• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.2 s.14
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• pp.81-89
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• 2005

Declustering and parallel index structures are important research areas to improve a performance of databases. Previous researches proposed several distribution schemes for parallel R-trees, however there is no search schemes to be suitable for the index. In this paper, we propose schemes to improve the performance of range queries for distribute parallel indexes. The proposed schemes use the features that a parallel disk can read multiple nodes from various disks. The proposed schemes are verified using various implementations and performance evaluations. We propose new schemes which can read multiple nodes from multiple disks in contrast that to the previous schemes which can read a node from disk. The experimental evaluation shows that the proposed schemes give us the performance improvement by 40% from the previous researches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.187-189
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• 2002

인터넷의 성장과 함께 전자적인 형태로 표현되는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서를 병렬적으로 검색하는 병렬 정보 검색이 많은 양의 문서에 대한 빠른 검색을 지원하는 것에 있어 더욱 중요한 역활을 하고 있다. 병렬 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 역 색인을 분활하고 분활된 역 색인을 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다 역 색인을 분활하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 있다: 1) 문서 식별자를 기반으로 하는 분활 방법과 2) 키워드 식별자를 기반으로 하는 분활 방법. 그러나 각 방법은 단점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 정보 검색 기능이 밀결합된 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 사용하여 병렬 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 첫째로, 기존의 역 색인 분할 방법을 분석하고 각 분말 방법의 단점들을 보완할 수 있는 혼합 분활 방법을 제안한다. 둘째로, 많은 양의 문서에 대해 성능 저하의 원인이 되는 대형 포스팅을 분할 하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 시스템의 유용성을 보이기 위해 실험을 수행한다. 예제 데이터베이스로서는 이백만 건의 웹 페이지를 사용한다. 실험 결과, 질의 저리 시간이 역 색인 분말의 블록의 개수에 근사하게 비례하여 줄어들고 시스템이 좋은 확장성을 가짐을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.6
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• pp.763-779
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• 1999

공간 조인을 위한 공간 색인은 단일할당 방식과 다중할당 방식으로 구분한다. 단일할당 공간색인은 하나의 공간색채를 단 하나의 노드에만 할당하고, 다중할당은 하나의 객체를 여러 노드에 할당하는 공간 색인으로서 R-tree 가 전자에 해당하고, Quad-tree가 후자에 해당한다. 지금까지 단일 할당과 다중 할당 공간 색인에서의 공간조인에 대한 직접적인 성능 비교 평가가 거의 없다. 왜냐하면 각 공간 색인의 구조가다르고 적용할 수 있는 공간 조인 기법 또한 전혀 달라 정확한 성능 평가가 매우 어렵기 때문이다. 그래서 이 논문에서는 고정 그리드 파일을 변형하여 다중 할당 공간 색인과 단일 할당 공간 색인을 각각 구성한 뒤 두 공간 색인의 병렬 공간 조인 성능을 평가하였다. 평가를 위해 4가지 병렬공간조인기법을 제안하였다. 그리고 태스크 할당을 위해 태스크의 크기와 객체의 공간 지역성을 이용한 준동적 태스크 할당 방법을 제안하였다. 실험은 MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서 수행되었고, 여과 단계 후 중복을 제거하는 다중할당-단일조인 방식이 우수함을 보였다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.8 no.1 s.16
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• pp.59-75
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• 2006

One of the most challenging and encouraging applications of state-of-the-art technology is the field of traffic control systems. It combines techniques from the areas of telecommunications and computer science to establish traffic information and various assistance services. The support of the system requires a moving objects database system (MODB) that stores moving objects efficiently and performs spatial or temporal queries with time conditions. In this paper, we propose schemes to distribute an index nodes of trajectory based on spatio-temporal proximity and the characteristics of moving objects. The scheme predicts the extendible MBB of nodes of index through the prediction of moving object, and creates a parallel trajectory index. The experimental evaluation shows that the proposed schemes give us the performance improvement by 15%. This result makes an improvement of performance by 50% per one disk.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.86-88
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• 2000

SAN(Storage Area Network)이 최근 대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 차세대 저장 장치로 각광받고 있다. 이 SAN에는 이미지, 동영상, 지도, 캐드 데이터와 같은 대용량의 고차원 특징을 갖는 데이터들이 저장되어 관리 될 것이다. 따라서 SAN 환경에서 이들을 보다 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 효율적인 고차원 색인구조가 필요하다. SAN 환경은 저장 장치를 공유하는 형태의 병렬 환경이라 볼 수 있다. 이 논문에서는 SAN의 병렬성을 충분히 이용해서 고차원 데이터를 색인할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 구조는 하나의 노드를 여러 디스크에 분산시켜 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄임으로서 검색성능을 향상시킨다. 또한 범위 질의와 K-최근접 질의 수행시 병렬성을 최대화하는 방법을 제안한다.

• 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 Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.401-409
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• 2002

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.103-105
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• 2002

이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.769-772
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• 2007

공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 색인구조의 처리는 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O 연산의 병렬처리는 공간 색인구조의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PR-tree라는 병렬형 공간 색인구조를 제안한다. PR-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.90-92
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• 2000

비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분이 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.