• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.448-452
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• 2004

Cache sensitive $B^+-trees$ with partial keys is cache sensitive tree using both key compression and pointer compression. Although conventional cache sensitive trees consider individuallykey compression and pointer compression, cache sensitive $B^+-trees$ with partial keys make more cache utilization by compressing both key and pointer. We implement bulkload and search algorithms of cache sensitive $B^+-trees$ with partial key. And out performance studies show that cache sensitive $B^+-trees$ with partial key is better than $B^+-trees$ and Simple Prefix $B^+-trees$.

• Spatial Information Research
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• v.7 no.2
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• pp.271-282
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• 1999

In this paper, we derived an efficient indexing scheme, SJ tree, which handles multi-attribute data and spatial join operations efficiently. In addition, a number of algorithms for manipulating multi-attribute data are given , together with their computational and I/O complexity . Moreover , we how that SJ tree is a kind of generalized B-tree. This means that SJ-tree can be easily implemented on existing built-in B-tree in most storage managers in the sense that the structure of SJ tree is like that of B-tree. The spatial join operation with spatial output is benchmarked using R-tree, B-tree, K-D-B tree, and SJ tree. Results from the benchmark test indicate that SJ tree out performance other indexing schemes on spatial join with point data.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.1
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• pp.12-23
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• 2005

In the past decade, advances in speed of commodity CPUs have iu out-paced advances in memory latency Main-memory access is therefore increasingly a performance bottleneck for many computer applications, including database systems. To reduce memory access latency, cache memory incorporated in the memory subsystem. but cache memories can reduce the memory latency only when the requested data is found in the cache. This mainly depends on the memory access pattern of the application. At this point, previous research has shown that B+ trees perform much faster than T-trees because B+ trees are more cache conscious than T-trees, and also proposed 'Cache Sensitive B+trees' (CSB. trees) that are more cache conscious than B+trees. The goal of this paper is to make T-trees be cache conscious as CSB-trees. We propose a new index structure called a 'Cache Sensitive T-trees (CST-trees)'. We implemented CST-trees and compared performance of CST-trees with performance of other index structures.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.2
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• pp.216-226
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• 2000

This paper suggests a new access path, hashed B-tree which is an efficient access method for integrity checking. Hashed B-tree is based on the observation that most query patterns in enforcing integrity constraints are point queries. Hashed B-tree compresses the key by hashing procedure, which reduces the height of tree and results in fast node search. This method has the advantages such as it can be implemented easily and use the B-tree concurrency control and recovery algorithm with minor modifications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.69-72
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• 2011

플래시 메모리 기반의 저장 시스템은 빠른 접근 속도, 작고 가벼운 특성, 저전력 소모 등의 이유로 하드 디스크를 대체하는 저장 매체로 주목 받고 있다. 플래시 메모리는 하드 디스크와 다르게 읽기 쓰기 소거 연산이 필요하며 수혈 단위와 수혈 시간 이 비대칭적이다. 또한 제자리 갱신이 불가능하기 때문에 가장 느린 소거 동작을 선행하여 갱신 연산을 수행한다. 기존 호스트 시스템은 읽기 쓰기 연산 만을 수행하기 때문에 플래시 메모리를 바로 사용하기 위해서는 별도의 소프트웨어 중간 계층인 플래시 전환 계층이 필요하다. 그러나 디스크 기반의 B-트리를 플래시 전환 계층 위에서 인덱스로 사용하면 B-트리 특성상 제자리 갱신이 빈번하게 발생하기 때문에 성능 저하가 발생한다. 따라서 플래시 메모리 특성을 고려한 새로운 인덱스 구조가 필요하게 되었다. 플래시 메모리 전용의 인덱스 ${\mu}$-트리와 LSB-트리가 제안 되었지만, ${\mu}$-트리는 페이지 관리의 비효율성, LSB-트리는 임시 노드 관리 추가 비용의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 ${\mu}$-트리와 LSB 트리의 문제점을 해결하기 위하여 지연 갱신을 이용한 B-트리를 제안한다. 제안하는 인덱스는 변경이 일어나는 노드를 메모리에 적재시켜 데이터 삽입 시 노드 갱신을 지연시키고 노드 분할 없이 데이터의 순차 삽입을 처리하여 검색 및 쓰기 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 관련 연구인 ${\mu}$-트리와 LSB-트리를 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.706-716
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• 2016

