• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.6
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• pp.585-595
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• 2004

A query processing is a critical issue in data warehouse environment since queries on data warehouses often involve hundreds of complex operations over large volumes of data. Data warehouses therefore build a large number of materialized views to increase the system performance. Which views to materialized is an important factor on the view maintenance cost as well as the query performance. The goal of materialized view selection problem is to select an optimal set of views that minimizes total query response time in addition to the view maintenance cost. In this paper, we present an efficient solution for the materialized view selection problem. Although the optimal selection of materialized views is NP-hard problem, we developed a feasible solution by utilizing the characteristics of relational operators such as join, selection, and grouping.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.691-693
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• 2004

비디오 시퀀스에서의 객체 추적은 보안 및 감시 시스템(Security and surveillance system), 비디오 원격 회의(Video teleconferencing)등과 같이 컴퓨터 비전 응용 분야에 널리 이용되어, 정정 그 중요성이 증가하고 있다 여러 가지 이유로 인친 카메라 덜(View)로부터 객체의 가시 상태가 변하는 경우, 하나의 뷰만을 이용해서는 좋은 결과를 가지기 어렵기 때문에 본 논문에서는 객체가 가장 잘 나타나는 뷰를 선택해서 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 각각의 카메라 뷰에서 객체를 추적하기 위해 본 논문에서는 다중 후보가 결합된 Mean-shift 알고리즘을 이용한다. 제안된 시스템의 경우, 복잡한 환경으로 인해 객체의 가시 상태가 변하는 환경에서 단일 뷰를 이용하는 경우와 비교해 더 나은 성능을 가질 수 있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.168-180
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• 2001

데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2273-2286
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• 2000

In order to acquire the precise and fast response for an analytical query, proper selection of the views to materialize in data warehouse is very crucial. In traditional view selection algorithms, the whole relations are considered to be selected as materialized views. However, materializing the whole relations rather than a part of relations results in much worse performance in terms of time and space cost. Therefore, we present an improved algorithm for selection of views to materialize using clustering method to overcome the problem resulted from conventional view selection algorithms. In the presented algorithm, ASVMRT(Algorithm for Selection of Views to daterialize using Iteduced Table). we first generate reduced tables in clata warehouse using automatic clustering based on attrihute-values density, then we consider the combination of reduced tables as materialized views instead of the combination of the original hase relations. For the justification of the proposecl algorithm. we show the experimental results in which both time and space cost are approximately 1.8 times better than the conventional algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.32-33
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• 2017

최근 영상처리 기술 및 방송통신의 발전으로 실감이 극대화되는 실감형 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하였다. 이에 실감형 서비스로 자유선택시점 서비스에 대한 연구가 진행중이다. 자유선택시점 서비스는 사업자가 일반적으로 제공하는 뷰 외에 사용자가 원하는 뷰를 선택해 시청할 수 있는 서비스이다. 자유선택시점 서비스를 제공하기 위해서는 하나의 콘텐츠를 다양한 시점으로 취득해야하며, 사용자가 원하는 시점에 해당되는 영상을 실시간으로 반응해 제공해야한다. 본 논문에서는 자유선택시점 비디오의 실시간 시점 이동을 위한 수신 구조를 설계하고 제안한다. 제안하는 수신 구조는 시청자의 시점 이동에 맞춰 실시간으로 시점을 이동하여 사용자가 원하는 시점의 영상을 재생할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.1
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• pp.76-81
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• 2015

Research on top-k query processing algorithms for analyzing big data have been spotlighted recently. However, because existing top-k query processing algorithms do not provide an efficient index structure, they incur high query processing costs and cannot support various types of queries. To solve these problems, we propose a top-k query processing algorithm using a view selection method based on a grid index. The proposed algorithm reduces the query processing time by retrieving the minimum number of grid cells for the query range, by using a grid index-based view selection method. Finally, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms an existing scheme, in terms of both query processing time and query result accuracy.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.3
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• pp.275-286
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• 2017

In this study, we propose a novel technique of software clustering to recover the software module-view by using the dependency and author entropy of modules. The proposed method first performs clustering of modules based on structural and logical dependencies, then it migrates selected modules from the clustered result by utilizing the author entropy of each module. In order to evaluate the proposed method, we calculated the MoJoFM values of the recovery result by applying the method to open-source projects among which ground-truth decompositions are well-known. Compared to the MoJoFM values of previously studied techniques, we demonstrated the effectiveness of the proposed method.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.587-595
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• 2001

Precomputation and materialization of parts. commonly called views of a data cube is a common technique in data warehouses The view is defined as the result of a query which is defined through aggregate functions In this paper we introduce the concept of fine granule view. The fine granule view is the result of a query defined through aggregate functions and the range on each dimension, where the subdivision of each dimension is based on queries access patterns. For the representation and selection of fine granule views to materialize, we define the ANO-OR cube graph and AND-OR minimum cost graph. With these structures, we propose a fine granule view materialization method. And through experiments, we evaluate the performance of the proposed method.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.705-710
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• 2006

인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.335-337
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• 2012

전투공간 시뮬레이션 결과를 가시화할 뿐 아니라 시나리오 가시화 중에 사용자가 선택한 엔티티의 상세한 관찰을 제공하기 위해 스테레오 3D 모델 뷰어를 개발하여 가시화 시스템의 프로토타입을 구성하였다. 전투공간 가시화를 위해서는 가시화 스프트웨어인 SIMDIS를 사용하였다. 사용자는 시뮬레이션 가시화 스크린 상에서 엔티티를 선택할 수 있으며, 이 엔티티의 자세한 관찰은 스테레오 3D 모델 뷰어에 가시화 된다. 모델 뷰어는 사용자에게 엔티티 관찰 시 몰입감과 인지도를 향상시키기 위하여 헤드 트래킹 기술을 적용하였다. 사용자의 위치를 추적하기 위해서는 깊이 카메라를 이용하였으며, 획득한 깊이 영상을 통해 실시간 사용자 헤드 트래킹을 적용하였다. 구현된 시스템은 SIMDIS를 이용한 전투공간 시뮬레이션 가시화와 스테레오 3D 뷰어를 각각 가시화하기 위하여 2D 디스플레이와 3D TV를 사용하였다.