• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.47-48
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• 2017

최근 각종 실험 장비의 발전에 따라 유사 서브 그래프 매칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 유사 서브 그래프 매칭은 다수의 최종 결과들이 반환되었을 경우, 사용자는 어떤 결과가 자신에게 가장 유의미한 결과인지를 판별하기 힘든 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 스카이라인 기법과 피드백에 기반한 랭킹을 수행하여 유사 서브 그래프 매칭에서 사용자에게 유의미한 결과를 반환한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.4
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• pp.280-291
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• 2009

Skyline Query processing is important to wireless sensor applications in order to process multi-dimensional data efficiently. Most skyline researches about sensor network focus on minimizing the energy consumption due to the battery powered constraints. In order to reduce energy consumption, Filtering Method is proposed. Most existing researches have assumed a snapshot skyline query processing and do not consider continuous queries and use data generated in ancestor node. In this paper, we propose an energy efficient method called Bottom up filtering tuple selection for continuous skyline query processing. Past skyline data generated in child nodes are stored in each sensor node and is used when choosing filtering tuple. We also extend the algorithms, called Support filtering tuple(SFT) that is used when we choose the additional filtering tuple. There is a temporal correlation between previous sensing data and recent sensing data. Thus, Based on past data, we estimate current data. By considering this point, we reduce the unnecessary communication cost. The experimental results show that our method outperforms the existing methods in terms of both data reduction rate(DRR) and total communication cost.

• Korean Architects
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• no.9 s.329
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• pp.100-101
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• 1996

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.5
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• pp.275-284
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• 2010

GPUs are stream processors based on multi-cores, which can process large data with a high speed and a large memory bandwidth. Furthermore, GPUs are less expensive than multi-core CPUs. Recently, usage of GPUs in general purpose computing has been wide spread. The CUDA architecture from Nvidia is one of efforts to help developers use GPUs in their application domains. In this paper, we propose techniques to parallelize a skyline algorithm which uses a simple nested loop structure. In order to employ the CUDA programming model, we apply our optimization techniques to make our skyline algorithm fit into the performance restrictions of the CUDA architecture. According to our experimental results, we improve the original skyline algorithm by 80% with our optimization techniques.

• 공원문화
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• s.30
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• pp.50-51
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• 1985

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.287-291
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• 2007

기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.12
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• pp.938-942
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• 2009

In this paper, we propose a novel filtering method for processing continuous skyline queries on wireless sensor network environments. The existing filtering methods use the filter based on router paths. However, because these filters are applied not to a whole area but to a partial area, these methods send almost data of sensor nodes to transmit to the base station and have no sufficient effect in terms of energy efficiency. Therefore, we propose an efficient method to dramatically reduce the transmission data of sensors through applying a low-cost and effective filter to all sensor nodes. The proposed effective filter is generated by using characteristics such as the data locality and the clustering of sensors. An extensive performance study verifies the merits of our new method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.664-667
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• 2017

사용자들이 원하는 최적화 된 정보를 찾기 위해 다양한 기법을 이용하여 신속하고, 좋은 조건으로 찾기를 원한다. 그리고 사용자들 마다 다른 요구 조건들이 발생할 수가 있다. 기존 스카이라인의 탐색기법에서는 요구 조건들이 한정적 이었기에 사용자의 다른 요구 조건들이 있어도 그것에 맞게 검색할 수 없었다. 개인 맞춤형 우선 순위 처리 기법을 통하여 다른 요구 조건들을 반영하여 만족도를 높일 수 있고, 불필요한 데이터들을 제거하여 스카이라인 탐색에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.

• Korean Architects
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• s.547
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• pp.26-27
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• 2014

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.2
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• pp.970-978
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• 2011

The high-rise buildings have been indiscriminately located in the good natural landscape in Busan. They destroy the mountain skyline that is the key role of urban landscape and lower the index of greenness. Busan need the efficient management methods of the mountain skyline to improve the quality of urban life, the amenity of urban landscape, and the index of greenness. This study is to propose the method of building height restriction both through the GIS bases multiple sight surface analysis and through the analysis of the floor area ratio to make up for the weakness of single sight surface analysis has been used as a means of building height restriction. It studies the residential district with Hwangreung Mountain in the background at Deeyeon-don, Nam-gu, Busan. It achieves both objectivity and time efficiency by multiple sight surface analysis. Reflecting the result of this simulation at strategic viewpoints, it enables landscape planning to be comprehensive. Lastly it suggests building height regulation for protecting the mountain skyline which responds to the local conditions.