보로부터 추출된 특징 정보를 이용하여 음악정보의 다차원 색인을 구축함으로써, 사용자의 음악 질의에 대해서 보다 나은 기능들과 효율을 가지도록 내용 기반 음악 정보 검색 수행을 지원하는 정보 검색 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.37-40
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• 2011

계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1505-1514
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• 2004

시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.