• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.499-501
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• 2000

음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.604-612
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• 1999

데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.39 no.2
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• pp.108.2-108.2
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• 2014

과거 달 탐사 미션으로 달에는 global magnetic fields는 존재하지 않고 표면에 국부적으로 자기장이 존재함이 확인되었다. 그러나 이렇게 측정된 자기장 데이터는 일정 고도 (> 20 km) 이상에서 측정되었기 때문에, 지표에 비해 그 세기가 매우 약해 자기장의 형태와 분포를 연구하는데 한계가 있다. 보다 자세한 연구를 위해서는 표면에서부터 다양한 고도에 이르는 위치에서 측정된 자기장 데이터가 필요하며, 이는 달 표토의 자화나 Swirl 형성 메커니즘을 이해하는데 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 큐브위성을 이용하여 저궤도부터 지표까지의 자기장을 측정하는 방안을 소개한다. 큐브위성은 달 궤도 모선에서 사출되어 자기이상 지역 표면에 충돌하는 임무를 가진다. 자력계는 모선과 큐브위성에 각각 탑재되어 자기장을 측정하며, 모선으로 부터 사출된 큐브위성은 충돌 직전까지 자기장을 측정하고 모선에 습득한 데이터를 실시간으로 전송한다. 이렇게 측정된 자기장 데이터는 모선의 궤도부터 표면에 이르기까지 여러 고도에서 측정되었기 때문에 자기이상 지역의 자기장 구조를 파악하는데 중요한 자료로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 달의 자기이상 지역과 큐브위성 임무 설계에 대하여 기술하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.6
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• pp.597-604
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• 2007

Stream data is a continuous flow of information that mostly arrives as the form of an infinite rapid stream. Recently researchers show a great deal of interests in analyzing such data to obtain value added information. Here, we propose an efficient cube computation algorithm for multidimensional analysis of stream data. The fact that stream data arrives in an unsorted fashion and aggregation results can only be obtained after the last data item has been read. cube computation requires a tremendous amount of memory. In order to resolve such difficulties, we compute user selected aggregation fables only, and use a combination of an way and AVL trees as a temporary storage for aggregation tables. The proposed cube computation algorithm works even when main memory is not large enough to store all the aggregation tables during the computation. We showed that the proposed algorithm is practically fast enough by theoretical analysis and performance evaluation.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.4
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• pp.262-273
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• 2002

MOLAP is a technology that accelerates multidimensional data analysis by storing data in a multidimensional array and accessing them using their position information. Depending on a mapping scheme of a multidimensional array onto disk, the sliced of MOLAP operations such as slice and dice varies significantly. [1] proposed a MOLAP cube storage scheme that divides a cube into small chunks with equal side length, compresses sparse chunks, and stores the chunks in row-major order of their chunk indexes. This type of cube storage scheme gives a fair chance to all dimensions of the input data. Here, we developed a variant of their cube storage scheme by placing chunks in a different order. Our scheme accelerates slice and dice operations by aligning chunks to physical disk block boundaries and clustering neighboring chunks. Z-indexing is used for chunk clustering. The efficiency of the proposed scheme is evaluated through experiments. We showed that the proposed scheme is efficient for 3~5 dimensional cubes that are frequently used to analyze business data.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.3
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• pp.210-216
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• 2009

Several empty-space leaping methods have been proposed for CPU-based volume ray casting. When sample points are located in semi-transparent cells, however, previous leaping methods perform unnecessary resamplings even if the scalar values on those points are confined within transparent range. A semi-transparent cells leaping method for volume ray casting using the Marching Cubes algorithm is proposed to solve this problem in our previous work. When a ray reaches a semi-transparent cell, our method performs in-out test between current sample point and the bounding box enclosing the triangles generated by the Marching Cubes. If the sample point lies on outside of the bounding box, we estimate the point is regarded as transparent. In this case, the ray advances to the next sample point without performing a resampling operation. We can frequently refer the tables for neighboring voxels, however, when we exploit conventional data structures of the Marching Cubes. We propose modified Marching Cubes tables for solving this problem.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.1
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• pp.75-83
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• 1999

recently, a new hypercube-like interconnection network, the Z-cube, was proposed. The Z-cube retains most good topological properties, however, its node degree is 3/4 of hypercube's one. Considering hardware implementations, the Z-cube is a good alternative to the hypercube. In this paper, we obtained the diameter, fault diameter and the average distance between two nodes to evaluate the communication performance of the Z-cube. The recursive structure, the shortest path between two nodes I Z-cube and recurrence relation on the average distance were deduced, and node disjoint path was introduced. Although it is generally expected that the communication performance in an interconnection network with reduced node degree falls as much as that, this paper shows that the Z-cube's diameter is the same as the hypercube's one and the average distance between two nodes in Z-cube is about 1.125 times the average distance between two nodes in the hypercube and the fault diameter of Z-cube ranges approximately from 1.4times to 1.7times the fault diameter of the hypercube.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.5
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• pp.681-690
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• 2008

In proteomics research, the identification of differentially expressed proteins observed under specific conditions is one of key issues. There are several ways to detect the change of a specific protein's expression level such as statistical analysis and graphical visualization. However, it is quiet difficult to handle the spot information of an individual protein manually by these methods, because there are a considerable number of proteins in a tissue sample. In this paper, using database and data mining techniques, the application plan of OLAP data cube and Discovery-driven exploration is proposed. By using data cubes, it is possible to analyze the relationship between proteins and relevant clinical information as well as analyzing the differentially expressed proteins by disease. We propose the measure and exception indicators which are suitable to analyzing protein expression level changes are proposed. In addition, we proposed the reducing method of calculating InExp in Discovery-driven exploration. We also evaluate the utility and effectiveness of the data cube and Discovery-driven exploration in the lung cancer 2-DE gel image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.268-270
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• 2004

주어진 셀이나 조직에 발현된 단백질 프로파일의 구조적인 분석을 다루는 단백질체학(Proteomics) 연구에 있어서, 질병에 대한 마커 단백질(marker proteins)을 도출(identification)하는 것은 핵심 논점 중 하나이다. 수십 개의 샘플로부터 추출한 셀이나 조직 내에는 수많은 단백질이 포함되어 있으며, 존재하는 단백질의 질병에 의한 발현량(expression level) 변화 및 임상 특성에 의한 영향을 분석하기 위해서 데이터베이스와 데이터 마이닝 기술의 활용이 효과적이다. 본 논문에서는 질병 일 임상 특성에 따른 단백질의 발현량 변화를 분석하기 위한 OLAP 데이터 큐브(Data cube)의 응용 방법과 단백질 데이터의 분석에 적합한 척도(measure)를 제안하고, 유효성을 보인다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.477-488
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• 2000

A distance measure between two Latin-hypercube designs is defined and its expected value is computed. It was computed by using mathematical statistics, numerical analysis (multidimensional numerical integration), Monte-carlo method, and the theory of asymptotic normal distribution. For the comparison of two Latin-hypercube designs with same structure but different randomness, the difference of expected values of response function and information mass of experimental designs are considered. These methods may be useful in comparison between two general experimental designs.