• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.43-45
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• 2002

기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.2
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• pp.23-32
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• 2004

The query optimizer's important task while a query is invoked is to estimate the fraction of records in the databases that satisfy the given query condition. The query result size estimation in spatial databases, like relational databases, proceeds to partition the whole input into a small number of subsets called “buckets” and then estimate the fraction of the input in the buckets. The accuracy of estimation is determined by the difference between the real data counts and approximations in the buckets, and is dependent on how to partition the buckets. Existing techniques for spatial databases are equi-area and equi-count techniques, which are respectively analogous in relation databases to equi-height histogram that divides the input value range into buckets of equal size and equi-depth histogram that is equal to the number of records within each bucket. In this paper we propose a new partitioning technique that determines buckets according to the maximal difference of area which is defined as the product of data ranges End frequencies of input. In this new technique we consider both data values and frequencies of input data simultaneously, and thus achieve substantial improvements in accuracy over existing approaches. We present a detailed experimental study of the accuracy of query result size estimation comparing the proposed technique and the existing techniques using synthetic as well as real-life datasets. Experiments confirm that our proposed techniques offer better accuracy in query result size estimation than the existing techniques for space query size, bucket number, data number and data size.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.2
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• pp.166-178
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• 2007

The ALE specification of EPCglobal is leading the development of RFID standards, includes the Event Cycle Specification (ECSpec) describing how long a cycle is, how to filter RFID tag data and which reader is interested in. The ECSpec is a specification for filtering and collecting RFID tag data. It is registered to a middleware for long time and is evaluated to return results satisfying the requirements included in it. Thus, it is quite similar to the continuous query. It can be transformed into a continuous query as its predicate in WHERE clause is characterized by the long interval. Long intervals cause problems deteriorating insertion and search performance of existing query indices. In this paper, we propose a TLC-index as a new query index structure for long interval data. The TLC-index has hybrid structure that uses the cell construct of CQI-index with the virtual construct of VCR-index for partitioning long intervals. The TLC-index can reduce the storage cost and improve the insertion performance through decomposing long intervals into one or more cell constructs that have long size. It can also improve the search performance through decomposing short intervals into one or more virtual constructs that have short size enough to fit into those intervals.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.61-63
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• 2005

범위 통계 질의는 범위 집계 질의와 같이 질의 영역 내에 포함된 데이타의 통계 정보를 반환하는 질의를 의미한다. 이 논문에서는 새로운 범위 통계 질의로 범위 모자이크 질의와 범위 모자이크 상위-k 질의를 소개한다. 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자 형태로 분할 한 후, 분할된 각 셀에 대해 집계값을 구하는 질의이며, 범위 모자이크 상위-k 질의는 범위 모자이크 질의 결과 중 집계값을 기준으로 상위 k개의 셀을 구하는 질의이다. 이 논문에서는 집계 R-트리를 사용하여 두 종류의 질의를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 졸은 성능을 나타내는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.261-266
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• 2006

GIS분야와 유비쿼터스 환경의 진보로 언제 어디서나 유무선으로 정보를 주고 받는 환경의 계선에 대한 발전이 계속 되어 왔다. 이런 환경에서 이동객체의 이용도가 증대됨에 따라 대용량의 객체 처리를 위해 분산 처리방식이 적용 되었다. 기존 연구의 k-NN질의는 단일 노드에서 질의 처리 비용의 절감에 중점을 두어 분할된 노드에서의 질의처리에 관련된 연구가 부족하였다. 분할된 노드에서 질의를 처리하기 위해서 고비용이 요구되는 k-NN질의를 위하여 본 논문에서는 Hybrid k-NN질의처리 방식을 제안한다. 제안방식은 k-NN질의와 범위질의 특성을 결합한 형태로 분할된 노드에 질의처리를 가능하게 하고, 질의처리 시 k-NN질의와 범위질의의 혼합으로 k-NN질의의 고비용을 절감하는 방법이다. 이 방법은 GALIS 프로토타입의 SLDS의 질의 처리 부분을 개선에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.77-79
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• 2000

