• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.7-18
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• 2012

데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.631-643
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• 2006

시간이 변함에 따라 위치 좌표를 변경하는 모바일 환경에서 이동 객체는 자신의 위치를 기준으로 질의를 요청한다. 연속적인 스카이라인 질의 처리를 위한 효율적인 영역 결정 기법에서는 이동 객체의 속도와 방향과는 무관한 최적화된 스카이라인 영역(OSR: Optimal Skyline Region)을 미리 계산하여 질의에 답할 수 있다. 이에 따라 이동 객체의 위치를 중심으로 하고 가장 가까운 영역 변까지의 거리를 반경으로 하는 원(Vcircle: Validity Circle)을 유효 영역으로 결정하여 질의 발생 빈도를 감소하는 기법이 제안되고 있다. 그러나 원은 최초 질의가 발생한 시점의 이동 객체 위치에 따라 면적이 가변적이므로 질의 발생 빈도도 가변적이고, 객체가 최적화된 스카이라인 영역 내에서 이동하는 경우에 재질의가 빈번하게 발생하는 문제점이 발생한다. 예를 들어 사용자는 '현재 위치에서 가깝고 숙박료가 싸고, 해변과의 거리가 가까운 호텔을 검색하라'는 질의를 할 수 있다. 이 경우, 이동 객체와 대상 객체의 거리뿐만 아니라 대상 객체의 다중 속성을 고려해야하고, 스카이라인 질의 결과는 이동 객체의 현재 위치와 대상 객체의 거리에 따라 유효하지 않을 수 있으므로 이동 객체의 위치 변경에 따라 스카이라인을 재계산해야 하며, 새로운 결과를 요청하기 위해 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 항상 볼록 다각형을 형성하는 최적화된 스카이라인 영역의 특징을 이용하여 스카이라인 영역의 최대내부원(IVcircle: Interior Validity Circle)을 정적 유효 영역으로 결정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 영역내의 평균 질의 발생 빈도를 기존의 Vcircle을 이용한 동적 유효 영역 결정 기법보다 평균 52.55%가 감소함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.245-252
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• 2010

본 연구에서는 MANET(Mobile Ad hoc NETwork) 환경에서 스카이라인 질의를 하기 위한 효과적인 필터링 방법을 제안한다. 기존의 MANET 환경에서의 스카이라인 질의 처리는 데이터가 균등하게 분포한다고 가정한다. 이러한 가정하에서 제한된 배터리 용량을 위한 에너지 소모 최소화에 중점을 두어 스카이라인 질의를 처리하는 방법을 연구한다. 그러나 실제 환경에서는 특정한 영역에 데이터가 편향되는 분포를 가진다. 배터리의 에너지 소비를 감소하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 새로운 필터링 방법을 제안한다. 그리고 기존의 필터링 방법과 본 논문에서 제안하는 필터링 방법을 비교 실험한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법보다 통신 오버헤드와 실행시간이 감소하는 것을 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.63-70
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• 2015

상호 연관되는 복잡한 데이터 조건이 존재하는 환경에서 스카이라인 질의는 의사결정 시스템 등 폭넓은 애플리케이션 활용 가능성으로 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 중앙집중식 환경에서 스카이라인 질의처리 기법이 초기에 제안되었으며 최근 대량의 다차원 데이터에 대해 데이터 공간을 분할하여 맵/리듀스 플랫폼 상에서 병렬적으로 처리하는 기법이 제안되었다. 그러나 현재까지의 기법이 비균등적 실행과 높은 중복 작업으로 효율성이 저하된다는 문제점을 배경으로 본 논문에서는 랜덤 샘플링을 통해 데이터 분포를 추정하여 비균등 분할 문제를 해결하고 각 기반의 데이터 공간을 분할하여 스카이라인 처리 과정에서 중복 작업을 최소화한 새로운 기법 MR-DEAP를 제안한다. 마지막으로 다양한 환경에서의 실험결과 제안된 기법이 다른 각 기반 분할과 그리드 분할 기법보다 우수한 것을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.35-36
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• 2015

