As XML is gaining unqualified success in being adopted as a universal data representation and exchange format, particularly in the World Wide Web, the problem of querying XML documents poses interesting challenges to database researcher. Several structural XML query processing methods, including XISS and XR-tree, for past years, have been proposed for fast query processing. However, structural XML query processing has the problem of requiring expensive Join cost for twig path query Recently, sequence matching based XML query processing methods, including ViST and PRIX, have been proposed to solve the problem of structural XML query processing methods. Through sequence matching based XML query processing methods match structured queries against structured data as a whole without breaking down the queries into sub queries of paths or nodes and relying on join operations to combine their results. However, determining the structural relationship of ViST is incorrect because its numbering scheme is not optimized. And PRIX requires many processing time for matching LPS and NPS about XML data trees and queries. Therefore, in this paper, we propose efficient sequence matching method u sing the bottom-up query processing for efficient XML query processing. Also, to verify the superiority of our index structure, we compare our sequence matching method with ViST and PRIX in terms of query processing with linear path or twig path including wild-card('*' and '//').
With the development of location aware technologies and mobile devices, location-based services have been studied. To provide location-based services, many researchers proposed methods for processing various query types with Mapreduce(MR). One of the proposed methods, is a Reverse k-nearest neighbor(RkNN) query processing method with MR. However, the existing methods spend too much cost to process the continuous RkNN query. In this paper, we propose an efficient continuous RkNN query processing method with MR to resolve the problems of the existing methods. The proposed method uses the 60-degree-pruning method. The proposed method does not need to reprocess the query for continuous query processing because the proposed method draws and monitors the monitoring area including the candidate objects of a RkNN query. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the query processing performance of the existing method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.17-20
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2011
최근 위치 기반 서비스(location-based service)가 발달함에 따라 이동 객체에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있다. 그 중에서 다중 속성을 고려할 수 있는 스카이라인 (skyline)과 스카이라인을 응용한 기법으로 리버스 스카이라인 (reverse skyline) 이 연구되었다. 하지만 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 객체들의 이동성은 고려되지 많은 연구이다. 본 논문에서는 질의 객체가 이동하는 환경을 고려한 연속적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가지치기(pruning) 기법을 통해 질의에 영향을 주지 않는 객체들을 제외하고, 남은 후보 객체들을 대상으로 모니터링을 수행하여 연속 리버스 스카이라인을 점진적으로 처리한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 최대 10배 우수한 성능을 모임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.214-216
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2001
웹 GIS에서의 인터넷 서비스 이용자의 집중 현상으로 발생하는 서버의 과부하 현상을 막고 안정적인 서비스 제공을 위해서는 웹 클러스터링 기술의 도입이 필요하다. 공간 질의는 웹 데이터와는 달리 인접 영역에 대한 질의가 매우 잣으며, 질의 처리 결과가 대용량이라는 특성을 가지고 있다. 이러한 공간 질의의 특성을 고려하지 않을 경우, 서버에서 처리되는 질의들의 지역적 인접성이 낮아지고 낮은 버퍼 재 사용율은 디스크로의 접근 빈도를 높여 질의 처리 비용을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 웹 GIS 클러스터링 시스템을 위한 질의 영역의 인접성을 이용한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공간 데이터를 타일을 기반으로 인접한 타일의 그룹을 생성하여 각 서버에 할당하여, 질의 영역 및 공간 연산을 고려하여 서버에서 질의가 처리되는 동안 버퍼 재사용율이 최대가 되도록 클라이언트의 질의 요청을 적절한 서버에 전달한다. 제안하는 기법은 서버의 버퍼를 공간 인덱스 탐색에 최적화함으로써 서버의 버퍼 재상용율을 높이고, 클러스터링 시스템에서 디스크의 접근 횟수를 낮추어, 전체적인 서버 시스템의 처리 능력을 형상시킨다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.743-745
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2003
R-tree는 공간 데이터나 다차원 데이터의 효율적인 질의 처리를 위한 인덱스 구조이다. 다량의 데이터로부터 빠르게 인덱스를 생성하기 위해서 많은 다량로딩 기법들이 제안되었으나 이들은 공간이용률을 극대화하는 데에 초점을 맞춰 R-tree의 목적인 효율적인 질의 처리를 위한 개선의 여지가 남아 있다. 본 논문에서는 다량로딩 과정에서 인접한 노드들간의 겹치는 영역을 감소시켜 전체적으로 질의 처리 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에서 보이듯이 지금까지 가장 효율적이라고 알려져 있는 STR 기법보다 질의 성능이 좋게 나오는 것을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.55-57
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2002
공간 데이터베이스의 규모는 매우 방대하여 질의 처리에 많은 비용이 발생한다. 따라서 효율적인 질의 처리를 위해서는 질의 수행 결과의 예측이 필요하다. 이를 위해 실제 공간 데이터의 특성을 근접하게 나타내는 요약 데이터를 생성하여 그 결과를 통해 질의 결과의 크기를 추정하게 된다. 기존의 공간 데이터 요약 기법으로는 면적 균등 분할 기법, 개수 균등 분할 기법, 인덱스 분활 기법 등이 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 다양한 분말 기법에 대해 알아보고, 힐버트 공간 재움 곡선 방법에 개수 균등 분말 기법을 적용시킨 새로운 공간 분할 방법을 제안하여 기존의 방법과 새로운 방법의 성능을 비교한다.