공간 데이터베이스에서의 질의에 대한 선택률 추정에 대해서는 많은 연구가 있었지만 공간 데이터베이스에서의 공간 질의에 대한 선택률 추정이 매우 중요함에도 불구하고 이에 대한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 이 논문에서는 공간 검색 조건의 정확한 선택률 추정을 위해 공간 데이터 분포를 통계 데이터로 저장하고 이를 이용하여 선택률을 추정하는 방법을 제안하고 구현하였다. 공간 질의에 대한 선택률 추정을 위해서 기존의 통계 데이터를 작성하는 방법으로 균등 분할 방법과 비균등 분할 방법이 사용되고 있지만 보다 정확한 선택률을 추정하기 위해서 본 논문에서는 새로운 통계 데이터 작성 방법인 크기별 분할 방법을 제안하였다. 각 방법의 성능은 다양한 파라미터에 대한 선택률 오차를 산출하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.28-30
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• 2002

시간에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 이동체라 한다. 기존의 R-Tree를 사용한 이동체 색인에 관한 연구에서는 현재 위치 질의 시 고비용의 연산이 요구되고, 시간축의 값이 증가하는 방향으로 보고되는 이동체의 위치데이터의 특징을 고려한 노드 분할 정책이 제안되지 않았다. 이 논문에서는 이동체의 현재 위치 및 과거 위치에 대한 색인 방법인 CPTR-Tree(Current Position and Trajectory R-Tree)를 제안한다. 특히, 제안 방법에서 이동체의 현재 위치에 대한 공간차원의 PMBR(Point MBR)을 유지함으로써, 현재 위치 질의 처리시 불필요한 노드 접근 횟수를 줄일 수 있어 성능향상을 할 수 있다. 그리고, 시간축의 값이 증가하는 형태로 보고되는 이동체 위치 데이터의 특징을 고려하여 시간축 분할시 SP(Split Parameter) 분할 방법을 제공함으로써 노드 공간 활용률을 높여 색인의 크기를 줄이고, 공간축 분할시 노드 겹침을 줄이는 동적 클리핑 분할 정책을 제시하여 이동체 과거 위치 검색 효율을 높인다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.3-6
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• 2004

위치 기반 서비스에서 이동체 정보의 저장 및 관리는 이동체 데이터베이스에 의해 수행되며, 이동체 정보의 표현을 위한 데이터 모델과 별도의 자료 구조를 포함하고 있다. 그러나, 기존 이동체 데이터베이스에 대한 대부분의 연구는 이동체 정보의 관리에 초점을 맞추고 있어 실제 응용에 있어서 대용량 정보의 처리가 불가능하며, 기존의 이동체 색인 구조는 특정분야에 특화되어 위치기반 서비스의 다양한 응용에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 이동체 질의 처리를 위해 네트워크 상의 여러 저장소존 연결하고 각각의 프로세스들을 다양한 질의 특성에 맞게 구성하는 디스크 클러스터 기반 저장 관리자에서의 질의 처리 구조를 제안한다. 이는 네트워크 기반의 디스크를 구축하고 공간 영역별 그룹 분할, 현재 위치 정보의 분할 저장 및 과거 위치 정보의 중복 저장을 통해 고성능 대용량 처리를 가능하게 하며, 다양한 색인을 지원하여 작업 분산 및 다양한 응용에 적용이 가능한 특징을 갖는다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.1
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• pp.9-16
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• 2002

Join operation exert a great effect on the performance of system in temporal database as in the relational database. Especially, as for the temporal join, the optimization of interval partition decides the performance of query processing. In this paper, to improve the efficiency of parallel join query in temporal database. I proposed Minimum Interval Partition(MIP) scheme that time interval partitioning. The validity of this MIP algorithm that decides minimum breakpoint of the partition is proved by example scenario and I confirmed improved efficiency as compared with existing partition algorithm.