• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.121-124
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• 2015

본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 배경으로 Kodak Dataset보다 실제 디지털 카메라로 촬영한 이미지에 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 내는 알고리듬을 제안한다. MSG는 녹색 채널 보간, 녹색 채널 갱신, 빨간색, 파란색 채널 보간의 과정을 거친다. 이때 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak Dataset과 달리 자연 이미지에서는 녹색 채널 갱신 과정의 추정방법을 사용하면 화질 및 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 저하되는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 개선된 필터와 색상 보간 과정을 통해 기존의 알고리듬에 비해 향상된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.51-54
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• 2001

퍼지 데이터의 일반적 특성인 불명확한 경계의 문제는 항상 명확한 데이터만을 전제로 데이터 관리를 할 수 있는 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이를 효과적으로 저장 관리할 수 없다는 것이다. 실세계에 존재하는 많은 현상들은 항상 명확한 값들로 귀결되지 않고 불명확한 상태로 존재하는 경우가 상당하다. 따라서 데이터베이스 시스템 내에서 이와 같이 불명확한 상태를 반영하기 위한 노력의 일환으로 퍼지 데이터에 대한 표현 및 저장 관리 기법에 대한 연구가 다수 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주로 데이터의 상태변화가 거의 없는 정적 환경에 적합한 뿐 값의 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경에는 적합하지 않은 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 데이터 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경하에서 경계가 불명확한 퍼지 데이터의 관리를 효과적으로 수행하도록 하기 위한 방안으로서 R-Tree를 이용한 퍼지 데이터 색인 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.487-499
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• 1999

공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.703-706
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• 2007

보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그를 중요도에 따라 분류하고, 낮은 태그에서 추출된 용어 가중치를 계산하고, 그 가중치로 높은 가중치의 태그에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자가 중요하게 생각하는 태그를 실험해 보고 그에 따라 중요도를 분류하여 가중치 계산에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1266-1272
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• 2004

Location-Based Services(LBS) give rise to location-dependent queries of which results depend on the positions of moving objects. Because positions of moving objects change continuously, indexes of moving object must perform update operations frequently for keeping the changed position information. Existing spatial index (Grid File, R-Tree, KDB-tree etc.) proposed as index structure to search static data effectively. There are not suitable for index technique of moving object database that position data is changed continuously. In this paper, I propose a dynamic hashing index that insertion/delete costs are low. The dynamic hashing structure is that apply dynamic hashing techniques to combine a hash and a tree to a spatial index. The results of my extensive experiments show the dynamic hashing index outperforms the $R^$ $R^*$-tree and the fixed grid.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.1
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• pp.33-46
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• 2003

A Home Location Register(HLR) database system manages each subscriber's location information, which continuously changes in a cellular network. For this purpose, the HLR database system provides table management, index management, and backup management facilities. In this thesis, we propose using a two-level index method for the mobile directory number(MDN) as a suitable method and a chained bucket hashing method for the electronic serial number(ESN). Both the MDN and the ESN are used as keys in the HLR database system. We also propose an efficient backup method that takes into account the characteristics of HLR database transactions. The retrieval speed and the memory usage of the two-level index method are better than those of the R-tree index method. The insertion and deletion overhead of the chained bucket hashing method is less than that of the modified linear hashing method. In the proposed backup method, we use two kinds of dirty flags in order to solve the performance degradation problem caused by frequent registration-location operations. For a million subscribers, proposed techniques support reduction of memory size(more than 62%), directory operations (2500,000 times), and backup operations(more than 80%) compared with current techniques.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.91-93
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• 2004

이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.57-60
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• 2011

도로 환경에서 이동하는 객체에 효율적인 위치기반 서비스를 제공하기 위해 다양한 브로드캐스트 기법들이 연구 되어 왔다. 하지만 실시간으로 변하는 도로 환경을 고려한 효율적인 브로드캐스트 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 도로 특성을 고려한 양방향 선형 브로드캐스트 색인 구조를 제안하고, 빈번하게 변화하는 도로 환경을 고려하여 센서 네트워크를 통해 수집되는 도로 정보를 기반으로 최적의 QoS(Quality of Service)를 유지시키는 브로드캐스트 전략 갱신 기법을 제안한다. 또한 질의 처리 속도 향상을 위해 서비스 지역을 센서 클러스터 기반의 지역 세그먼트로 분할하여 불필요한 데이터의 브로드캐스트를 제거하는 분산 브로드캐스트 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 증명하기 위해 기존에 제안된 브로드캐스트 기법과 성능을 비교 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.100-102
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• 2004

속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.82-84
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• 2002

XML은 자기 서술적인 표현 언어라는 중요한 장점을 가지고 있기 때문에 인터넷 관련 응용들에서 정보의 표현 및 문서 교환의 표준으로 빠른 속도로 자리잡아 가고 있다. 본 논문에서는 SQL에 XPath 표현 중 일부를 추가하여 SQL을 확장함으로써 XML 문서에 대한 질의를 가능하게 하였고, 또한 SQL의 CRUD(Create, Read. Update, Delete) 기능을 그대로 사용함으로써 XML 문서의 변경이 가능한 XML 질의를 위한 새롭게 확장된 SQL을 제안하였다. 그리고 폭 넓게 사용되고 있는 ORDBMS 환경에서 XML 색인 정보를 자동 생성 관리하는 XML 저장 관리기 및 확장된 SQL 처리기를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 확장된 SQL 처리기는 XML 원문 자체의 보관을 원칙으로 하여 완벽한 문서 복구 등에 따르는 부담을 제거하였고, XML 저장 문서에 대한 원본성 및 무결성을 쉽게 유지할 수 있도록 하였으며, 색인 정보를 자동 생성 관리함으로써 파일 처리 시간과 XML 트리 운행 시간 및 XPath 파싱 처리 시간을 줄였다. 또한, “path”라는 키워드를 추가로 관리함으로써 ORDBMS 환경에서 XML 질의를 위한 SQL 변환 과정에서 PATH의 깊이 만큼 조인이 중첩되는 문제를 배제하여 조인이 발생할 가능성을 줄이는 방법을 제시하였다.