• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.3
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• pp.1-16
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• 2007

A spatial data warehouse is a system to support decision making using a spatial data cube. A spatial data cube is composed of a dimension table and a fact table. For decision support using this spatial data cube, the concept hierarchy of spatial dimension and the summarized information of spatial fact should be provided. In the previous researches, however, spatial summarized information is deficient. In this paper, the spatial aggregation for spatial summarized information in a spatial data warehouse is proposed. The proposed spatial aggregation is separated of both the numerical aggregation and the object aggregation. The numerical aggregation is the operation to return a numerical data as a result of spatial analysis and the object aggregation returns the result represented to object. We provide the extended struct of spatial data for spatial aggregation and so our proposed method is efficient.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.417-420
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• 2006

스트림 데이터는 고속으로 생성되고 용량이 방대하여 저장하기 힘들며 데이터가 흘러가는 가운데 분석해야 하므로 기존 데이터 분석 방식을 그대로 사용하기는 어렵다. 본 연구에서는 스트림 데이터 분석 연산중의 하나인 다차원 집계 연산을 고속으로 처리하는 방법을 제안한다. 기존 연구들과 마찬가지로 스트림 데이터를 시간 차원 기준으로 윈도우 단위로 나누고, 각 윈도우마다 독립적인 집계 연산을 하도록 하였으며, 생성하고자 하는 집계 테이블들은 스트림 데이터가 입력되기 전에 미리 결정된다고 가정하였다. 정렬되지 않은 스트림 데이터를 고속으로 집계하기 위해 본 연구에서는 배열과 AVL 트리 구조를 혼합하여 사용하였다. 이 방법은 생성할 집계 테이블들 선택이 자유롭고, 집계 테이블들 전체가 메모리에 상주할 수 없을 정도로 큰 경우도 집계 연산을 실행할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 입증하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.6
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• pp.429-440
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• 2002

Temporal databases manage time-evolving data. They provide built-in supports for efficient recording and querying of temporal data. The temporal aggregate in temporal databases is an extension of the conventional aggregate to include time concept on the domain and range of aggregation. This paper focuses on multidimensional temporal aggregation. In a multidimensional temporal aggregate, we use one or more general attributes as well as a time attribute on the range of aggregation, thus it is a useful operation for historical data warehouse, Call Data Records(CDR), etc. In this paper, we propose a structure for multidimensional temporal aggregation, called PTA-tree, and an aggregate processing method based on the PTA-tree. Through analyses and performance experiments, we also compare the PTA-tree with the simple extension of SB-tree that was proposed for temporal aggregation.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.4
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• pp.372-382
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• 2005

Aggregation such as computing an average value of data measured in each sensor commonly occurs in many applications of sensor networks. Since sensor networks consist of low-cost nodes with limited battery power, reducing energy consumption must be considered in order to achieve a long network lifetime. Reducing the amount of messages exchanged is the most important for saving energy. Earlier work has demonstrated the effectiveness of in-network data aggregation and data filtering for minimizing the amount of messages in sensor networks. In this paper, we propose an adaptive error adjustment scheme that is simpler, more effective and efficient than previous work. The proposed scheme is based on self-adjustment in each sensor node. We show through various experiments that our scheme reduces the network traffic significantly, and performs better than existing methods.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.153-167
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• 2001

다차원 온라인 분석처리(Multidimensional On-Line Analytical Processing: MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열 구조를 기반으로 한 파일 구조에 대해서 연구되어 왔다. 이러한 파일 구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 집계 알고리즘을 제안한다. 먼저, 새로운 분리-포함 분할이라는 개념을 사용한 집계 연산 처리 모델을 제안한다. 집계 연산 처리에서 분리-포함 분할 개념을 사용하면 페이지들의 액세스 순서를 미리 알아 낼 수 있다는 특징을 가진다. 그리고, 제안한 모델에 기반하여 원-패스 버퍼 크기(one-pass buffer size)를 사용하여 집계 연산을 처리하는 원-패스 집계 알고리즘을 제안한다. 원-패스 버퍼 크기란 페이지 당 한 번의 디스크 액세스를 보장하기 위해 필요한 최소 버퍼 크기이다. 또한, 제안한 집계 연산 처리 모델 하에서 제안된 알고리즘이 최소의 원-패스 버퍼 크기를 갖는다는 것을 증명한다. 마지막으로, 많은 실험을 통하여 이론적으로 구한 원-패스 버퍼 크기가 실제 환경에서 정확히 동작함을 실험적으로 확인하였다. 리 알고리즘은 미리 알려진 페이지 액세스 순서를 이용하는 버퍼 교체 정책을 사용함으로써 최적의 원-패스 버퍼 크기를 달성한다. 제안하는 알고리즘을 여 러 집계 질의가 동시에 요청되는 다사용자 환경에서 특히 유용하다. 이는 이 알고리즘이 정규화 된 디스크 액세스 횟수를 1.0으로 유지하기 위해 반드시 필요한 크기의 버퍼만을 사용하기 때문이다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.273-280
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• 2005

