• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.152-154
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• 2000

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1389-1391
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• 2012

인덱스는 데이터 검색을 빠르게 하기 위하여 사용되며, 많은 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스 시스템은 B+-tree 인덱스를 주로 사용한다. B-tree 인덱스를 사용하여 범위 검색을 수행하는 경우 레코드 각각에 대하여 I/O를 요청함으로써 프로세스가 자주 대기(waiting) 상태가 되어 많은 오버헤드가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서 비동기 복수 I/O 인덱스 스캔방법을 제안한다. 비동기 복수 I/O 인덱스 스캔이 최고 6.5배 빠른 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.789-791
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• 2016

수동 금속 연마과정의 효율성을 향상시키기 위한 자동 시편 연마 시스템들이 개발되었으나 기존 시스템들은 시스템 내부 데이터 처리를 비-트리 인덱스를 이용하기 때문에 데이터 엑세스 효율성이 떨어지며 다수의 기기가 접속할 경우 저장 공간의 낭비가 발생한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조인 결과에 대한 인덱스를 생성하고 컬럼 값 분포도가 낮은 데이터에 대한 액세스 효율성이 높은 비트캡 인덱스를 비트리 구조에 삽입하여 시편 연마기 데이터를 제공하는 시스템을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.6
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• pp.693-705
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• 1999

최근에 사용중인 검색엔진은 증가하는 지역사이트의 정보를 로봇사이트에 인덱스하는데 많은 문제점이 있다. 첫째, 지역사이트의 문서 전체를 로봇사이트로 전송하므로 네트워크의 트래픽을 증가시킨다. 왜냐하면 인덱스 하는데 불필요한 불용어와 특수문자, 중복된 키워드 전체를 전송하기 때문이다. 둘째 지역사이트의증가로 인해 로봇의 방문주기가 길어지므로 최근의 정보를 유지하는데 어려움이 있다. 마지막으로 문서를 로봇사이트에서 파싱하므로 파싱 시간이 길다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 VITAR 방식을 제안하고 중앙집중식 인덱스방식과 성능을 비교분석한다. 이 방식은 지역사이트에서 문서를 생성,갱신, 삭제하고 지역 인덱스에이전트에 의해 파싱한후 푸싱기법을 이용하여 가상인덱스에 키워드 메시지만을 전송한다. VITAR방식의 장점은 키워드메시지만을 전송하므로 네트워크 트래픽을 줄일 수 있고 지역사이트에서 미리 파싱하므로 파싱 시간을 줄일 수 있으며 , 각 지역사이트의 문서가 변경되는 즉시 가상인덱스가 변경되므로 인해 최근의 자료를 유지할 수있다. 특히 중앙집중식 인덱스방식과 성능을 비교분석한 결과 생성타입인 경우 80.3%의 전송절감효과를 얻을 수있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.217-232
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.794-796
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• 2003

주기억 데이타베이스 시스템은 기존의 디스크 기반 데이타베이스 시스템과 달리 빠른 처리속도와 주기억 장치의 효율적인 사용이 주된 관심 사항이다. 본 논문에서는 주기억 데이타베이스에서 공간 데이터를 위한 효율적인 인덱스구조를 제시한다. 기존에 제시된 주기억 데이타베이스를 위한 인덱스 기법으로는 T-트리, Hash 계열 기법등이 제시되었으나, 이러한 모든 인덱스 기법은 1차원 데이타를 위한 인덱스 기법으로 공간 데이타에는 적용이 불가능하다. 이러한 제약을 극복하기 위해서 본 논문에서는 T-트리에 R-트리 개념을 추가 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.36-38
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• 2000

데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로, 각 노드들은 디스크 계층에서 데이터베이스를 공유한다. DSS에서 각 노드는 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 최근에 액세스한 데이터 페이지와 인덱스 페이지들을 자신의 지역 메모리 버퍼에 캐싱한다. 이때 노드가 항상 최신의 페이지를 사용할 수 있기 위해서는 지역 버퍼에 캐싱된 페이지들의 일관성을 지원하여야 한다. 본 논문에서는 데이터 페이지에 비해 빈번히 엑세스되는 인덱스 페이지의 정확성을 보장할 수 있는 캐쉬 일관성 제어 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.231-233
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• 1999

시공간 상에서 움직이는 물체의 이동경로는 일반적으로 MBR이 매우 크므로, R-tree 계열의 다차원 인덱싱 기법을 적용할 때 질의시 겹침 영역이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 time slice에 따라 이동경로의 MBR을 나누어 별도의 인덱스에 저장하는 기법을 제안한다. 이 기법을 적용하면 MBR의 평균 크기가 줄어들어 인덱스 페이지 및 데이터 페이지 접근횟수를 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라, 시간이 지나 질의가 매우 드물게 수행되는 데이터에 대한 엔트리를 삭제하여 검색 범위를 줄이는 것이 용이하다. 또한 본 논문에서는 질의 성능을 최적화하기 위해서 time slice를 어떻게 설계해야 하는지에 대해서도 논의한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.1
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• pp.1-14
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• 2012

As the size of the data warehouse is large, the selection of indices on the data warehouse affects the efficiency of the query processing of the data warehouse. Indices induce the lower query processing cost, but they occupy the large storage areas and induce the index maintenance cost which are accompanied by database updates. The bitmap join indices are well applied when we optimize the star join queries which join a fact table and many dimension tables and the selection on dimension tables in data warehouses. Though the bitmap join indices with the binary representations induce the lower storage cost, the task to select the indexing attributes among the huge candidate attributes which are generated is difficult. The processes of index selection are to reduce the number of candidate attributes to be indexed and then select the indexing attributes. In this paper on bitmap join index selection problem we reduce the number of candidate attributes by the data mining techniques. Compared to the existing techniques which reduce the number of candidate attributes by the frequencies of attributes we consider the frequencies of attributes and the size of dimension tables and the size of the tuples of the dimension tables and the page size of disk. We use the mining of the frequent itemsets as mining techniques and reduce the great number of candidate attributes. We make the bitmap join indices which have the least costs and the least storage area adapted to storage constraints by using the cost functions applied to the bitmap join indices of the candidate attributes. We compare the existing techniques and ours and analyze them in order to evaluate the efficiencies of ours.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.143-144
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• 2018

Edge Computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 트리구조는 데이터 구조의 하나로, 데이터 항목의 한 묶음인 세그먼트를 나뭇가지처럼 연결한 것을 의미하여 분산된 데이터를 군집할 수 있다. 본 논문에서는 Edge Computing 환경에서 트리 구조를 이용하여 인덱스를 관리하는 모델을 알아보기 위해 이진 탐색 트리 중 AVL tree와 Paged Binary tree에 대해 서술하였다.