본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크에서 스카이라인 질의 처리를 위한 새로운 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 질의처리 이전에 스카이라인 처리를 통해 필터링 객체 셋을 생성하기 위해 피어 간 데이터 배포를 수행한다. 생성된 필터링 객체를 활용하여 질의에 참여하는 객체 중 불필요한 객체를 필터링한다. 사전 스카이라인 처리를 통해 효율적인 질의처리를 수행할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.185-196
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• 2010

이전의 리버스 스카이라인 질의 처리 기법들은 고정된 조건 값을 가지는 점객체 환경만을 고려하기 때문에, "가격이 5만원~7만원이고, 해변까지의 거리가 1km~2km인 호텔"와 같이 조건이 범위로 주어지는 영역객체 환경에서의 질의처리에는 부적합하다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 점객체 뿐만 아니라 영역객체 또한 지원 가능한 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 이는 첫째, 점객체 환경에서의 리버스 스카이라인 질의처리 기법 중 효율이 좋은 ERSL기법을 확장한 기법으로써 높은 성능을 기대할 수 있다. 또한 둘째, 영역객체와 제안하는 가지치기 기법과의 겹침 관계에 따라 결과객체의 중요도를 다르게 하여 질의자가 결과객체를 차별적으로 사용할 수 있도록 선택권을 제공한다는 새로운 특징이 있다. 본 기법은 영역객체를 지원하는 최초의 기법으로써 성능을 비교할 다른 대상기법이 없다. 그러므로 제안하는 기법의 성능 및 질의결과에 영향을 주는 조건이 무엇이며, 그에 따라 소모되는 실행시간을 측정하여 본 기법의 효율성을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권1호
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• pp.12-21
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• 2010

최근 이슈가 되고 있는 "정보 중심의 서비스"는 정보(정보 제공자)가 질의의 주체가 되어 정보 스스로 자신이 필요할 것 같은 고객을 찾아 제공되는 새로운 서비스 이다. 이러한 서비스는 정보를 사용할 가능성이 높은 특정한 고객들에게만 선택적으로 제공하기 때문에 적은 비용으로 높은 효과를 얻을 수 있다. 정보 중심의 서비스를 처리하기 위해 리버스 스카이라인기법을 제안한다. 리버스 스카이라인 기법 중 RSSA(Reverse Skyline using Skyline Approximations) 기법은 가장 정형화되고 성능이 증명된 방법이다. 그러나 메모리의 낭비와 실행시간의 낭비가 서로 상충작용을 하여 반복적인 한계를 유발하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 리버스 스카이라인을 보다 효율적으로 구하기 위한 ERSL(Efficient Reverse Skyline) 알고리즘을 제안한다. ERSL 알고리즘은 BBS(Branch and Bound Skyline) 알고리즘을 발전시킨 새로운 기법으로 메모리와 실행시간의 낭비를 최소화 하고, 객체의 변화에 유연하여 추가적인 처리과정이 필요 없는 장점이 있다. ERSL의 성능을 평가하기 위해 대상객체의 수의 변화와 차원의 변화에 따른 실행시간을 측정하는 모의실험을 수행하였다. 그 결과 ERSL기법은 데이터양과 차원의 변화에 크게 영향을 받지 않고 일정한 성능을 유지하여 가장 효율적인 기법으로 증명되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.476-485
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• 2009

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.829-830
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• 2017

스카이라인 질의는 '지배(dominate)'관계를 적용한 선호도 질의(preference query)의 한 종류로, 복수의 기준을 이용한 의사 결정 시 사용된다. 스카이라인 질의 결과는 다수의 선택지 중에서 사용자가 다른 객체에 비해 뒤처지지 않는 선택지를 제시함으로써 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 BBS(Branch and Bound Skyline Computation)에서 사용되고 있는 평가함수를 설명하고, 스카이라인 계산을 위해 사용할 수 있는 대안 평가함수의 속성을 제시한다. 또한 다양한 대안 평가함수를 사용한 실험을 통해 성능을 분석했으며, 이를 통해 기존 기법의 성능보다 좋은 평가함수가 존재함을 보였다.