With the growing popularity of smart devices, various location based services have been providing to users. Recently, some location based social applications that combine social services and location based services have been emerged. The demands of a k-nearest neighbors(k-NN) query which finds k closest locations from a user location are increased in the location based social network services. In this paper, we propose an approximate k-NN query processing method for fast response time in a large number of users environments. The proposed method performs efficient stream processing using big data distributed processing technologies. In this paper, we also propose a modified grid index method for indexing a large amount of location data. The proposed query processing method first retrieves the related cells by considering a user movement. By doing so, it can make an approximate k results set. In order to show the superiority of the proposed method, we conduct various performance evaluations with the existing method.
이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.804-807
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2013
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아웃소싱 된 데이터베이스는 사용자 개인 정보, 증권, 또는 의료 정보 등 민감한 정보를 포함하기 때문에 서비스 제공자로부터 수행한 질의 결과 데이터가 데이터 소유자로부터 생성된 데이터이며, 정확한 질의 결과를 포함하는지 확인하기 위한 질의 결과 무결성 검증 기법의 필요성이 대두되었다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 무결성 검증 데이터의 크기가 증가하여 검증 데이터 전송 오버헤드 증가 및 데이터 노출 위험 증가 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 지원하는 암호화 데이터 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 질의 결과 무결성 검증 기법은 암호화된 데이터 그룹을 주기 함수를 이용하여 재분할하고, 최종 데이터 그룹 id를 힐버트 커브를 통해 변환한다. 따라서, 검증 데이터 오버헤드를 감소시켜 효율적인 질의 처리를 지원하며, 그룹 id 변경을 통해 검증 데이터 유출 위험을 방지한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 2배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.53-60
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2010
위치 기반 서비스(Location-Based Services: LBS)에서 질의 요청자가 자신의 위치 정보와 원하는 질의를 전송하면, 위치 기반 서버는 이를 기반으로 질의를 처리하고 결과를 전송한다. 이 때 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 좌표를 서버에 전송하기 때문에 개인 정보가 악용될 수 있는 위험에 노출된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 연구는 크게 Location Clocking 기법과 Private Information Retrieval(PIR) 기법으로 분류된다. Location Cloaking 기법은 사용자의 위치 좌표를 k-1개의 다른 사용자와 함께 묶어 하나의 Cloaking 영역을 생성하고 이를 바탕으로 질의를 처리한다. 그러나 영역에 대한 질의 후보 집합을 결과로 전송하므로 사용자에게 노출되는 POI 수가 증가하는 문제점을 지닌다. PIR은 암호화 기법으로 위치 기반 서버나 공격자에게 사용자의 위치와 질의 타입을 드러내지 않고 질의를 수행한다. 그러나 암호화 된 질의 결과로 사용자에게 데이터 전체를 전송하기 때문에 막대한 통신비용을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 Location Cloakng과 PIR 기법의 장점을 결합하여 사용자의 개인 정보와 위치 기반 서버의 POI 정보 보호를 고려한 Approximate k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 질의 전송시, 질의 요청자는 Cloaking 영역을 생성하여 위치 좌표를 감추고, 질의 결과 전송 시 Cloaking 영역에 제한된 PIR 프로토콜을 적용한다. 또한 k-최근접점 질의 수행시, 반환되는 POI의 수를 최소화하고, 정확도 높은 질의 결과를 만족하기 위해 Overlapping parameter를 적용한 색인 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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