• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.809-811
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• 2003

써픽스 배열은 써픽스 트리와 더불어 바이오인포매틱스(bioinformatics) 등에 널리 사용되는 전체 텍스트(full-text)의 인덱스 자료구조이다. 여러 응용분야에서 처리해야하는 데이터양의 기하급수적인 증가에 따라, 써픽스 배열을 압축하여 저장해야 하는 필요성이 커지고 있다. Grossi와 Vitter는 주어진 스트링의 써픽스 배열이 있을 경우, 작은 저장 공간을 사용하는 압축된 써픽스 배열(compressed suffix arrays)을 정의하였다. 본 논문에서는 주어진 스트링에서 써픽스 배열을 구축할 필요 없이, 직접적으로 압축된 써픽스 배열을 구축하는 선형시간 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.955-957
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• 2005

대용량의 텍스트에 대해 빠른 패턴 검색의 필요성이 증가함에 따라 써픽스 트리, 써픽스 배열 등의 인덱스 자료구조에 대해 다양한 연구들이 진행되었다. 또한 써픽스 배열을 대용량의 인덱스 자료구조로 사용하기 위해 저장 공간을 O(n log n) 비트 이하로 줄이는 문제에 대한 연구들도 많이 수행되었다. 이들 중 Grossi & Vitter 는 써픽스 배열을 압축하여, 기존의 써픽스 배열보다 작은 저장 공간을 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Grossi & Vitter 알고리즘은 압축된 써픽스 배열에서 실제 써픽스 배열의 정보를 찾기 위하여, succinct 표현에서 기본적으로 사용되는 rank와 select 함수를 필요로 한다. 본 논문은 다양한 rank와 select 알고리즘을 각각 사용하는 압축된 써픽스 배열들의 성능 비교를 통해, succinct 표현의 효율적인 구현이 압축된 써픽스 배열의 성능에 미치는 영향을 실험적으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.409-411
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• 2006

써픽스 배열은 사전적 순서로 정렬된 써픽스들의 인덱스를 저장한 인덱스 자료구조로서, 긴 텍스트에서 반복되는 패턴 검색 시 효율적으로 사용 될 수 있다. 하지만 O($n\;log{\Sigma}$) 비트의 텍스트보다 큰 O(n log n) 비트 공간을 차지하기 때문에 대용량의 텍스트에 대해서는 큰 공간을 필요로 하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 압축된 써픽스 배열이 제안되었지만, 구축 시 이미 만들어진 써픽스 배열을 이용하기 때문에 실제 사용 공간을 줄이지는 못했다. 최근 써픽스 배열 없이 텍스트에서 직접 압축된 써픽스 배열을 구축할 수 있는 두 가지 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서는 이 두 가지 알고리즘을 구현한 후, 구축 시간과 사용 공간 등의 실험을 통해 기존의 써픽스 배열들과의 성능을 비교하고 분석한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.5_6
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• pp.169-175
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• 2007

Suffix arrays, fundamental full-text index data structures, can be efficiently used where patterns are queried many times. Although many useful full-text index data structures have been proposed, their O(nlogn)-bit space consumption motivates researchers to develop more space-efficient ones. However, their space efficient versions such as the compressed suffix array and the FM-index have been developed; those can not reduce the practical working space because their constructions are based on the existing suffix array. Recently, two direct construction algorithms of compressed suffix arrays from the text without constructing the suffix array have been proposed. In this paper, we compare practical performance of these algorithms of compressed suffix arrays with that of various algorithms of suffix arrays by measuring the construction times, the peak memory usages during construction and the sizes of their final outputs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.267-268
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.511-515
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• 2006

집합이나 배열의 원소, 트리의 노드, 그래프의 정점과 간선 등과 같은 이산 객체는 일반적으로 주기억장치의 논리적 주소 값과 같은 정수로 표현되어 왔다. Succinct 표현은 이와 같은 n개의 이산 객체를 O(n) 비트에 표현하는 방법이다. 대부분의 succinct 표현은 rank와 select라는 함수를 기본적으로 사용하며, 다양한 연구들에 의해 현재 rank와 select 함수는 o(n)?? 비트만을 사용하여 ??O(1) 시간에 수행될 뿐만 아니라, 실제로도 실용적으로 구현되었다. 본 논문에서는 $n{\times}n$ 배열, 즉 2차원 비트 스트링에 대한 Rank 및 Select 함수를 새롭게 정의한다. 또한, $O(n^2log\;n)$ 비트를 사용하여 O(1) 시간에 Rank 질의를 수행하고 O(log n) 시간에 Select 질의를 수행하는 방법과, 보다 적은 $O(n^2)$ 비트를 사용하면서 O(log n) 시간에 Rank 질의를 수행하고 $O(log^2\;n)$ 시간에 Select 질의를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 정의하는 2차원 배열 상의 Rank와 Select 함수는 이미 개발된 2차원 상의 써픽스 트리 등을 기반으로 향후 개발될 2차원 상의 압축된 인덱스 자료구조나 이미지 프로세싱 등에 유용하게 사용된다.