• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.217-219
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• 2001

이동 기기의 발달로 이동 객체의 위치 정보에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 시공간 데이타베이스에서 요구하는 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구조는 많지 않다. 사용자는 먼저 범위 질의를 던져 이동 객체를 뽑아낸 후 궤적 질의를 던지게 되는데 이것을 결합 질의라 한다. 기존 방법인 TB-tree는 MBR의 겹침이 심해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 결합 질의를 효과적으로 처리할 수 있는 CR-tree 인덱스 구조를 제안한다. CR-tree는 R-tree와 연곁노드로 구성된다. R-tree 부분은 MBR의 겹침을 최소화해 범위 질의를 효과적으로 처리하고 연결 노드 부분은 이동 객체별로 궤적의 부분을 차례로 저장해서 궤적 질의를 빠르게 저리한다. 즉 결합 질의시 R-tree를 이용해 범위에 속하는 이동 객체를 검색하고 연결 노드를 이용해 그 객체의 궤적을 찾는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.124-129
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• 2007

지금까지 질의 점을 중심으로 최근접 객체(Nearest Neighbor : NN)를 찾는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 질의 점과 객체의 거리만을 고려하기 때문에 질의 점을 둘러싸고 있는 객체들을 찾을 수 없다는 문제점이 있다. 이것을 해결하기 위해서 제안 된 것이 최근접 주변객체(Nearest Surrounder : NS) 질의 처리이다. 최근접 주변 객체는 질의 점을 둘러싸고 있으면서 가장 가까운 객체들을 찾는 것에 대한 연구이다. 기존의 NS를 찾는 방법은 객체 인덱싱을 위하여 R-tree를 사용하며, 질의 점과 최소경계사각형(minimum bounding rectangle : MBR)이 이루는 각의 범위를 계산한다. 계산 수행 결과 각 MBR들 이 이루는 각의 범위가 겹치는 부분이 발생하면 해당 각 범위 내에서 질의 점으로부터 최소거리에 있는 MBR을 선택해야 하므로 범위별 질의 점과 MBR들의 최대 최소 거리를 구해야 한다. 이러한 범위별 계산 과정은 계산 비용을 높이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NS를 필요로 하는 영역에서 각 범위별 겹쳐지는 MBR들의 꼭지점 좌표만을 비교한다. 이것은 기존 연구에서 계산 비용을 높이는 공통 각 계산 절차를 개선하고, 최대 최소 거리 계산 수행은 생략하여 NS를 찾는다. 제안 기법을 위해 논문에서 사용하는 각 알고리즘은 이전 연구보다 나은 계산비용 절감 효과를 가져 올 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.1
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• pp.70-75
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• 2015

In this paper, we explore the efficient processing of continuous range queries over a huge number of moving objects, each of which retrieves the moving objects that are currently located within a geographic query region of interest. The moving objects should continually communicate with the server to report their current locations, so as to keep the results of the continuous range queries up-to-date. However, this increases the server workload and involves a enormous amount of communication as the number of continuous range queries and the moving objects becomes enormous. In this paper, we adopt an approach where we leverage available memory and computational resources of the moving objects in order to resolve these problems. To this end, we propose a query indexing structure, referred to as the Space Partitioning Query Index(SPQI), which enables the server to efficiently cooperate with the moving objects for processing continuous range queries. SPQI improves system performance in terms of server workload and communication cost. Through simulations, we show the superiority of SPQI.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.85-88
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• 1999

전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.3-7
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• 2009

Data centric storages for sensor networks have been proposed to efficiently process multi-dimensional range queries as well as exact matches. Usually, a sensor network does not process only one type of the query but supports various types of queries such as range queries, exact matches and skyline queries. Therefore, a sensor network based on a data centric storage for range queries and exact matches should process skyline queries efficiently. However, existing algorithms for skyline queries have not considered the features of data centric storages. Some of the data centric storages store similar data in sensor nodes that are placed on geographically similar locations. Consequently, all data are ordered in a sensor network. In this paper, we propose a new skyline query processing algorithm that exploits the above features of data centric storages.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.5
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• pp.1095-1101
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• 2012

As the amount of data increases explosively, a large scale database system is emerged to store, retrieve and manipulate it. There are several issues in this environments such as, consistency, availability and fault tolerance. In this paper, we address a efficient range-query method where data management services are separated from transaction management services in large-scale database systems. A study had been proposed using partitions to protect independence of two modules and to resolve the phantom problem, but this method was efficient only when range-query is specified by a key. So, we present a new method that can improve the efficiency when range-query is specified by a key attribute as well as other attributes. The presented method can guarantee the independence of separated modules and alleviate overheads for range-query using partial index.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.336-339
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• 2013

Location-Based services that collect location information for moving object and utilize in real life are being used in many aspects by the development of wireless network technology. Accordingly, new index structures are required to efficiently retrieve the consecutive location of moving objects. This paper addresses algorithms that make index structure by using Douglas-Peucker Algorithm and process range query efficiently on moving objects trajectories. Our algorithms are going to make smaller size of index structure and process more efficiently.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.6
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• pp.397-401
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• 2007

Recent applications on continuous queries on moving objects are extended quickly to various parts. These applications need not only 2-dimensional space data but also high-dimensional space data. If we use previous index for overlapped continuous range queries on high-dimensional space data, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We focus on stationary queries, non-exponential increase of storage cost and efficient processing time for large data sets. In this paper, to solve these problems, we present a novel query indexing method, denoted as PAB(Projected Attribute Bit)-based query index. We transfer information of high-dimensional continuous range query on each axis into one-dimensional bit lists by projecting technique. Also proposed query index supports incremental update for efficient query processing. Through various experiments, we show that our method outperforms the CES(containment-encoded squares)-based indexing method which is one of the most recent research.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.4
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• pp.835-844
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• 2004

Recently, the location-based service for moving customers is becoming one of the most important service in mobile communication area. For moving object applications, there are lots of update operations and such update loads are concentrated on some particular area unevenly. Range queries, whose range can be window or circular, are the most essential query types in LBS. We need to distinguish completely contained cells from partially contained cells in those range queries. Also, it is necessary to consider temporal dimension to filter out qualifying objects correctly. In this paper, we adopt two-level index structures with fixed grid file structures in the second level, which are designed to minimize update operations. We propose a spatial ceil filtering method using VP filtering and a combined spatio-temporal filtering method using time gone concepts. Some experimental results are shown for various window queries and circular queries with different filtering combinations to show the performance tradeoffs of the proposed methods.