• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.5
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• pp.179-186
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• 2014

Current networks such as social network, web page link, traffic network are big data which have the large numbers of nodes and edges. Many applications such as social network services and navigation systems use these networks. Since big networks are not fit into the memory, existing in-memory based analysis techniques cannot provide high performance. Frontier-Expansion-Merge (FEM) framework for graph search operations using three corresponding operators in the relational database (RDB) context. FEM exploits an index table that stores pre-computed partial paths for efficient shortest path discovery. However, the index table of FEM has low hit ratio because the indices are determined by distances of indices rather than the possibility of containing a shortest path. In this paper, we propose an method that construct index table using high degree nodes having high hit ratio for efficient shortest path discovery. We experimentally verify that our index technique can support shortest path discovery efficiently in real-world datasets.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.55-57
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• 2006

최근 XML 문서가 인터넷 기반의 애플리케이션 간의 자료 저장 및 교환을 위한 표준으로써 부상함에 따라 XML 문서의 저장 및 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 XML 문서의 검색에 관련된 많은 연구들이 모든 XML 엘리먼트 경로에 대한 색인화로 인해 인덱스의 크기가 커지고 이에 비례하여 검색성능이 뜯어지는 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 엘리먼트 타일을 기반으로 전통적인 역색인 방법을 XML 문서에 맞게 확장하고, RDBMS에 기반하여 계층구조를 갖는 XML 문서들의 자료를 구조적 넘버링(Numbering) 방법의 인덱스로 설계 하였다. 인덱스 테이블들은 엘리먼트 타입의 정보를 담고 있는 엘리먼트 타입 테이블, XML문서의 경로를 가지고 있는 경로 테이블, 역색인으로 구성된 Term테이블. Term 경로를 나타내는 Term경로 테이블을 생성한다. 이전의 XML 인덱싱 기법에 관련된 연구들에서 보이는 XML 문서상의 모든 경로에 대한 표현을 간소화 시키고, 이를 통해 보다 좋은 검색 성능을 보이고자 하였다.

• 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 Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.11-16
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• 2004

최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.2-5
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• 2021

With the recent development of the Internet of Things (IoT) technology, various terminals are being connected to the Internet. As a result, the amount of IoT data is also increasing, and an index key that can efficient analyze the large-scale IoT data is proposed. Existing index keys have only time and space information, so if data stored in index tables and instance tables were queried using repetition or join operation, IoT data was embedded in the index key of the proposal to create OLAP-based big tables to minimize the number of repetitions or join times.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.67-69
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• 2005

본 논문에서는 기 구축된 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 확장된 전자 카탈로그로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 구축된 확장된 전자 카탈로그에서 의미적 태깅에 의한 확장된 어휘 인덱스 구축 방안과, 이를 이용한 검색 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 전자 카탈로그는 상품 정보가 분류별로 생성된 테이블에 저장되고 저장된 테이블로부터 생성된 키워드 인덱스로부터 검색이 이루어 졌다. 이러한 검색은 상품이 가지는 정보를 데이터베이스에 구축된 테이블에만 한정하게 되어 전자 카탈로그에 포함된 상품이나 분류간의 의미적 연결 관계들을 충분히 이용하지 못하였다 전자 카탈로그에 내재된 의미적 요소를 충분히 활용하기 위해서는 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 모델로 구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 의미적 모델 기반 전자 카탈로그 시스템으로의 전환 과정을 XML형태의 명세를 이용해 반자동적으로 전환할 수 있는 툴을 구현하며, 단순 키워드 어휘 인덱스 구축이 아닌, 어휘 인덱스의 의미적 확장을 제안하고, 이를 위한 태그 요소로써 어휘에 대한 형태소 분석 결과, 수치 환산 및 확장 요소, 속성간의 도메인 정보 등을 제시하였다. 이를 기반으로 최적의 검색 결과를 얻어 내도록 하는 인접도 평가 함수에 적용하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.411-415
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• 1997

형태소 분석기의 처리 속도는 분석 알고리즘과 형태소 사전의 탐색 기법에 따라 크게 좌우된다. 형태소 분석 성능의 향상을 위하여 많은 형태소 분석 방법이 제안되었으며, 음절 정보를 이용하는 형태소 분석기는 한국어 음절의 통계적 특성 정보를 이용함으로써, 분석 후보의 개수를 최대한 적게 하여 처리 속도를 향상시켰다. 본 논문은 형태소 분석시 발생하는 분석 후보들의 특성을 고려하여 사전 탐색 요구시 가장 많은 처리 시간을 필요로 하는 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있도록 음절별 블록 인덱싱한 사전 구성 방법을 제안한다. 이 방법은 형태소 사전을 첫 음절별로 블록화하고 인덱싱하여 3개의 추가적인 인덱스 테이블을 구축하는 사전 구성 방법으로, 인덱스 테이블을 모두 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 61.6%, 크기가 작은 두 개의 인덱스 테이블만 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 25%의 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.664-667
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• 2015

데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.9
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• pp.26-35
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• 2010

In this paper, we propose the peer indexing scheme using data dissemination considering content and mobility. The proposed scheme consists of an index table, a buddy table, a routing table to support the cost of data dissemination, the search accuracy and cost. In this proposed scheme, a neighbor peer is recognized through a signal function and the cost of data dissemination is reduced by timestamp message. The transmitted messages are stored in the index structure considering timestamp and weight of interests which improves search accuracy and reduces the cost of search.