• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권3호
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• pp.272-285
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• 2008

무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1807-1810
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• 2002

최근 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보자원을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 메타데이타의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 이러한 메타데이타를 생성하기 위한 효과적인 메타데이타 생성 시스템의 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 메타데이타를 생성하는데 있어 정보자원의 종류에 따라 메타데이타 항목들에 대한 특성을 정의한 메타데이타 스키마의 활용은 미비한 실정이다. 본 논문에서는 여러 가지 자원기술 표준을 지원하는 메타데이타 스키마 관리 기법을 제안하고, 메타데이타 스키마를 이용한 RDF 표준을 따르는 메타데이타를 쉽고 빠르게 생성하는 메타데이타 생성 시스템의 설계를 제시한다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제3권1호
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• pp.65-84
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• 1996

대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 시스템은 웹(Web)의 대규모 멀티미디어 정보 서비스의 우수성과 데이타베이스 시스템의 방대한 데이타베이스 관리 가능을 상호 보완적으로 통합함으로써 구현할 수 있다. 데이타베이스 통로(gateway)는 이러한 통합의 핵심적인 소프트웨어라 할 수 있다. 데이타베이스 통로의 필요성이 인식된 후로 현재 많은 상용 및 연구용 제품이 개발되어 왔다. 데이타베이스 통로의 구조는 데이타베이스 접속을 웹에 어떻게 연동시키는가에 따라 다양하게 나누어지고 구조에 따라 성능도 달라지게 된다. 본 논문에서는 여러가지 데이타베이스 통로의 구조에 대하여 분류체계를 제안하고, 현재 충남대학교에서 개발하고 있는 UniWeb의 설계 및 구현을 기술한다. UniWeb은 웹을 위한 UniSQL/X 데이타베이스 통로로서 DBMS의 최적화 가능을 최대한 활용할 수 있는 구조를 가지고 있으며, 웹 응용 개발을 위한 환경을 지원하고 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 1999년도 학술회의 논문집 2권2호
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• pp.131-145
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• 1999

최근 정보화 사회에서 정보의 처리와 공유에 대한 관심이 크게 증가하지만 기존 지리정보시스템(GIS)이 갖고 있던 상호 이질적인 지형공간데이타 포맷을 가지고는 효율적인 정보의 처리와 공유가 어려운 형편이다. 이러한 지형공간데이타 포맷의 문제로 인해 지형공간 데이터의 중복수집의 문제가 발생하였으며, 또한 많은 시간과 경비가 중복 투자퇴고 있다. 본 논문에서는 지형공간 데이타 중복수집의 문제점을 효과적으로 해결하고, 이미 구축되어 있는 지형공간 데이타를 필요로 하는 사람들과 공유하고 유통하기 위하여 KGDC(Korean Geospatial Data Clearinghouse)를 설계 및 구현하였다. KGDC를 통하여 ESRI와 Intergraph사의 상용 지리정보시스템들의 데이타를 별도의 처리과정 없이 공유할 수 있으며, 또한 OGC(OpenGIS Consortium)의 OpenGIS 구현명세에 기술되어 있는 표준 OpenGIS 인터페이스를 지원하는 지형공간 데이타 서버의 데이타도 효과적으로 공유할 수 있다. 특히, KGDC는 다양한 검색 기능과 다양한 정보를 제공하여 손쉬운 지형공간 데이타의 공유 및 유통을 가능하게 하며, 검색을 위한 정보와 검색의 결과로 이용하기 위해 ISO/TC211 표준 메타데이타를 부분적으로 지원하고 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.57-62
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• 2004

현재 모바일 환경에서 위치 데이타를 활용하는 LBS(Location Based Services)나 Telemetics 같은 분야가 새로운 화제로 대두되었으며, 관련된 다양한 이동 객체 관리 시스템이 국내외에서 개발되고 있다. 이러한 시스템은 위치 데이타의 효율적인 저장 및 검색을 지원해야 하며, 또한 저장 및 검색의 효율성과 안전성을 검증하기 위해 다양한 데이타 셋을 이용한 테스트 및 성능 평가가 요구되고 있다. 그리고, 이 경우에 특정 상황을 가정한 임의 데이타 셋보다 실제 환경에 가까운 데이타 셋을 이용한다면 보다 정확한 테스트와 성능 평가가 가능할 것이다. 본 논문에서는 이러한 필요성을 해결하기 위해 실제 환경에서의 지형 지물과 같은 다양한 고정 객체와 지형 지물상에서 이동하는 다양한 이동 객체를 고려하여 위치 데이타를 생성하는 기법을 연구하였다. 특히, 고정 객체 및 이동 객체의 위치 데이타를 표현하는데 있어 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 지리 데이타 공유 및 저장의 표준인 GML(Geography Markup Language) 명세에 기반한 GML 문서를 사용하였다. 즉, 본 논문에서는 다양한 이동 객체 관리 시스템이 실제 환경에 가까운 테스트 및 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하기 위해 GML 기반 이동 객체 위치 데이타 생성자를 개발하였으며, 생성된 데이타 셋은 LBS나 Telemetics는 물론 4D GIS 분야에서 보다 정확한 테스트 및 성능 평가를 위해 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.577-586
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• 2001

