• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.151-153
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• 2002

XML/HTML 문서와 같이 트리 구조로 표현되는 데이터의 변화 탐지는 NP-hard의 문제로 이에 대한 효율적인 구현은 매우 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 변화 탐지를 위해 트리 구조의 데이터를 X-tree로 표현하고 이에 기초한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. X-tree에서는 모든 서브트리의 루트 노드에 서브트리의 구조와 소속 노드들의 데이터들을 128비트의 해시값으로 표현하여 저장함으로 신ㆍ구 버전의 X-tree들에 속한 서브트리들의 비교가 매우 효율적이다. 제시한 변화 탐지 알고리즘에서는 구 버전의 X-tree의 모든 서브트리들에 대해 신 버전의 X-tree에서 동등한 서브트리들을 찾고, 이들에 기초하여 이동 연산이 발생한 서브트리들과 갱신 연산이 발생한 서브트리들을 순차적으로 찾는다. 이때 이동 연산과 갱신 연산으로 대응되는 서브트리는 동등 서브트리로부터 루트 노드로 대응 관계를 확장하는 가운데 발견된다. 이후 깊이 우선으로 검색하면서 나머지 노드들을 대응시킨다. X-tree의 구조적 특징에 기인하여 노드들 간의 비교를 통해 대응 여부를 검사하는 대부분의 기존 연구와는 달리 서브트리의 비교를 통해 대부분의 대응 관계를 결정하므로 효율적인 변화 탐지가 가능하다. 본 알고리즘은 최악의 경우에서도 N을 신ㆍ구 버전 문서의 전체 노드 수라 할 때 O(N)의 시간 복잡도를 갖는다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.753-768
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• 2003

In this paper, we propose a multi-dimensional index structure, tailed a VA(Vector Approximate)-tree that is constructed with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR(Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is a suitable index structure for large amount of multi-dimensional data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.133-136
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• 2011

트리의 검색은 어플리케이션에서 흔하게 사용되는 연산중 하나이다. 하지만 대부분의 트리는 연결 리스트 기반으로 생성되며 연결 리스트 트리 구조는 데이터의 지역성을 가지기 힘들기 때문에 트리구조의 검색을 동반한 응용은 캐시메모리 사용효율의 제약으로 인해 성능상의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 연결 리스트 트리를 배열 기반의 트리로 변형하여 트리 검색 시 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.143-144
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• 2018

Edge Computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 트리구조는 데이터 구조의 하나로, 데이터 항목의 한 묶음인 세그먼트를 나뭇가지처럼 연결한 것을 의미하여 분산된 데이터를 군집할 수 있다. 본 논문에서는 Edge Computing 환경에서 트리 구조를 이용하여 인덱스를 관리하는 모델을 알아보기 위해 이진 탐색 트리 중 AVL tree와 Paged Binary tree에 대해 서술하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.618-623
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• 2011

This paper proposes a novel method to discriminate meaningful tables from decorative one using a composite kernel for handling structural information of tables. In this paper, structural information of a table is extracted with two types of parse trees: context tree and table tree. A context tree contains structural information around a table, while a table tree presents structural information within a table. A composite kernel is proposed to efficiently handle these two types of trees based on a parse tree kernel. The support vector machines with the proposed kernel dised kuish meaningful tables from the decorative ones with rich structural information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.771-772
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• 2009

최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.27-28
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• 2020

이형 데이터 간의 정보 전송과 교환을 가능하게 하는 유연한 트리 구조의 특성은 인터넷 및 IoT 환경에서의 대량 데이터 저장·전송·교환 등에 있어서 XML이나 JSON에서 주요하게 사용된다. 사용성에 있어서는 수월한 반면에, 감추어져 있는 가치있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 찾아내는 것은 일반 단순 구조의 데이터에 비해서 훨씬 어려우며 복잡하고 난해한 문제들을 발생시킨다. 이는 트리가 갖는 계층 구조 때문이다. 본 논문에서는 계층 구조를 갖는 대량 트리 데이터들을 보다 단순한 리스트 구조로 변형한 후 해당 구조로부터 가장 자주 발생하는 유용한 정보들을 추출하는 방법을 제시한다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.4
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• pp.45-54
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• 2011

In this paper, we propose a hybrid index structure, called the SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree) that can process spatial data efficiently by combining advantages of the MR-tree and the SQR-tree. The MR-tree is an extended R-tree using a mapping tree to access directly to leaf nodes of the R-tree and the SQR-tree is a combination of the SQ-tree(Spatial Quad-tree) which is an extended Quad-tree to process spatial objects with non-zero area and the R-tree which actually stores spatial objects and are associated with each leaf node of the SQ-tree. The SQMR-tree consists of the SQR-tree as the base structure and the mapping trees associated with each R-tree of the SQR-tree. Therefore, because spatial objects are distributedly inserted into several R-trees and only R-trees intersected with the query area are accessed to process spatial queries like the SQR-tree, the query processing cost of the SQMR-tree can be reduced. Moreover, the search performance of the SQMR-tree is improved by using the mapping trees to access directly to leaf nodes of the R-tree without tree traversal like the MR-tree. Finally, we proved superiority of the SQMR-tree through experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.24-27
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• 2007

주기억 색인 기법인 Tmr-트리가 R-트리에 비해서 삽입시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 논문은 L2 캐시를 최대한 활용하여 기존 Tmr-트리의 장점을 가지는 새로운 CSTmr-트리(Cache Sensitive Tmr-트리)구조를 제안하고, 이 구조에 삽입, 삭제 등의 알고리즘을 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 다른 인덱스 구조와 비교하여 CSTmr-트리의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.70-72
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• 2003

대용량 데이터베이스로부터 순차 패턴을 발견하는 문제는 지식 발견 또는 데이터 마이닝(Data Mining) 분야에서 주요한 패턴 추출 문제이다. 순차 패턴은 추출 기법에 있어 연관 규칙의 Apriori 알고리즘과 비슷한 방식을 사용하며 그 과정에서 시퀀스는 해쉬 트리 구조를 통해 다루어 진다. 이러한 해쉬 트리 구조는 항목들의 정렬과 데이터 시퀀스의 지역성을 무시한 저장 구조로 단순 검색을 통한 다수의 복잡한 포인터 연산수행을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이러한 해쉬 트리 구조의 단정을 보완한 다단게 선형 배치 트리(MLLT, Multi-level Linear Location Tree)를 제안하고, 다단계 선형 배치 트리를 이용한 효율적인 마이닝 메소드(MLLT-Join)를 소개한다.