• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.369-379
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• 2001

본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.771-772
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• 2009

최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.374-376
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• 2003

본 논문에서는 Fussy C-Means (FCM) 알고리즘에 의해 계산된 퍼지 클러스터들에 대한 평가 인덱스를 제안한다. 제안된 인덱스는 퍼지 클러스터들간의 인접성(inter-cluster proximity)을 이용한다. 클러스터 인접성을 도입함으로써 클러스터간의 중첩 정도를 계산할 수 있다. 따라서, 인접성 값이 낮을수록 클러스터들은 공간에 잘 분포하게 됨을 알 수 있다. 다양한 데이터 집합에 대한 실험을 통해서 제안된 인덱스의 효율성과 신뢰성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.472-475
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• 2003

본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.69-72
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• 2011

플래시 메모리 기반의 저장 시스템은 빠른 접근 속도, 작고 가벼운 특성, 저전력 소모 등의 이유로 하드 디스크를 대체하는 저장 매체로 주목 받고 있다. 플래시 메모리는 하드 디스크와 다르게 읽기 쓰기 소거 연산이 필요하며 수혈 단위와 수혈 시간 이 비대칭적이다. 또한 제자리 갱신이 불가능하기 때문에 가장 느린 소거 동작을 선행하여 갱신 연산을 수행한다. 기존 호스트 시스템은 읽기 쓰기 연산 만을 수행하기 때문에 플래시 메모리를 바로 사용하기 위해서는 별도의 소프트웨어 중간 계층인 플래시 전환 계층이 필요하다. 그러나 디스크 기반의 B-트리를 플래시 전환 계층 위에서 인덱스로 사용하면 B-트리 특성상 제자리 갱신이 빈번하게 발생하기 때문에 성능 저하가 발생한다. 따라서 플래시 메모리 특성을 고려한 새로운 인덱스 구조가 필요하게 되었다. 플래시 메모리 전용의 인덱스 ${\mu}$-트리와 LSB-트리가 제안 되었지만, ${\mu}$-트리는 페이지 관리의 비효율성, LSB-트리는 임시 노드 관리 추가 비용의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 ${\mu}$-트리와 LSB 트리의 문제점을 해결하기 위하여 지연 갱신을 이용한 B-트리를 제안한다. 제안하는 인덱스는 변경이 일어나는 노드를 메모리에 적재시켜 데이터 삽입 시 노드 갱신을 지연시키고 노드 분할 없이 데이터의 순차 삽입을 처리하여 검색 및 쓰기 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 관련 연구인 ${\mu}$-트리와 LSB-트리를 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.

• 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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.7
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• pp.905-913
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• 2008

Many heterogeneous XML documents are being widely used with the increasing employment of XML, and the importance of data structure research for more efficient document management has been growing steadily. We propose a query processing technique which uses parent node information in a partitioned inverted index tree. The searching efficiency of these heterogeneous documents is greatly influenced by the number of query processing and the amount of target data sets in many ways. Therefore, considering these two factors is very important for designing a data structure. First, our technique stores parent node's information in an inverted index table. Then using this information, we can reduce the number of query processing by half. Also, the amount of target data sets can be lessoned by using partitioned inverted index table. Some XML documents collected from the Internet will be used to demonstrate the new method, and its high efficiency will be compared with some of the existing searching methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.1
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• pp.62-69
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• 2011

A novel QEGT codebook index searching algorithm for long tenn evolution (LTE) system is proposed. The proposed algorithm divides the Q precoding vectors into M groups, and selects the optimal precoding vector from the selected group at the receiver. This algorithm reduced the calculation for searching the optimal precoding vector index compared to the previous algorithms. The index searching algorithm is implemented for TI's TMS320C6713 DSP board. When the number of transmit antenna is 4, the number of clock cycles is reduced to 25%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.55-57
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• 2002

공간 데이터베이스의 규모는 매우 방대하여 질의 처리에 많은 비용이 발생한다. 따라서 효율적인 질의 처리를 위해서는 질의 수행 결과의 예측이 필요하다. 이를 위해 실제 공간 데이터의 특성을 근접하게 나타내는 요약 데이터를 생성하여 그 결과를 통해 질의 결과의 크기를 추정하게 된다. 기존의 공간 데이터 요약 기법으로는 면적 균등 분할 기법, 개수 균등 분할 기법, 인덱스 분활 기법 등이 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 다양한 분말 기법에 대해 알아보고, 힐버트 공간 재움 곡선 방법에 개수 균등 분말 기법을 적용시킨 새로운 공간 분할 방법을 제안하여 기존의 방법과 새로운 방법의 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.214-216
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• 2001

유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.