• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-66
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• 2006

실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.31-41
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• 2001

데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 분석을 위한 OLAP 질의에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 실체 뷰 도입을 고려할 수 있다. 데이터 웨어하우스 환경에서 실체 뷰는 차원 테이블 과 사실 테이블의 조인으로 구성되어 있는 조인 뷰로 이루어지므로 지인 비용은 실체 뷰 선택에 영항을 미치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실체 뷰의 차원 속성 레벨을 이용하여 조인 테이블 추적하는 방법을 정형화하고 조인 비용을 기반으로 한 실체 뷰 선택 알고리즘을 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1319-1332
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• 2017

In recent years, the number of video cameras that are used to record and broadcast live sporting events has increased, and selecting the shots with the best view from multiple cameras has been an actively researched topic. Existing approaches have assumed that the background in video is fixed. However, this paper proposes a best view selection method for cases in which the background is not fixed. In our study, an athlete of interest was recorded in video during motion with multiple cameras. Then, each frame from all cameras is analyzed for establishing rules to select the best view. The frames were selected using our system and are compared with what human viewers have indicated as being the most desirable. For the evaluation, we asked each of 20 non-specialists to pick the best and worst views. The set of the best views that were selected the most coincided with 54.5% of the frame selection using our proposed method. On the other hand, the set of views most selected as worst through human selection coincided with 9% of best view shots selected using our method, demonstrating the efficacy of our proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.129-131
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• 1999

다차원 데이터베이스에서 데이터분석을 위한 OLAP질의에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 실체 뷰를 고려할 수 있다. 다차원 데이터베이스에서의 실체 뷰는 차원 테이블과 사실 테이블의 조인으로 구성되어 있는 조인 뷰를 형성하며 적절한 개수의 실체 뷰를 선택하는 일은 중요하다. 조인비용은 다차원 데이터베이스의 실체 뷰 선택에 있어서 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 조인 비용을 구하기 위해서 실체 뷰의 계층정보를 이용하여 조인 테이블 추적하는 방법을 정형화하고 구현한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.2
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• pp.325-338
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• 2004

A data warehouse stores information that is collected from multiple, heterogeneous information sources for the purpose of complex querying and analysis. Information in the warehouse is typically stored In the form of materialized views, which represent pre-computed portions of frequently asked queries. One of the most important tasks of designing a warehouse is the selection of materialized views to be maintained in the warehouse. The goal is to select a set of views so that the total query response time over all queries can be minimized while a limited amount of time for maintaining the views is given(maintenance-cost view selection problem). In this paper, we propose an efficient solution to the maintenance-cost view selection problem using a genetic algorithm for computing a near-optimal set of views. Specifically, we explore the maintenance-cost view selection problem in the context of OR view graphs. We show that our approach represents a dramatic improvement in terms of time complexity over existing search-based approaches that use heuristics. Our analysis shows that the algorithm consistently yields a solution that only has an additional 10% of query cost of over the optimal query cost while at the same time exhibits an impressive performance of only a linear increase in execution time. We have implemented a prototype version of our algorithm that is used to evaluate our approach.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.604-612
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• 1999

데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.288-292
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• 2007

최근 동영상 데이터의 폭발적인 증가와 함께 이의 요약을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 동영상 데이터 수집 과정에서 하나의 카메라가 아닌 멀티 카메라를 활용하는 경우도 늘고 있는데 이들 대부분은 실내에서 넓은 영역을 커버하거나 물체를 추적하기 위한 목적으로 멀티 카메라 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 하나의 이벤트를 여러 방향으로부터 입력하여 하나의 대상에 대한 다양한 시각과 정보에 초점을 맞추며, 이를 바탕으로 수집된 이벤트 시퀀스에 대한 문제를 다룬다. 과정은 여러 개의 카메라 뷰 가운데 최적의 뷰를 선택하는 카메라 뷰 선택과정과, 그렇게 만들어진 하나의 전체 시퀀스를 요약하는 과정으로 나누어진다. 본 논문에서는 사용자 조사 및 분석을 통해 얻은 사용자 선호도 통계 정보로부터 카메라 뷰 선택을 위한 규칙을 획득하였고, 사람의 의사결정과정을 모방하고자 퍼지 규칙기반 시스템을 사용하여 이벤트를 평가한 후 그 점수에 근거한 요약을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.106-108
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• 2004

데이터 웨어하우스는 OLAP의 질의 처리 성능을 놓이고 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위긴 데이터 큐브의 결과를 실체화된 뷰로 저장한다. 최적의 사용자 응답 시간을 제공하기 위해서는 데이터 큐브의 전체를 저장하는 것이 졸지만 실체화 뷰는 일반적으로 물리적 저장소에 저장되기 때문에 데이터 큐브 전체를 저장하는 것은 저장 공간의 오버헤드를 초래하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 데이터베이스 클러스터에 대용량의 실제화 부를 저장하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실체화 뷰의 선택 기준으로 부의 실체화 이익과 뷰들 간의 의존성을 데이터베이스 클러스터 환경에 맞게 제시하고 선택 기준에 따라 실체화 뷰를 서로 다른 노드에 저장함으로서 각 노드들의 실체화 이익을 균등하게 유지한다. 이는 질의가 하나의 노드에 집중되는 현상을 방지함으로서 각 노드의 효율성을 최대로 높일 수 있는 기법이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.47-48
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• 2015

본 논문에서는 의사 분산 트리를 이용하여 효율적으로 후보 실체 뷰를 선택하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 후보 실체 뷰의 이득, 실체화 크기, 그리고 갱신율을 고려하여 의사 결정 트리로 구축한다. 의사 결정 트리를 이용하여 효율이 높은 후보 실체 뷰의 선택 및 빠른 교체 수행을 목적으로 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.12
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• pp.24-34
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• 2015

With the development of the semantic web, a large amount of data being produced nowadays is in RDF format. RDF is represented by a triple. An RDF database consisting of triples requires the high cost of join query processing. Materialized view is known as a scheme to reduce the query processing cost by accessing materialized views without accessing the database. It is physically stored the results or the intermediate results of the query processing in a storage area. In this paper, we propose a materialized view selection scheme by using decision tree to solve such a problem. The decision tree considers the size and maintenance costs of the materialized view as well as the profit of query response times. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme increases the number of materialized views in the limited storage space and decreases the update rates of the materialized views.