• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.293-294
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• 2011

KISTI collects the scientific and technical articles published in Korea and builds the Korean STI database for scientists. The number of papers exceeds one million. To improve the search efficiency of the database additional processing is required. Abstracting, classification, indexing and extracting is a traditional processing method adding value to information. Indexing and classification are useful tool to assist efficient retrieval. In this paper, authors propose a method to improve information retrieval efficiency by assigning classification code and index terms to records of Korean STI database.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.3
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• pp.81-90
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• 2004

Recently, It has been increased to use a multi-dimensional data in various applications with a rapid growth of the computing environment. In this paper, we propose the vector approximate tree for content-based retrieval of multi-dimensional data. The proposed index structure reduces the depth of tree by storing the many region information in a node because of representing region information using space partition based method and vector approximation method. Also it efficiently handles 'dimensionality curse' that causes a problem of multi-dimensional index structure by assigning the multi-dimensional data space to dynamic bit. And it provides the more correct regions by representing the child region information as the parent region information relatively. We show that our index structure outperforms the existing index structure by various experimental evaluations.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.60-65
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• 2004

최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1575-1578
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• 2003

이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.384-394
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• 2004

Recently, to relieve the performance degradation caused by the bottleneck between CPU and main memory, cache conscious multi-dimensional index structures have been proposed. The ultimate goal of them is to reduce the space for entries so as to widen index trees and minimize the number of cache misses. The existing index structures can be classified into two approaches according to their entry reduction methods. One approach is to compress MBR keys by quantizing coordinate values to the fixed number of bits. The other approach is to store only the sides of minimum bounding regions (MBRs) that are different from their parents partially. In this paper, we propose a new index structure that exploits the properties of the both techniques. Then, we investigate the existing multi-dimensional index structures for main memory database system through experiments under the various work loads. We perform various experiments to show that our approach outperforms others.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.3
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• pp.243-251
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• 1999

In this paper, we suggest a novel method which defines index for effectively searching MPEG video data. The traditional methods are slow because they rely on pattern matching of images between extracted shots and user's querying images. Whereas, our method uses a different approach: It transforms images of extracted PFrames into codes and uses the codes for creating index keys. To be specific, we define five features of non-context description for transparency about user's querying.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.282-290
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• 1999

본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.29-32
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• 2011

최근 GPS를 탑재한 스마트 기기의 보급으로 인해 사용자의 위치 정보를 이용한 위치기반서비스(LBS)가 많은 관심 속에 급속도로 성장하고 있다. 대부분의 위치기반서비스는 사용자의 위치를 바탕으로 주변의 유용한 정보를 제공하고 있으며 이러한 사용자 주변의 유용한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 공간 데이터에 대한 색인 기법이 필요하다. 그러나 기존 공간 색인은 대부분 중앙 집중식 환경에서 연구가 진행되었고 분산 스토리지 환경에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구는 서비스 성장과 더불어 서비스 영역이 확대됨에 따른 대용량 공간 데이터 환경에서 효율적인 공간 데이터 검색을 지원하는 그리드 기반 분산 색인 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.205-207
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• 2001

이동 객체는 현실 세계의 차량과 같이 시간에 따라 움직이는 모든 객체를 말한다. 이동체 데이터베이스는 이동 객체가 연속적으로 위치 정보가 변하기 때문에 기존의 데이터베이스 기법과 차이가 있다. 이동 객체의 위치 변경은 빈번한 갱신 연산을 수행해야 하는 문제점이 있고, 이동체의 움직임을 모두 저장할 수 없으므로 이동 객체의 움직임을 이산적 표현 방법을 사용하여 이동 객체의 현재와 미래 위치를 계산해야 한다. 이동 객체의 빈번한 위치 변경은 색인 처리 비용이 증가를 초래한다. 이 논문에서는 빈번한 갱신으로 발생하는 색인의 과부하를 최소화하는 해쉬 기반의 공간 색인 구조를 사용한 이동 객체의 위치 변경 처리 기법을 제안한다. 또한 이동 객체의 이산적 표현을 위한 자료 구조를 제시하며, 이동 객체의 밀집화 문제를 해결하기 위하여 오버플로우 처리 방법을 기존의 해슁 오버플로우 처리 방법을 응용하여 3가지 방법으로 제안한다. 버퍼질의를 이용하여 이동 객체의 영역 질의 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.547-558
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• 2003

From the viewpoint of that music melody has the similar features to time-series data, music melody is transformed to a time-series data with normalization and corrections and the similarity between melodies is defined as the Euclidean distance between the transformed time-series data. Then, based the similarity between melodies of a music object, melodies are clustered and the representative of each cluster is extracted as one of theme melodies for the music. To construct the theme melody index, a theme melody is represented as a point of the multidimensional metric space of M-tree. For retrieval of user's query melody, the query melody is also transformed into a time-series data by the same way of indexing phase. To retrieve the similar melodies to the query melody given by user from the theme melody index the range query search algorithm is used. By the implementation of the prototype system using the proposed theme melody index we show the effectiveness of the proposed methods.