• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.17-24
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• 2012

애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1071-1075
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• 2010

무선 센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 전력, 메모리 동의 한정된 자원을 지니기 때문에, 제한된 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 집계 기법의 연구가 활발히 진행되어 왔다. 한편, 센서 네트워크는 무선통신을 수행하기 때문에 공격자에게 쉽게 데이터 노출될 수 있다. 따라서, 센서 네트워크에서 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법에 관한 연구가 필수적이다. 그러나, 기존 데이터 집계를 위한 데이터 보호 기법은 네트워크 구성 및 데이터 집계 처리 시, 다수의 연산과 데이터 전송이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 데이터 집계를 위한 힐버트 커브(hilbert curve) 기반 데이터 보호 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반의 라우팅을 구성하여 이웃노드와의 통신을 최소화한다. 또한 seed에 기반한 힐버트 커브 기법을 통해 데이터를 암호화함으로써, 센서 노드간의 통신 시 공격자로부터 데이터를 보호할 수 있다. 마지막으로, 제안하는 기법이 메시지 전송량 및 센서노드 평균 수명 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.685-692
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• 2019

스마트그리드는 기존의 단방향 전력 전송에서 나아가 양방향 정보 교환이 이루어지는 시스템으로 전력의 이동 및 소요량에 대한 실시간 파악이 가능하다. 전력 생산자는 전력 소모량 집계 결과로부터 향후 전력 생산량 예측이 용이하며, 사용자 또한 다수 전력원으로부터의 단위 사용 비용을 고려한 선택적 전력 사용 및 전력 절약 계획 수립이 용이해져 자원의 효율적 생산 및 사용을 가능하게 한다. 반면 자원의 사용 및 이동에 대한 실시간 정보 수집은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 스마트그리드에서의 전력량 집계 과정에서 프라이버시 침해를 방지하기 위하여, 본 논문에서는 동형 암호화 기법을 활용함으로써 단순 합계를 포함한 복합 연산을 허용하는 유연하면서도 효율적인 전력량 집계 및 분석 기법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권2호
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• pp.168-180
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• 2001

데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권5호
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• pp.1-10
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• 2002

대용량의 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우징 환경에서 조인이나 집계 함수와 같은 고비용의 연산의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 집계 함수(aggregate function)와 조인(join)이 모두 포함된 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 차원 테이블(dimension table)을 미리 그루핑한 후, 비트맵 조인 인덱스(bitmap join index)를 이용하여 조인을 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 사실 테이블(fact table)만을 접근하여 집계 함수를 처리함으로써 기존 기법이 가지는 성능 저하의 문제점을 해결할 수 있다. 기존 기법과 제안하는 기법에 대한 비용 모델(cost model)을 정립하고, TPC-H 벤치마크를 기반으로 하는 다양한 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.199-201
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• 2003

온라인 분석처리 시스템의 핵심 기술인 큐브를 효과적으로 산출하기 위한 많은 연구들이 이루어 졌다. 이러한 연구는 크게 온라인 분석처리 시스템의 결과 데이터를 저장하는 방식에 의해 MOLAP과 ROLAP으로 구분하여 이루어 졌다. 최근에 온라인 분석처리 시스템에서 큐브 산출에 대한 연구로 다중키 엑세스를 효율적으로 처리하는 다차원 파일 구조를 사용하여 집계 연산의 효율을 높이는 연구가 이루어졌다. 본 논문은 이러한 연구들을 바탕으로 다차원 파일 구조를 사용하여 효과적으로 큐브를 산출하고 결과 값을 미리 저장하는 일반적인 방법을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.93-107
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• 2007

본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 공간 영역 질의를 효과적으로 처리하는 공간 영역 집계 인덱스 기법을 제안한다. 새로운 정보화 패러다임인 네트워킹과 컨버전스 기반의 유비쿼터스 환경의 중요성이 부각되면서 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 에너지 효율적인 실시간 공간질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 공간영역질의는 사용자가 지정한 일정한 시간 동안의 특정 지리적 영역의 온도, 습도 등 스칼라 데이터를 감지한다. 공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 Rectangle 기반의 SPIX기법 등 공간 인덱스 기법들이 많이 진행되었지만 기존 연구에서는 공간 영역질의의 질의 결과 값 전달 경로를 질의 전달 경로의 역방향으로 지정하였다. 센서 네크워크의 공간 영역 질의에서 질의 영역 내의 센서들은 대부분이 인접되어 있지만 질의 전달 경로가 틀리면 질의 영역 내에서 집계되지 못하고 전달되므로 불필요한 에너지를 낭비하게 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 공간 영역 질의를 수행 할 때 질의 영역 내에서 센서 노드들 간의 통신거리를 고려하여 질의 결과 값 전달 경로를 재선정하고, 적응적으로 집계 영역 내에서 집계연산을 하여 질의 결과 값을 전달하는 인덱스 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 기존 기법보다 우월함을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.732-736
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• 2010

대량의 데이터 처리 영역에 대한 중요성이 증가하는 가운데 다차원의 속성을 갖는 레코드에 대한 스캔을 필요로 하는 질의처리에 있어 SIMD 명령어 셋을 이용하여 보다 효율적인 스캔성능을 얻을 수 있다. 이러한 배경하에서 이 논문에서 제시하는 기법인 'SIMD 레코드 스캔'은 행-기반의 스캔으로 열-기반의 저장구조를 갖는 기존의 메모리 기반 데이터베이스 시스템에서 조건식 처리나 집계연산등에서의 연산성능을 높이기 위해 열에 종속적으로 SIMD 명령어를 이용하던 것과는 달리 다차원 속성들의 비교가 요구되는 레코드 스캔에서의 효율을 높일 수 있다. 이는 레지스터 및 시스템 메모리의 크기가 증가함에 따라 더 큰 성능향상을 가져올 수 있으며, 멀티코어 기반의 병렬화 기법과 독립적이므로 SIMD를 지원하는 단일 프로세서뿐 아니라 이들로 구성된 멀티코어 프로세서에도 기존 시스템이나 아키텍처를 변경하지 않고도 적용이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3689-3696
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• 2011

의사결정 지원시스템에서 작업자들은 대량의 데이터 집계 연산을 요구하며, 데이터에 대한 정확한 응답보다는 경향 분석에 더 많은 관심을 가진다. 그러므로 정확한 응답보다 빠른 근사 질의응답을 제공하는 것이 필요하며 그것을 실현하기 위한 근사질의 응답 기법의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 보안하고 근사 응답의 정확성을 향상시킬 수 있는 Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 기반 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)을 이용한 근사 질의응답 기법을 제안한다. FCM-ANFIS을 이용한 근사 질의응답 기법은 다차원 데이터의 지식 표현 모델을 생성함으로써 거대한 다차원 데이터 큐브에 직접적인 접근 없이 집계 질의 수행이 가능하다. 비교실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 NMF 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 확인한다.