• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2005

다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.16-18
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• 2002

다차원 데이터를 온라인으로 분석하기 위해서는 사전에 집계 테이블들을 계산해 둔다. 대용량 고차원 데이터의 경우는 집계 테이블의 분량이 천문학적으로 방대하기 때문에 사전 집계 계산이 현실적으로 불가능한 경우가 많다. 고차원 데이터 처리에 관한 연구로는 데이터의 차원 수를 감소시키거나 인덱스를 압축하여 질의처리 시간을 단축하려는 연구를 들 수 있는데, 이러한 방법들은 고차원 데이터의 온라인 분석시에 발생하는 데이터 폭발 현상을 근본적으로 해결하지는 못한다. 본 연구에서는 고차원 데이터가 분석될 때 실제로 저차원 집계 테이블들이 주로 사용된다는 점에 착안하여 데이터 폭발 현상을 감소시키면서 데이터를 분석하는 방안을 제시한다 이 방법은 사전 집계 연산을 할 때 크기가 방대한 고차원 집계 테이블들의 생성을 생략하고, 3-6차원 또는 그 이하 차원의 집계 테이블들만을 고속으로 동시에 생성하는 방법이다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.781-790
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• 2015

인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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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.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-16
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• 2007

공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.43-55
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• 2005

시공간 데이타베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이타에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 실세계에서 "임의의 질의 윈도우 영역에서 2001년 4월부터 8원까지 농경지당 뿌려진 농약의 평균은 얼마인가\ulcorner"와 같은 질의를 할 수 있다. 이러한 집계 질의는 시간과 공간에 대한 제약을 가지고 있다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 시공간 데이타에 직접 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 특성을 가진 시공간 데이타 분석을 위한 시공간 집계 함수 stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN를 제안한다. 아울러 제안된 시공간 집계함수론 적용한 부동산 관리 시스템을 통해 기존의 시간, 공간 집계함수가 분석하기 어려웠던 시공간 데이타에 대한 분석의 용이함과 응용 시스템에 맞는 질의 표현력의 개선 및 편리성을 제공함을 보였다 그리고 제안된 시공간 집계함수의 알고리즘의 성능 평가를 통해 알고리즘 성능의 타당성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권2호
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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.