• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.163-165
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• 2001

데이터웨어하우스 환경에서는 범위-집계 질의를 효율적으로 수행하기 위해 데이터큐브로 저장뷰를 구성한다. 큐브트리란 이러한 저장뷰를 R-Tree형태로 구성하는 기법으로, 효율적인 데이터 접근성을 제공하지만 범위-집계 질의 범위 내의 모든노드를 접근해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 중간노드의 MBR에 자식 노드 레코드들의 집단함수 값을 저장하여, 질의 범위에 포함되는 중간노드의 경우 단말노드를 접근하지 않고 효율적으로 범위-집계 질의를 수행할 수 있는 집계큐브트리를 제안하였다. 집계큐브트리는 기존의 큐브트리에 비해, 항상 적은 수의 노드 접근으로 질의를 수행하며 질의 범위의 크기가 커질수록 좋은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.77-79
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• 2014

본 논문에서는 Arduino의 I2C 통신을 통해 인터랙티브한 악기를 제안한다. 각각의 큐브는 서로를 인식하고 인식 후 집단이 된 큐브들은 하나의 악기가 된다. Arduino의 통신 핀을 알루미늄 호일에 연결하여 다른 큐브와 접촉 시 통신이 될 수 있도록 하였다. 통신이 이룬 큐브들을 rgbLED 색상 변화를 통해 시각적으로 접촉/비접촉을 나타냈다. 또한 Processing을 통해 그룹이 된 큐브들의 악기 소리를 제어하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.18A no.5
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• pp.205-214
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• 2011

We propose a new interconnection network, called Twisted cube torus(TT) network based on well-known 3-dimensional twisted cube. Twisted cube torus network has smaller diameter and improved network cost than honeycomb torus with the same number of nodes. In this paper, we propose routing algorithm of Twisted cube torus network and analyze its diameter, network cost, bisection width and hamiltonian cycle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.163-165
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• 2005

ROLAP 시스템에서는 다차원 OLAP 큐브를 관계 데이터베이스 내에 여러 집계 테이블을 사용하여 저장하며, 관계 DBMS 기능을 그대로 이용하므로 구현이 간단하다. 이들 집계 테이블들은 대용량의 소스 데이타(즉, 사실 테이블)를 정렬한 후 이에 대한 집계 값을 계산하므로 큐브를 생성하는데 많은 시간이 소요된다. 이러한 다차원 큐브를 효율적으로 생성할 수 있는 여러 가지 방법이 제안되었다. 이들 방법들은 큐브 생성 시간이 사실 테이블을 정렬하는데 주로 소요되므로 이 횟수를 줄이는 기법을 주로 제안하였다. 그러나 이러한 큐브 생성 알고리즘의 성능은 실제 DBMS 상에서 평가되지 않았다. 이 연구에서는 기존의 큐브 생성 알고리즘들을 관계 DBMS 상에서 그 성능을 비교 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.211-213
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• 2005

데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.3
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• pp.149-157
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• 2009

The crossed cube, a variation of the hypercube, possesses a better topological property than the hypercube in its diameter that is about half of that of the hypercube. It has been known that an N-node complete binary tree is a subgraph of an (N+1)-node crossed cube [P. Kulasinghe and S. Bettayeb, 1995]. However, efficient embedding methods have not been known for the case that the number of nodes of the complete binary tree is greater than that of the crossed cube. In this paper, we show that an N-node complete binary tree can be embedded into an M-node crossed cube with dilation 1 and load factor [N/M], N>M$\geq$2. The dilation and load factor is optimal. Our embedding has a property that the tree nodes on the same level are evenly distributed over the crossed cube nodes. The property is especially useful when tree-structured algorithms are processed on a crossed cube in a level-by-level way.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.1
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• pp.1-11
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• 2005

An aggregation query computes aggregate information over a data cube in the query range specified by a user Existing methods based on the prefix-sum approach use an additional cube called the prefix-sum cube(PC), to store the cumulative sums of data, causing a high space overhead. This space overhead not only leads to extra costs for storage devices, but also causes additional propagations of updates and longer access time on physical devices. In this paper, we propose a new prefix-sum cube called 'SPEC' which drastically reduces the space of the PC in a large data warehouse. The SPEC decreases the update propagation caused by the dependency between values in cells of the PC. We develop an effective algorithm which finds dense sub-cubes from a large data cube. We perform an extensive experiment with respect to various dimensions of the data cube and query sizes, and examine the effectiveness and performance ot our proposed method. Experimental results show that the SPEC significantly reduces the space of the PC while maintaining a reasonable query performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.729-731
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• 1998

대규모 분산 병렬 컴퓨터는 분산된 메모리를 갖는 프로세서 노드들간의 결합으로 이루어진 시스템으로써 이러한 분산 다중 시스템에서의 효율적인 집합적 통신의 구현은 시스템 성능에 커다란 영향을 미치는 중요한 요소이다. 이중 다중전소()은 다양한 응용프로그램에서 이용되는 중요한 통신 패턴이다. 본 논문에서는 윔홀라우팅을 사용하는 하이퍼큐브상에서 목적노드를 균등하게 분배할수 있는 차원을 통해 큐브를 분활하고 이에 따라 다중전송을 수행함으로써 다중전송단계를 줄일 수 있는 기법을 개발하고 이에 대한 성능을 실험을 통하여 비교, 분석하였다. 제안한 기법은 도달가능집합이 아닌 목적노드를 균등하게 분배할수 있는 차원으로 큐브를 분할하여 다중전송을 수행함으로써 목적노드가 일부 하위큐브로 편중되지 않게 하여 평균통신단계를 약 15% 정도 감소시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1819-1822
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• 2002

OLAP(On-line Analytical Processing)은 데이터를 다차원적으로 집계하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공함으로써 고부가가치 창출에 사용되는 비즈니스 인텔리젼스 기술 중의 하나이다. 질의 처리 시간 제약 조건을 만족하기 위해 OLAP 시스템들은 다차원적 집계 결과를 미리 계산하여 저장해 둔다. 이 때 저장되는 데이터를 OLAP 큐브(cube)라고 하며, 데이터의 분석은 주로 큐브를 브라우징하면서 이루어진다. 본 연구에서는 웹 서비스를 통해 큐브를 브라우징할 수 있는 ‘웹 OLAP 큐브 브라우저(WOCB)'를 개발하였다. WOCB는 본 연구팀이 개발한 웹 서비스 기반의 OLAP API인 XMLMD를 사용하여 개발되었으며, 웹 서비스를 통해 전송되는 OLAP 큐브 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 검색할 수 있는 기능을 제공한다. 본 연구 결과는 이기종 플랫폼 환경에 분산되어 있는 OLAP 서버들을 통합할 때 하나의 컴포넌트로 사용될 수 있다는 장점을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.107-109
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• 2012

데이터 큐브는 다차원 데이터 분석에 널리 사용되는 방법이다. 이 큐브 분석 방법을 사용하기 위해서는 먼저 데이터 큐브를 생성해야 한다. 이 데이터 큐브를 생성하기 위한 여러가지 방법들이 존재한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 로그를 분석하는 시스템에서 다양한 큐브 생성 방법에 대하여 비교 평가한 사례를 제시한다.