시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산중 집계 연산은 특정한 조건을 만족하는 데이터에 대하여 계산을 수행한 결과 값을 반환하는 연산으로, 다양한 분야에서 데이터의 분석을 위해 사용된다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 실세계의 응용에 직접 적용할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 실세계 응용들의 분석을 위한 시공간 집계함수를 제안하고, 실제 응용에서의 분석을 위한 질의 예를 보인다. 제안된 시공간 집계함수에 의해 사용자는 응용시스템에 따른 시공간 데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.3
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• pp.218-230
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• 2008

The temporal aggregate in temporal databases is an extension of the conventional aggregate to include the time on the range condition of aggregation. It is a useful operation for Historical Data Warehouses, Call Data Records, and so on. In this paper, we propose a structure for the temporal aggregation with multiple selection predicates, called the ITA-tree, and an aggregate processing method based on the structure. In the ITA-tree, we transform the time interval of a record into a single value, called the T-value. Then, we index records according to their T-values like a $B^+$-tree style. For possible hot-spot situations, we also propose an improvement of the ITA-tree, called the eITA-tree. Through analyses and experiments, we evaluate the performance of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1503-1506
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• 2003

시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산 중 집계 연산은 특정한 조건을 만족하는 데이터에 대하여 계산을 수행한 결과 값을 반환하는 연산으로, 다양한 분야에서 데이터의 분석을 위해 사용된다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 실세계의 응용에 직접 적용할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 실세계 응용들의 분석을 위한 시공간 집계함수를 제안하고, 실제 응용에서의 분석을 위한 질의 예를 보인다. 제안된 시공간 집계함수에 의해 사용자는 응용시스템에 따른 시공간데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.172-174
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• 2005

센서 네트워크에서 집계(aggregation) 연산은 센서 네트워크를 데이터베이스로 구현하는데 있어서 중요하게 제공되어져야 하는 서비스이다 현재 연구되고 있는 것으로 집계 연산을 센서 네트워크의 특징상으로 분류하여 근접한 결과값을 받는 것을 허용하고 집계 값을 자식노드가 부모노드로 보내는 기간을 부모노드가 자식노드에게 나누어 할당하여 센서 네트워크상에 적절히 구현하는 것에 대해 알아보고 집계 그루핑을 하는 과정에서 데이터웨어하우징 연구의 최신기술인 점진적인 덜 관리 기법을 통해 센서노드들의 평균값에 대해 새로운 값이 추가될 때 다시 모든 값을 계산하기 않고 변경된 값만 적용하여 계산함으로 좀더 에너지 효율적으로 확장하는 것을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.115-117
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• 2004

롤업과 드릴다운은 다차원 데이터 분석을 위한 주요 연산으로, 각 차원에 정의된 계층구조를 통해 상세 데이터로부터 점차적으로 되는 정보를 분석가에게 제공한다. 이러한 연산 속도를 고속화하기 위해 OLAP 시스템은 사전에 집계 테이블들을 생성해 놓는다. 각 차원은 다중 계층구조를 가질 수도 있으며, 이런 경우 집계 테이블들을 모두 생성하게 되면 데이터 폭발 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 다중계층 구조를 분류하고, 집계 테이블과 데이터 큐브의 크기를 계산하는 모델을 정립하였다. 이를 통해 분석가는 다중 계층구조에 따른 큐브 크기를 미리 예측할 수 있으며 계층 구조의 모양과 개수를 변경하여 데이터의 양을 조절할 수 있다.