• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.827-830
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• 2008

센터 기반의 경로탐색 시스템은 수집된 도로 정보를 이용하여 최적 경로를 탐색한다. 반면, 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 그러나 추가 요금이 들지 않기 때문에 단말기 기반의 서비스가 선호되고 있다. 일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템의 경우 실시간 도로 정보를 이용할 수 없었지만, 최근 TPEG과 같은 기술을 이용하여 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 경로의 질을 높이고 탐색비용을 줄이기 위해 최고 속력 동적 휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 일정 구역 도로의 최고 속력을 동적 휴리스틱으로 활용하여 경로탐색에 활용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.39-42
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• 2004

공간 질의 및 색인에 관한 기존 연구는 주로 실외 환경에 기반을 두고 있다. 실내 환경은 실외 환경과는 달리 질의 특성 및 환경적 요소가 다르다. 실내 환경 질의의 대표적인 특징은 객체의 현재 위치를 파악하고 즉시 응답해야하며, 질의 범위도 지역적으로 제한되어 있는 점이다. 본 논문에서는 기존 연구가 가진 문제점을 해결하기 위해 메인 메모리 기반의 DBMS를 사용하며, 실내 환경에서 객체의 위치 탐색시 효율적으로 적응할 수 있는 비트맵 인덱스 기법을 제안한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.67-81
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제28권2호
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• pp.135-158
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• 2011

탐색자가 정보 요구를 정보검색시스템에 표현하는 능력은 검색과정의 기본이다. 시각적 예시에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색환경에서 질의 표현을 위한 중요한 패러다임이다. 하지만, 이 방법이 질의 구성의 편의성에 있어 얼마나 효과가 있는지에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 이 연구의 목적은 다양한 정보요구와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 구성을 지원하기 위해 탐색자의 정보요구와 질의 방법 사이에 발생하는 지식 격차를 고려하여 색을 이용한 질의 방식의 사용성을 조사하기 위한 것이다. 본 연구결과를 통하여 색을 이용한 질의 방법이 시각적 질의 구성을 적절히 지원하지 못한다는 것과 탐색자의 정보요구와 검색 패러다임의 표현력 사이에 뚜렷한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.507-516
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• 2009

데이터 스트림 환경에서는 지속적으로 입력되는 데이터에 대한 실시간 처리를 수행하기 위하여 범위를 갖는 다수의 질의를 시스템에 미리 등록한다. 등록된 질의를 입력 스트림에 따라 빠르게 검색하기 위해 질의 색인 기법을 사용하는데, 질의 색인은 메인 메모리 기반에서 동작하기 위해 색인 정보의 저장 비용이 낮아야 하고 빠른 질의 탐색을 실시해야 한다. 본 논문에서는 다수의 범위 질의에 대하여 색인 정보의 저장 비용이 낮고 빠른 질의 탐색을 실시하는 질의 색인 기법으로 LVC-based(Limited Virtual Construct-based) 기법을 제안한다. 해시기반으로 동작하는 LVC-based 색인 기법은 입력 스트림의 범위를 가상의 분할 구조로 나눈 LVC를 이용한다. 각 LVC는 식별자가 할당되고 각 LVC에 구간에 해당하는 범위 질의를 저장하며 색인을 실시한다. LVC-based 기법은 입력 스트림의 범위가 길고 범위가 짧은 다수의 질의를 색인할 때 저장비용과 탐색 비용에서 좋은 효율을 보이며 이는 기 제안된 CEI-based 색인 기법과의 비교를 통하여 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.381-384
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• 2006

센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.91-101
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• 2013

키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 1999년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.273-275
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• 1999

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.73-75
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• 2001

데이터베이스에서 질의의 결과로 되돌려지는 레코드의 수가 많을 때, 이를 일정 개수의 레코드 단위로 구분하여 일부만 돌려주는 응용이 많다. 추가의 결과를 요청할 경우, 이를 수행하기 위해 기존에는 다시 동일한 질의를 수행한 후 필요한 레코드 위치까지 순차적으로 접근을 하는 방식을 썼다. 본 논문에서는 인덱스가 정의된 필드를 기준으로 정렬된 결과 집합에서 효율적으로 순위 탐색을 지원하기 위한 Ranking-tree 인덱스 구조를 제안한다. 순위 탐색은 어떤 기준에 의해 정렬된 결과 레코드에서 N번째 순서에 해당하는 레코드부터 탐색하는 것을 말한다. Ranking-tree를 통해 불필요한 질의 결과 탐색 시간을 줄여 성능 향상을 가져올 수 있다.