• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1C
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• pp.35-43
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• 2005

This paper introduces a new algorithm to improve compression performance of 256 color images called palette-based or indexed images. The proposed scheme counts each frequency of index values after present index value and determines each rank for every index value by sorting them in descending order. Then, the scheme makes ranked index image instead of original indexed image using the way to replace index values with ranks. In the ranked index image's distribution produced as a result of this algorithm, the higher ranked index value, the more present same values. Therefore, data redundancy will be raised and more efficient performance of compression can be expected. Simulation results verify that because of higher compression ratio by up to 22.5, this newly designed algorithm shows a much better performance of compression in comparison with the arithmetic coding, intensity-based JPEG-LS and palette-based GIF.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.1
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• pp.1-14
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• 2012

As the size of the data warehouse is large, the selection of indices on the data warehouse affects the efficiency of the query processing of the data warehouse. Indices induce the lower query processing cost, but they occupy the large storage areas and induce the index maintenance cost which are accompanied by database updates. The bitmap join indices are well applied when we optimize the star join queries which join a fact table and many dimension tables and the selection on dimension tables in data warehouses. Though the bitmap join indices with the binary representations induce the lower storage cost, the task to select the indexing attributes among the huge candidate attributes which are generated is difficult. The processes of index selection are to reduce the number of candidate attributes to be indexed and then select the indexing attributes. In this paper on bitmap join index selection problem we reduce the number of candidate attributes by the data mining techniques. Compared to the existing techniques which reduce the number of candidate attributes by the frequencies of attributes we consider the frequencies of attributes and the size of dimension tables and the size of the tuples of the dimension tables and the page size of disk. We use the mining of the frequent itemsets as mining techniques and reduce the great number of candidate attributes. We make the bitmap join indices which have the least costs and the least storage area adapted to storage constraints by using the cost functions applied to the bitmap join indices of the candidate attributes. We compare the existing techniques and ours and analyze them in order to evaluate the efficiencies of ours.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.12-17
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• 2006

플래시 메모리는 기술 발전에 따른 빠른 용량 증가와 모바일 환경에 우수한 특성으로 인해 가까운 시일내에 하드 디스크를 대체할 대용량 저장 장치로서 주목 받고 있다. 이러한 흐름에 따라 플래시 메모리 사용이 증가하고 플래시 메모리에 저장하는 데이터의 양이 점차 많아지면서 플래시 메모리 상의 효율적인 인덱스 구조에 대한 필요성도 함께 증가하고 있다. 하지만 기존의 대표적인 인덱스 중 하나인 B-트리 인덱스를 플래시 메모리에 적용하기 위해서는 하드 디스크와 플래시 메모리 간의 다른 특성들 때문에 플래시 메모리에 맞게 인덱스 구조를 수정하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 기존의 연구에 대해 소개하고 기존 연구의 한계점과 이를 개선한 인덱스 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.152-154
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• 2000

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1389-1391
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• 2012

인덱스는 데이터 검색을 빠르게 하기 위하여 사용되며, 많은 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스 시스템은 B+-tree 인덱스를 주로 사용한다. B-tree 인덱스를 사용하여 범위 검색을 수행하는 경우 레코드 각각에 대하여 I/O를 요청함으로써 프로세스가 자주 대기(waiting) 상태가 되어 많은 오버헤드가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서 비동기 복수 I/O 인덱스 스캔방법을 제안한다. 비동기 복수 I/O 인덱스 스캔이 최고 6.5배 빠른 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1186-1188
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• 2013

최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.328-331
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• 2008

많은 양의 이미지를 포함하고 있는 대용량 데이터베이스에 대한 이미지 검색에서 보다 짧은 시간에 적은 양의 검색공간을 사용하면서 원하는 결과를 얻을 수 있는 이미지 인덱싱 기법에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 외형 기반의 이미지 검색에서 기존의 인덱싱 기법보다 빠른 검색을 지원할 수 있는 해시 기반의 새로운 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 해시 기반 인덱싱 기법에서는 해시 주소 계산을 위해 인덱스 값의 범위가 미리 정해져야 하기 때문에 색상 정보 등 소수의 특징 정보를 제외하고는 인덱싱에 널리 사용되지 못하고 있다. 한편, 제안된 해시 구조는 값의 범위가 정해지지 않은 정수형의 인덱스 값을 기반으로 효과적으로 이미지 인덱스를 구축할 수 있다. 효과적인 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스를 기반한 범위검색(Range Search) 기법을 제안하였으며, 실험을 통해 제안된 인덱스 구조에서의 범위 검색이 기존의 인덱스 구조에 비해 보다 효과적임을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.397-408
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• 2003

Existing indexing mechanisms of XML data using numbering scheme have a drawback of rebuilding the entire index structure when insertion, deletion, and update occurs on the data. We propose a new indexing mechanism based on split blocks to cope with this problem. The XML data are split into blocks, where there exists at most a relationship between two blocks, and numbering scheme is applied to each block. This mechanism reduces the overhead of rebuilding index structures when insertion, deletion, and update occurs on the data. We also propose two algorithms, Parent-Child Block Merge Algorithm and Ancestor-Descendent Algorithm which retrieve the relationship between two entities in the XML hierarchy using this indexing mechanism. We also propose a mechanism in which the identifier of a block has the information of its Parents' block to expedite retrieval process of the ancestor-descendent relationship and also propose two algorithms. Parent-Child Block Merge Algorithm and Ancestor-Descendent Algorithm using this indexing mechanism.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.3
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• pp.225-236
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• 2003

MOLAP systems store data in a multidimensional away called a 'cube' and access them using way indexes. When a cube is placed into disk, it can be Partitioned into a set of chunks of the same side length. Such a cube storage scheme is called the chunk-based MOLAP cube storage scheme. It gives data clustering effect so that all the dimensions are guaranteed to get a fair chance in terms of the query processing speed. In order to achieve high space utilization, sparse chunks are further compressed. Due to data compression, the relative position of chunks cannot be obtained in constant time without using indexes. In this paper, we propose a bitmap index for chunk-based MOLAP cubes. The index can be constructed along with the corresponding cube generation. The relative position of chunks is retained in the index so that chunk retrieval can be done in constant time. We placed in an index block as many chunks as possible so that the number of index searches is minimized for OLAP operations such as range queries. We showed the proposed index is efficient by comparing it with multidimensional indexes such as UB-tree and grid file in terms of time and space.