• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.52-54
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• 2004

모바일 환경에서 효과적인 데이터 전송 방법인 브로드 캐스트 기법에서 중요한 문제 중의 하나가 데이터에 대한 인덱스 생성이다. 데이터에 대한 인덱스가 제공되면 클라이언트는 튜닝 타임과 엑세스 타임을 줄일 수 있고, 그와 함께 배터리 소모도 줄일 수 있다 기존에 제시된 인덱스 생성 기법온 대부분 트리 구조를 기반으로 하고 있다. 트리 기반 인덱싱 기법은 튜닝 타임을 최소화하지만, 반면 멀티-어트리뷰트(multi-attribute)에 대한 엑세스나 다양한 종류의 멀티미디어 데이터들 혹은 클러스터링 된 데이터에 대한 인덱스 생성이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법이 제시되었다. 그러나 기존의 시그너쳐 기반 인덱싱 기법에서는 엑세스 타임이 전체 브로드 캐스트 타임으로 고정되는 문제가 있었다. 본 논문비서는 앞으로 브로드 캐스팅 될 데이터들에 대한 포괄적인 정보를 가지는 시그너쳐 집합을 인덱스로 제공해서 클라이언트의 엑세스 타임을 최소화시키는 시그너쳐 스킴을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.15-18
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• 2004

XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1777-1779
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• 2010

최근 저전력과 새로운 응용의 대용량 데이터 처리 요구에 따라 저장 장치로 하드디스크 대신 빠른 입출력 성능을 가진 SSD 를 저장장치로 활용하는 사례가 증가하고 있으나 빈번한 임의 쓰기를 발생하는 소규모 특정 데이터를 하드디스크나 SSD 에 저장하는 경우 발생하는 성능 및 안정성 저하문제는 아직 완전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 빈번한 임의 쓰기를 요구하는 인덱스를 바이트 접근이 가능한 NVRAM 에 저장하는 시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템 구조는 NVRAM 의 바이트 단위 빠른 읽기/쓰기와 인덱스 페이지 내 실제 데이터 변경 크기가 블록 크기보다 훨씬 작다는 특성을 고려하여 인덱스 페이지 크기를 최적화하고 메인 메모리에서 인덱스 페이지 버퍼를 따로 할당하여 관리함으로써 시스템 성능 향상을 기대할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.52-54
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• 2006

최근 데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크에서 다차원 범위 질의를 위한 인덱스들이 제시되고 있다. 기존에 제시된 다차원 범위 질의 인덱스는 일반적으로 다차원 속성 도메인과 센서 노드의 공간 도메인을 직접 매핑하여 데이타를 관리하는 구조로 되어있다. 그러나, 이러한 구조는 센서 노드의 공간 도메인을 정적으로 분할하기 때문에 센서 노드를 포함하지 않는 영역이 생성되어 데이타 저장 및 질의 처리에서 불필요한 통신이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 노드의 공간 도메인이 센서 노드를 포함하도록 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하는 다차원 범위 질의 인덱스를 제안한다. 제안하는 인덱스는 센서 노드의 위치에 따라 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하여 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 영역으로의 라우팅 경로를 최적화한다. 그리고, 분할된 영역은 모두 센서 노드를 포함함으로 센서 노드에서 발행하는 저장 부하를 분산시켜 전체 네트워크에서 발생하는 전체 통신비용을 줄인다. 실험 결과 제안한 인덱스는 DIM보다 전체 센서 네트워크와 hotspot의 통신비용에서 각각 최대 35%, 60%의 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.22 no.1
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• pp.98-105
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• 2011

Reduced complexity codebook searching for Quantized Equal Gain Transmission(QEGT) is proposed over MIMO-OFDM systems. QEGT codebook is divided into M groups of Q index members. Each group has a representative index. At the 1st stage only the representative indices are searched then the best index is selected. At the 2nd stage the optimum index is determined only among the group of the selected representative index. This strategy reduces the overall index search algorithm comparing to the conventional methods. Monte-Carlo simulation shows that the searching complexity is reduced, but the link-level performance is still almost the same as the conventional methods when the number of transmission antennas are 3 to 7.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.3 no.2 s.6
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• pp.137-149
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• 1995

A spatial index is necessary to support an efficient search in a geographical information system (GIS) that is important in these days. In this paper, we design and implement a geographical data manager, called GOOD (Geo-object Oriented Data Manager) 2.0, by extending GOOD 1.0 with a spatial index processing module. That is, R-tree and R*-tree are used as a spatial index in this paper to make an efficient search possible. In addition, this paper conducts a performance evaluation to measure the improvement in search efficiency and analyzes the results of the performance evaluation. When the performance evaluation is carried out, we consider various environment factors to allow an GIS administrator to use the results as a basic data in selecting an appropriate spatial index.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.369-379
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• 2001

본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.622-625
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• 2014

As Big data began to produce a variety of values, a database that allows for huge amount of data with varieties became to be needed. Therefore, for the purpose of overcoming the limitations of the complexity and capacity of the existing RDBMS, NoSQL databases were introduced. Among the different types of NoSQL databases, MongoDB is most commonly used and is offered as open sources. The B-Tree index, used in MongoDB, experiences a significant decrease in performance as the amount of data increases. The fractal tree index enables to enhance the performance of B-Tree substantially by improving B-Tree's insertion algorithm. In this paper, the performances of MongoDB when using B-Tree Index and when using Fractal Tree Index are compared.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.771-772
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• 2009

최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.

• The korean journal of orthodontics
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• v.41 no.3
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• pp.184-190
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• 2011

Objective: The purpose of this study was to investigate the relationship between the enamel thickness of proximal surfaces and the morphologic features of mandibular incisors. Methods: Mesiodistal/faciolingual (MD/FL) index, MD width, and height of contour width/cervical width ratio were measured in 40 incisors extracted from Koreans. For determining the height of contour width/cervical width ratio, the cervical width was measured as the distance between proximal cementoenamel junctions. Then, the labial surface was ground to the height of the contour level to measure enamel thickness. Pearson correlation analysis was used to investigate the correlation between enamel thickness and morphologic features. Results: Enamel thickness was $0.75{\pm}0.07mm$ per side, and MD width was $5.56{\pm}0.40mm$. Enamel thickness and MD width were significantly correlated. However, a significant relationship was not observed between enamel thickness and MD/FL index or the height of contour width/cervical width ratio. Conclusions: The results suggest that enamel thickness is affected only by MD width. Therefore, if the MD width is the same for mandibular incisors with a large MD/FL index or triangular shape and mandibular incisors with normal shape, then the limit of enamel reduction for reproximation will be the same.