• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.787-788
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• 2009

시계열 데이터(time-series data)는 연속적인 데이터를 고정된 시간 간격으로 샘플링한 실수 값들의 연속을 의미한다. 시계열 데이터의 예로는, 음악 및 동영상 데이터, 심전도 데이터, 주식 그래프 등의 데이터가 있다. 시계열 데이터는 다시 데이터베이스에 저장 되어있는 데이터 시퀀스(data sequence)와, 사용자에 의해 주어지는 질의 시퀀스(query sequence)로 분류된다. 시계열 데이터베이스(time-series database)에서 순위를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법(ranked subsequence matching)은 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 질의 시퀀스의 길이와 같은 데이터 시퀀스의 서브시퀀스(subsequence)들 중에서 질의 시퀀스와 가장 유사한 상위 k개의 서브시퀀스들을 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 사용자가 매칭 방법에 대한 인식과 이해가 부족하더라도 기존의 콘솔 기반의 매칭 프로그램을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 이용성을 향상시키기 위하여 시각화 툴을 개발하는 것이다. 구체적으로, 5가지 시각화(visualization) 기능을 제공하는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현된 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 기존의 매칭 프로그램을 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 기여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1231-1233
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• 2011

WBAN(Wireless Body Area Network)과 같은 스트림 데이터의 환경에서는 데이터가 아닌 질의들이 등록되어 있고 데이터들이 끊임없이 시스템에 도착한다. 때문에 도착한 데이터에 대해서 처리할 수 있는 질의만을 찾아 해당 질의들만을 수행하도록 해서 시스템의 질의 부담을 덜어주는 방법이 필요하다. 기존의 단순하고 단편적인 질의의 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 Interval Skip List 자료 구조와 시간기반 윈도우를 이용하여 효율적인 실시간 모니터링 시스템을 구현하였다. 특히 산소포화도 생체 센서들로부터 연속적으로 전송되는 스트림 데이터에 대해 다양한 조건을 포함하는 질의들이 실행 되는데 이러한 실시간 모니터링 질의들을 효율적으로 식별하기 위한 질의 인덱스를 설계하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.1
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• pp.225-236
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• 2013

The voice recognition has been made continuously. Now, this technology could support even natural language beyond recognition of isolated words. Interests for the voice recognition was boosting after the Siri, I-phone based voice recognition software, was presented in 2010. There are some occasions implemented voice enabled services using Korean voice recognition softwares, but their accuracy isn't accurate enough, because of background noise and lack of control on voice related features. In this paper, we propose a sort of multi-purpose preprocessor to improve this situation. This supports Keyword spotting in the continuous speech in addition to noise filtering function. This should be independent of any voice recognition software and it can extend its functionality to support continuous speech by additionally identifying the pre-predicate and the post-predicate in relative to the spotted keyword. We get validation about noise filter effectiveness, keyword recognition rate, continuous speech recognition rate by experiments.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.487-499
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• 1999

공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.360-363
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• 2008

최근 관계형 데이터 스트림에서 키워드 검색에 관한 연구가 진행되고 있다. 키워드 검색을 통해 사용자는 시스템의 복잡한 내부 데이터 스키마나 질의언어에 대한 지식이 없이도 데이터 스트림에서 정보 검색이 가능하다. 하지만, 빈번하고 동적으로 변화하는 특성을 지닌 데이터 스트림에서 수행되는 연속 질의 처리를 위해서 보다 효과적인 질의 최적화 방안이 요구된다. 따라서, 우리는 본 논문을 통해 계층적 클러스터링을 이용하여 중간결과 공유의 최대화를 통한 질의 최적화를 방안을 제안한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.3
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• pp.9-18
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• 2009

Recently, due to the advanced technologies of mobile devices and wireless communication, there are many studies on telematics and LBS(location-based service) applications. because moving objects usually move on spatial networks, their locations are updated frequently, leading to the degradation of retrieval performance. To manage the frequent updates of moving objects' locations in an efficient way, a new distributed grid scheme, called DS-GRID (distributed S-GRID), and k-NN(k-nearest neighbor) query processing algorithm was proposed[1]. However, the result of k-NN query processing technique may be invalidated as the location of query and moving objects are changed. Therefore, it is necessary to study on continuous k-NN query processing algorithm. In this paper, we propose both MCE-CKNN and MBP(Monitoring in Border Point)-CKNN algorithmss are S-GRID. The MCE-CKNN algorithm splits a query route into sub-routes based on cell and seproves retrieval performance by processing query in parallel way by. In addition, the MBP-CKNN algorithm stores POIs from the border points of each grid cells and seproves retrieval performance by decreasing the number of accesses to the adjacent cells. Finally, it is shown from the performance analysis that our CKNN algorithms achieves 15-53% better retrieval performance than the Kolahdouzan's algorithm.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.3
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• pp.159-175
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• 2013

Recently, as real-time availability of e-commerce data becomes possible, the requirement of real-time analysis of e-commerce increases significantly. In the real-time analysis of e-commerce data, it is very important to efficiently process continuous join queries between an e-commerce data stream and disk-based large relations. In this paper, we propose an efficient method for processing a continuous join query between an e-commerce data stream and multiple disk-based relations. The proposed method improves the service rate significantly, while reducing the amount of required memory substantially. Through analysis and various experiments, we show the efficiency of the proposed method compared with the previous one in terms of service rate and memory usage.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.85-90
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• 2008

최근 유클리드 공간 상에서 효율적인 연속 k-최근접(k-Nearest Neighbors) 질의 처리를 위해 그리드 구조 기반의 많은 색인 기법들이 연구되었다. 하지만 기존 기법들은 k-최근접 객체들을 연산하기 위해 불필요한 셀을 접근하여 연산 자원을 낭비하거나 근접한 셀을 알아내는데 너무 큰 연산 비용을 초래한다. 그래서 본 논문에서는 한 셀과 주변 셀과의 거리 관계 패턴을 이용하여 k-최근접 질의 처리시 적은 연산비용과 적은 저장 공간을 사용하는 새로운 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 k-최근접 질의 처리 시 거리 값을 기준으로 정렬된 거리 관계 패턴의 상대좌표를 순차적으로 적용하여 근접한 셀을 알아내기 때문에 O(n)의 셀 검색 비용이 요구된다. 또한 본 논문에서는 CPM[1]과 성능을 비교하여 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.302-307
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• 2007

RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터를 정확하게 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같은 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에 연구되는 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균 오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 RFID EPC 라는 데이터 특성에 맞추어 다중버퍼를 이용함으로써 고속의 데이터 처리 능력을 얻고, 각 버퍼마다 일정한 규칙을 통해 질의에 있어서도 빠른 대응을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 현재 DSMS의 관련 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 제안하는 알고리즘 설명과 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능 평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.4 s.36
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• pp.65-75
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• 2005

Moving-objects databases should efficiently support database queries that refer to the trajectories and positions of continuously moving objects. To improve the performance of these queries. an efficient indexing scheme for continuously moving objects is required. To my knowledge, range queries on current positions cannot be handled by the 3D R-tree and the TB-tree. In order to handle range queries on current and past positions. I modified the original 3D R-tree to keep the now tags. Most of spatio-temporal index structures suffer from the fact that they cannot efficiently process range queries past positions of moving objects. To address this issue. we propose an access method, called the Tagged Adaptive 3DR-tree (or just TA3DR-tree), which is based on the original 3D R-tree method. The results of our extensive experiments show that the Tagged Adaptive 3DR-tree outperforms the original 3D R-tree and the TB-tree typically by a big margin.