• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.13-14
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• 2014

최근 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 모바일 기기들의 처리 능력이 향상됨에 따라 모바일 P2P 환경에서의 질의 처리 성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크에서 에너지 효율적인 유사성 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 배포 범위를 확장 및 제한함으로써 결과로 제공될 수 있는 잠재적 객체를 얻음과 동시에 전체 네트워크로의 불필요한 배포를 방지한다. 또한 각 피어들은 질의를 받았을 때 자신이 보유하고 있는 객체를 이용하여 로컬 유사성 스카이라인을 처리하고, 질의를 요청한 피어(질의 피어)에게 처리된 결과를 병합하여 전송한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.6
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• pp.476-485
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• 2009

In sensor networks, many methods have been proposed to process in-network aggregation effectively. Unlike general aggregation queries, skyline query processing compares multi-dimensional data for the result. Therefore, it is very difficult to process the skyline queries in sensor networks. It is important to filter unnecessary data for energy-efficient skyline query processing. Existing approach like MFTAC restricts unnecessary data transitions by deploying filters to whole sensors. However, network lifetime is reduced by energy consumption for many false positive data and filters transmission. In this paper, we propose a bottom up filtering-based skyline query processing algorithm of in-network for reducing energy consumption by filters transmission and a PBFiltering technique for improving performance of filtering. The proposed algorithm creates the skyline filter table (SFT) in the data gathering process which sends from sensor nodes to the base station and filters out unnecessary transmissions using it. The experimental results show that our algorithm reduces false positives and improves the network lifetime over the existing method.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.1
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• pp.12-21
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• 2010

Recently, "Service of information perspective" that is an important issue is that a company searches customers that interested in certain information and the company offers information to the customers. This service can gain high effects by low cost because of supporting selective information. In most recently, Reverse Skyline using Skyline Approximation(RSSA) is proposed to process services of information provider's perspective. RSSA has problem to defects about waste of processing time and memory. In this paper, Efficient Reverse Skyline(ERSL) Algorithm is proposed for Efficient processing the Skyline. ERSL is new Algorithm using Branch and Bound Skyline(BBS) reduces the waste of processing time and memory. When we execute the variety experimentation to valuation ERSL algorithm's capacity. It is proved the best efficient algorithm among the others because ERSL is flexibly kept the established capacity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.741-744
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• 2015

최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.1-8
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• 2017

Given a multi-dimensional dataset of tuples, a skyline query returns a subset of tuples which are not 'dominated' by any other tuples. Skyline query is very useful in Big data analysis since it filters out uninteresting items. Much interest was devoted to the MapReduce-based parallel processing of skyline queries in large-scale distributed environment. There are three requirements to improve parallelism in MapReduced-based algorithms: (1) workload should be well balanced (2) avoid redundant computations (3) Optimize network communication cost. In this paper, we introduce MR-SEAP (MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning), an efficient angular space partitioning based skyline query processing using sampling-based pruning, which satisfies requirements above. We conduct an extensive experiment to evaluate MR-SEAP.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.1
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• pp.370-381
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• 2012

Multi-criteria result extraction is crucial in many scientific applications that support real-time stream processing, such as habitat research and disaster monitoring. Skyline evaluation is computational intensive especially over continuous time-interval data streams where each object has its own customized expiration time. In this work, we propose TI-Sky - a continuous skyline evaluation framework. To ensure correctness, the result space needs to be continuously maintained as new objects arrive and older objects expire. TI-Sky strikes a perfect balance between the costs of continuously maintaining the result space and the costs of computing the final skyline result from this space whenever a pull-based user query is received. Our key principle is to incrementally maintain a partially precomputed skyline result space - however doing so efficiently by working at a higher level of abstraction. TI-Sky's algorithms for insertion, deletion, purging and result retrieval exploit both layers of granularity. Our experimental study demonstrates the superiority of TI-Sky over existing techniques to handle a wide variety of data sets.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.5
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• pp.63-70
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• 2015

In the environment that the complex conditions need to be satisfied, skyline query have been applied to various field. To processing a skyline query in centralized scheme, several techniques have been suggested and recently map/reduce platform based approaches has been proposed which divides data space into multiple partitions for the vast volume of multidimensional data. However, the performances of these approaches are fluctuated due to the uneven data loading between servers and redundant tasks. Motivated by these issues, this paper suggests a novel technique called MR-DEAP which solves the uneven data loading using the random sampling. The experimental result gains the proposed MR-DEAP outperforms MR-Angular and MR-BNL scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.282-285
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• 2009

대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 완전한 데이터에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 우리가 웹이나 기타 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 null을 허용하는 부분이 존재한다. 현재 이런 불완전한 데이터를 처리하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존에 제안되었던 불완전한 데이터를 처리하는 기법과 차원의 저주를 해결하기 위한 기법을 고려하여 이를 바탕으로 완전한 데이터와 동등하거나 혹은 더 좋을지도 모르는 데이터를 우선순위가 높은 순서대로 k(g)개 검색해주는 스카이라인 그룹 질의를 도입하고 이를 처리하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.344-347
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• 2008

본 논문에서 무선 방송 환경에서 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하는 기법을 제안한다. 무선 방송 환경의 순차적 데이터 접근 특성 때문에 기존의 기법을 적용할 경우 접근시간 및 튜닝시간에 큰 제약이 있다. 이를 해결하고 모바일 사용자가 에너지 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 DSI(Distributed Spatial Index) 구조에 기반한 SOA(Skyline On Air) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 접근시간이 한 주기의 방송 프로그램 길이를 넘지 않도록 한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안 된 기법이 접근시간 및 튜닝시간 측면에서 효율적임을 확인하였다.