Because of efficient space utilization and fast key search times, B-trees have been widely accepted for the use of indexes in HDD-based DBMSs. However, when the B-ree is stored in flash memory, its costly operations of node updates may impair the performance of a DBMS. This is because the random updates in B-tree's leaf nodes could tremendously enlarge I/O costs for the garbage collecting actions of flash storage. To solve the problem, we make all the parents of leaf nodes the virtual nodes, which are not stored physically. Rather than, those nodes are dynamically generated and buffered by referring to their child nodes, at their access times during key searching. By performing node updates and tree reconstruction within a single flash block, our proposed B-tree can reduce the I/O costs for garbage collection and update operations in flash. Moreover, our scheme provides the better performance of key searches, compared with earlier flash-based B-trees. Through a mathematical performance model, we verify the performance advantages of the proposed flash B-tree.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.94-96
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• 2004

캐쉬 인식 트리는 주기억장치의 느린 액세스 속도를 캐쉬를 활용함으로써 개선하려는 주기억장치 데이터베이스 인덱스이다. 본 논문에서는 기존의 캐처 인식 트리에서 사용된 기법들을 살펴보고, 이를 통함, 개선하여 새로운 캐쉬 인식 트리를 제안한다. 기존의 캐쉬 인식 트리는 키 압축과 포인터 알축을 따로 고려하였기 때문에 각각 노드의 크기와 키의 길이 변화에 취약한 문제점이 있었다. 이에 반해 제안하는 부분키 캐쉬 인식 $B^{＋}$트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 이러한 문제점을 해결하고. 보다 캐쉬 활용도를 높였다. 또한 제안하는 트리의 벌크로드, 삽입, 삭제 알고리즘을 제시하고 이론적인 분석 통길 각 알고리즘이 올바르게 수행되고, 성능에 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.622-625
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• 2014

As Big data began to produce a variety of values, a database that allows for huge amount of data with varieties became to be needed. Therefore, for the purpose of overcoming the limitations of the complexity and capacity of the existing RDBMS, NoSQL databases were introduced. Among the different types of NoSQL databases, MongoDB is most commonly used and is offered as open sources. The B-Tree index, used in MongoDB, experiences a significant decrease in performance as the amount of data increases. The fractal tree index enables to enhance the performance of B-Tree substantially by improving B-Tree's insertion algorithm. In this paper, the performances of MongoDB when using B-Tree Index and when using Fractal Tree Index are compared.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.9
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• pp.28-38
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• 2013

During the past decades, the B+-tree has been most widely used as an index file structure for disk-resident databases. For the disk based B+-tree, a node update can be cheaply performed just by modifying its associated disk page in place. However, in case that the B+-tree is stored on flash memory, the traditional algorithms of the B+-tree come to be useless due to the prohibitive cost of in-place updates on flash memory. For this reason, the earlier schemes for flash memory B+-trees usually take an approach that saves B+-tree changes from real-time updates into extra temporary storage. Although that approach can easily prevent frequent in-place updates in the B+-tree, it can suffer from a waste of storage space and prolonged search times. Particularly, it is not allowable to process range searches on the leaf node level. To resolve such problems, we devise a new scheme in which the leaf nodes and their parent node are stored together in a single flash block, called the p-node block.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.55-57
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• 2005

최근 들어 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어 등과 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이터 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 이동 컴퓨팅 장치의 데이터를 효율적으로 삽입$\cdot$삭제$\cdot$검색하기 위한 색인기법이 필요하다. 기존연구에서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer)기법을 사용하여 플래시 메모리 상에 B-트리 구축 시 쓰기연산을 감소시켜 비용을 줄였지만, B-트리 검색비용과 하드웨어 구성비용이 증가한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 개선하고 효율적으로 플래시 메모리상에 B-트리를 구현하기위해 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. 이 기법을 통해 BFTL 기법에 근접하는 구축비용을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 상당한 검색비용을 줄일 수 있다. 또한 하드웨어적 비용도 고려하여 저비용으로 B-트리를 구현하였다.