• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.373-373
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• 2004

이 토지 컨설팅 정보 시스템(Land Consulting Information System)은 토지에 건축, 형질변경 등 개발행위와 관련하여 구입토지의 선정에서부터 개발의사결정에 이르는 여러 가지 토지법률정보, 요구토지의 입지조건정보, 개발목적에 부합하는 토지의 분포정보, 매매나 세입 관련 부동산 정보 등 사람들의 다양한 요구조건과 의사결정 요소들을 컴퓨터 시스템을 통해 질의하고 검색, 분석함으로서 경제적이고 신속한 정보의 취득과 이를 통한 신뢰성 있는 개발과 구입의 의사결정정보를 제공하기 위한 목적에서 개발되었다. 시스템 기능의 인지도를 향상시키기 위해 'ALGOSA'라 별칭의 로고를 부여하였으며, 일반 개인은 물론 현존하는 전국의 수만 업체에 이르는 부동산사무소(공인 중개사), 측량설계사무소, 건축설계사무소, 전문토지개발회사 등 컨설팅 업체를 중심으로 시스템 보급의 필요성이 기대되며, 나아가 지방자치단체의 개발관련 인허가 부서에서도 이 시스템을 도입함으로서 개발행위 인허가 토지의 체계적 관리는 물론 불법 개발행위 단속과 객관적인 공시지가부여 기준제시를 위한 실제토지이용정보제공 등 폭 넓은 시스템 도입의 효과가 기대된다. 효과가 기대된다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.45-48
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• 2018

스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.6
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• pp.613-620
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• 2017

Skyline queries are used extensively to solve various problems, such as in decision-making, because they find data that meet a variety of user criteria. Recent research has focused on skyline queries by using the MapReduce framework for large database processing, mainly in terms of applying existing index structures to MapReduce. In a skyline, data closer to the origin dominate more area. However, the existing index structure does not reflect such characteristics of the skyline. In this paper, we propose a grid-block structure that groups grid cells to match the characteristics of a skyline, and a two-level grid-block structure that can be used even when there are no data close to the origin. We also propose an efficient skyline-query algorithm that uses the two-level grid-block structure.

• 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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.35-40
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• 2022

In this paper, we propose a method of constructing clinical knowledge with clinical concept relations and predicting diseases based on a deep learning model to support clinical decision-making. Clinical terms in UMLS(Unified Medical Language System) and cancer-related medical knowledge are classified into five categories. Medical related documents in Wikipedia are extracted using the classified clinical terms. Clinical concept relations are established by matching the extracted medical related documents with the extracted clinical terms. After deep learning using clinical knowledge, a disease is predicted based on medical terms expressed in a query. Thereafter, medical terms related to the predicted disease are selected as an extended query for clinical document retrieval. To validate our method, we have experimented on TREC Clinical Decision Support (CDS) and TREC Precision Medicine (PM) test collections.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.313-316
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• 2006

기존에 기업의 의사결정을 위해 사용되는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에서 성능향상을 위한 많은 연구들이 있었다. 하지만 복잡한 업무요건이 추가되고 기업의 요구가 다양해짐에 따라 RDBMS의 성능은 점점 낮아지고 이를 해결하기 위한 필요성이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 버퍼기능을 하는 PL/SQL Package를 구현하여 효율적인 질의 최적화 방법을 제안하고자 한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 실험을 통해 증명해 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.135-137
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• 1999

현재 의사결정 시스템을 위한 데이터 웨어하우스는 데이터베이스 분야에서 비약적인 발전을 해오고 있다. 이 분야에서 중요한 사항은 사용자의 질의에 대한 응답시간이다. 사용자로부터 질의가 요구되면 과거의 많은 데이터를 분석하여 적절한 시간 내에 분석결과를 되돌려 줄 수 있어야 하는데 데이터 웨어하우스의 특성상 대용량의 데이터를 저장하고 분석 시에 많은 데이터를 검색해야 하므로 질의 응답시간에 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 Chunk based caching 기법에 의해서 새로이 요구되는 질의에 대해 이미 메모리에 캐시 되어진 내용을 이용하는 방식을 통해 디스크의 I/O 횟수를 줄임으로서 질의 응답시간을 단축시키는 기법을 소개한다. 또한 chunk miss에 대한 처리를 병렬로 수행함으로써 메모리에 캐시되지 않은 내용을 디스크로부터 로드하는 시간을 단축시키는 방법도 아울러 소개한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.3
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• pp.295-306
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• 2009

Query execution time minimization is an important objective in distributed database design. While total time minimization is an objective for On Line Transaction Processing (OLTP), response time minimization is for Decision Support queries. We formulate the sub-query allocation problem using analytical models and solve with genetic algorithm (GA). We show that query execution plans with total time minimization objective are inefficient from response time perspective and vice versa. The procedure is tested with simulation experiments for queries of up to 20 joins. Comparison with exhaustive enumeration indicates that GA produced optimal solutions in all cases in much less time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.149-152
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• 2011

스카이라인 질의는 대량의 데이터들의 집합에서 데이터들 사이의 지배관계를 활용하여 사용자가 '관심을 가질만한' 데이터들만을 반환하는 질의로서 의사결정문제에서 유용하게 사용되고 있다. 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 높아질수록 사용자에게 아주 많은 데이터를 반환하게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 지배관계 정의를 완화하여 모든 차원 대신에 k개의 차원을 고려한 k-지배 스카이라인 질의가 제시되었다. 하지만 k-지배 스카이라인 질의의 경우 데이터들 사이에 k-지배 순환관계를 이루기도 하는데, 이 경우 사용자에게 의미 있는 데이터들이 그 결과에서 제외되기도 한다. 또한 k의 값이 감소함에 따라 k-지배 스카이라인의 수가 급격히 감소하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 k-지배 관계를 점수화 하는 새로운 질의인 차등 k-지배 스카이라인 질의 및 질의처리 알고리즘을 제시하고, 실험을 통해 차등 k-지배 스카이라인 질의 효율성을 입증한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.1
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• pp.13-21
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• 2000

Online analytical processing (OLAP) systems are introduced to support decision support systems. Many researches focussed on efficient processing of aggregate functions that usually occur in OLAP queries. However, most previous researches in the literature are deal with the situation in which aggregate functions arc applied to all the values in a given range. Since those approaches utilize characteristic of aggregate functions applied to a range, they are difficult to be applied to a muitipoint query that is a query considering only some points in a given range. In this paper, we propose the Ranking Index and the flanking Decision Tree (RDT) for efficient evaluation of multipoints MAX/MIN queries. The ranking of possible MAX/MIN values are computed with RDT Then MAX/MIN values can be acquired from the Ranking Index. We show through experiments that our method provides high performance in most situations. In other words, the proposed method is robust as well as efficient. A single common set of precomputed results for both MAX and MIN values is another advantage of the proposed method.