최근의 데이타베이스 연구 분야에서는 대규모의 데이타베이스에 저장된 데이타를 분석하여 데이타베이스에 존재하지만 쉽게 드러나지 않는 암시적인 지식을 탐사하는 기술인 데이타마이닝이 각광받 고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타 마이닝의 기법 중의 하나인 연관 규칙 탐사 기법온 연구하며 비록 데이타베이스에서 희소하게 나타나는 데이타이지만 임의의 데이타와 높온 비율로 동시에 나타나는 의미 있는 희소 데이타를 고려한 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 또한 이러한 희소 항목의 탐사에 대하여 기 존의 연판 규칙 탐사 알고리즘과 제안한 알고리즘의 성능을 비교하여 평가한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권1호
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• pp.59-69
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• 2012

일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권4호
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• pp.319-332
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• 2008

OLAP의 다차원 데이타 모델인 데이타 큐브는 많은 다차원 데이타 분석에 성공적으로 적용되었으며, 데이타 스트림 분석에도 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 데이타 스트림은 실시간에 지속적으로 방대하게 생성되며, 데이타의 분포적 특성이 빠르게 변한다는 특징을 가지며, 제한된 메모리 및 처리능력 때문에 한번만 검사하여 처리하는 것을 기본으로 한다. 때문에 데이타 스트림을 메모리에 모두 저장하는 것은 불가능하다. 또한 사용자는 모든 속성 값에 대하여 관심을 두기보다는 일정 지지율 이상을 가진 속성 값에 더욱 관심을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 데이타 스트림 환경에서 데이타 큐브를 효과적으로 적용하기 위한 동적 데이타 큐브를 제안한다. 동적 데이타 큐브는 속성 값의 지지율에 따라 사용자 관심 영역을 지정하고, 속성 값을 동적으로 그룹화하여 관리한다. 이를 통해 메모리 및 처리시간을 절약하게 된다. 또한 동적으로 지지율이 높은 속성에 대한 분석 상세도를 높여주기 때문에 사용자의 관심영역을 효과적으로 보여준다. 마지막으로 실험을 통하여 제한된 메모리에서 동적 데이타 큐브가 효율적으로 동작함을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.140-149
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• 2004

수많은 이동 클라이언트가 있는 이동 사용자 환경에서 데이타 방송 기법은 매우 효과적인 데이타 전달 방식으로 주목을 받고 있다. 이 방식에서 데이타베이스 서버는 데이타를 무선채널을 통해 주기적으로 배포하며 클라이언트는 필요한 데이타를 선택적으로 액세스하는 읽기 전용 트랜잭션을 수행한다. 한편, 서버에서는 데이타 방송과 병행해서 데이타베이스 갱신도 수행하므로 플라이언트가 일관성 있는 데이타를 액세스할 수 있으려면 동시성제어 문제가 해결되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 동시성제어 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘인 SCDSC(Serialization Checking with DirtySet on Commit) 기법을 제안한다. SCDSC는 이동 클라이언트에서 다중 데이타를 요구하는 읽기 트랜잭션을 커미트할 때 일반 데이타와 함께 방송된 DirtySet을 점검하여 일관성을 유지하는 일종의 낙관적 동시성 제어기법이다. DirtySet은 일정 방송주기 동안 변경된 데이타 집합으로 방송주기가 바뀔 때마다 슬라이딩 윈도우 방식으로 서버에서 갱신되어 배포된다. 또한, 제안하는 알고리즘의 성능을 데이타 일관성(data consistency) 및 현재성(data currency) 관점에서 분석하고 시뮬레이션을 통해 알아본다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.353-362
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• 2006

데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브 (multidimensional data cube) 기술을 연구하는 데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성 (sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다 차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.