• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.17D no.1
• /
• pp.17-24
• /
• 2010

Recently, there has been growing interest in skyline queries. Most of works for skyline queries assume that the data do not have null value. However, when we input data through the Web or with other different tools, there exist incomplete data with null values. As a result, several skyline processing techniques for incomplete data have been proposed. However, available skyline query techniques for incomplete data do not consider the environments that coexist complete data and incomplete data since these techniques deal with the incomplete data only. In this paper, we propose a novel skyline group processing technique which evaluates skyline queries for the environments that coexist complete data and incomplete data. To do this, we introduce the top-k(g) skyline group query which searches g skyline groups with respect to the user's dimensional preference. In our experimental study, we show efficiency of our proposed technique.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.36 no.4
• /
• pp.314-320
• /
• 2009

Skyline queries have recently received considerable attention in the searching services. The skyline contains interesting objects that are not dominated by any other objects on all dimensions. Many related works have processed a skyline on static data or on moving objects in Euclidean space. However, this paper assumes that the point of a skyline query continuously moves in road networks. We propose a new method that efficiently processes continuous skyline queries in road networks through pre-computed shortest range data of objects. Our experiments show that the proposed method is about 100 times faster than previous methods in terms of query processing time.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.15 no.7
• /
• pp.30-42
• /
• 2015

In this paper, we propose a new skyline query processing scheme to enhance accuracy of query processing and communication cost in mobile P2P environments. The proposed scheme consists of three stages such as the pre-skyline processing, the query transmission range extension policy, and the continuous skyline query processing. In the pre-skyline processing, a peer selects the candidate filtering objects who have the potential to be selected. By doing so, the proposed scheme reduces the filtering cost when processing the query. In the query transmission range extension policy, we have improved the accuracy by extending the query transmission range. In addition, it can handle continuous skyline query by performing the monitoring after the first skyline query processing. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing schemes through performance evaluation. As a result, it was shown that the proposed scheme outperforms the existing schemes.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.13-14
• /
• 2012

최근 스마트 모바일 기기의 보급이 확산되면서 기존 유선 P2P기반의 서비스를 확장하여 무선 환경에서 이동 단말기를 대상으로 하는 모바일 P2P에 대한 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 스카이라인 질의 처리를 효율적으로 수행하기 위해 로컬 스카이라인 병합을 이용한 효율적인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동적인 속성을 고려한 스카이라인 질의 처리를 위해 질의 피어를 중심으로 로컬 스카이라인을 생성한 후 배포함으로써 불필요한 피어에 대한 가지치기를 수행한다. 모든 피어들에 대한 스카이라인 집합을 병합하여 전체 영역에 대한 글로벌 스카이라인을 형성할 수 있다. 이와 같은 특성을 통해 제안하는 기법은 스카이라인 질의 처리 성능을 크게 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.17-20
• /
• 2011

최근 위치 기반 서비스(location-based service)가 발달함에 따라 이동 객체에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있다. 그 중에서 다중 속성을 고려할 수 있는 스카이라인 (skyline)과 스카이라인을 응용한 기법으로 리버스 스카이라인 (reverse skyline) 이 연구되었다. 하지만 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 객체들의 이동성은 고려되지 많은 연구이다. 본 논문에서는 질의 객체가 이동하는 환경을 고려한 연속적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가지치기(pruning) 기법을 통해 질의에 영향을 주지 않는 객체들을 제외하고, 남은 후보 객체들을 대상으로 모니터링을 수행하여 연속 리버스 스카이라인을 점진적으로 처리한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 최대 10배 우수한 성능을 모임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.393-396
• /
• 2008

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 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 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 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터테이블(SFT)설정하는 상향식 필터링을 수행한다. 그리고 선-필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터효과를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 84.44% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 75.99% 증가하였다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.250-257
• /
• 2010

As the variant of skyline query processing, reverse skyline Queries have been studied. However, the existing methods for processing reverse skyline Queries have the limitation of service domains and spend high costs to provide various location-based services. In this paper, we propose a new reverse skyline Query processing method that efficiently processes a query with the objects in metric spaces. In addition, the proposed method also processes continuous reverse skyline queries efficiently. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the previous reverse skyline 벼ery processing scheme in various environments. As a result, the proposed method achieves better performance than the existing method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.04a
• /
• pp.55-58
• /
• 2016

스카이라인 질의란 다수의 선택지 중 '선호될 만한(preferable)' 선택지를 요청하는 질의이다. 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키는 스카이라인 질의는 데이터가 폭증하는 빅데이터 환경에서 매우 유용하게 활용된다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행 중이다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 최근 각 기반 공간분할 기법을 사용하여 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하는 맵리듀스 기반 스카이라인 질의 처리 기법이 제안되었으나 해당 기법은 네트워크 비용 관점에서 최적화되어있지 않다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 새로운 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 제안한다. MR-SEAP에서는 데이터를 샘플링하여 샘플 스카이라인 객체를 추출한 뒤 해당 객체들을 균등 분배하는 각도를 기준으로 공간을 분할하여 스카이라인 질의를 병렬 계산하되, 샘플 스카이라인을 이용하여 다수의 객체를 사전에 프루닝함으로써 네트워크 비용을 절감한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 수량(cardinality) 및 분포(distribution)에 따른 제안 기법의 성능을 실험 평가함으로써 제안 기법의 우수성을 검증한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.16 no.7
• /
• pp.809-813
• /
• 2010

Many studies on reverse skyline query processing have been done for company oriented services. The existing methods about reverse skyline are reverse skyline based on dynamic skyline. There is no reverse skyline query processing algorithm based on metric spaces for location-based services. In this paper we propose a reverse skyline query processing scheme that applies for a general skyline and considers distance spaces. The proposed method processes reverse skyline queries in the metric spaces using the existing spatial indexing scheme and considers both Monochromatic and Bichromatic environments. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the basic skyline query processing scheme through performance evaluation. As a result, the proposed method excellent performance was about 5000 times more than conventional method.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.165-179
• /
• 2010

Recently, the processing of data streams such as stock quotes, buy-sell orders, and billing records becomes more important in e-Business environments. Especially, the use of skyline queries over data streams is rapidly increasing to support multiple criteria decision making. Given a set of multi-dimensional tuples, a skyline query retrieves a set of tuples which are not dominated by other tuples. Although there has been much work on processing skyline queries over static datasets, there has been relatively less work on processing multiple skyline queries over data streams. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple continuous skyline queries over data streams. The proposed method efficiently identifies which tuple is a skyline tuple of which query, resulting in a lower cost of processing multiple skyline queries. Through performance evaluation, we show the performance advantage of the proposed method.