• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 2023

Smart IoT over high speed network and high performance smart devices explodes the ubiquitous services and applications. Nearest Neighbor(NN) query is one of the important type of queries that have to be supported for ubiquitous information services. In order to process efficiently NN queries in the wireless broadcast environment, it is important that the clients determine quickly the search space and filter out NN from the candidates containing the search space. In this paper, we propose a hybrid index of Voronoi and grid partition to provide quick search space decision and rapid filtering out NN from the candidates. Grid partition plays the role of helping quick search space decision and Voronoi partition providing the rapid filtering. We show the effectiveness of the proposed index by comparing the existing indexing schemes in the access time and tuning time. The evaluation shows the proposed index scheme makes the two performance parameters improved than the existing schemes.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.513-525
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• 2006

XML 키워드 검색에서의 검색 결과는 일반적으로 질의 키워드를 모두 포함하는 원소 중 가장 구체적 원소들로 정의된다. 키워드 검색의 정확도 향상을 위하여 XML 원소의 레이블과 온톨로지, 개념모델, 시소러스 둥의 의미 정보가 사용되고 있다. 본 논문에서는 의미 정보를 이용하여 검색 결과로 반환 가능한 개념들이 정의되고 사용자가 검색하려는 개념이 해석 가능할 경우 효율적 질의 처리를 위한 계층 인덱스를 제안한다. 계층 인덱스는 각 키워드 포스팅의 XML 원소들을 원소가 속한 개념들의 상하 관계에 따라 구별하여 저장하고, 검색 결과 산출 가능성이 있는 개념에 속한 원소들만을 선별적으로 읽어서 제한된 조합으로 질의 결과 후보가 되는 최소 공통 선조들을 산출할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 계층 인덱스의 구성 원리와 구성 방법, 계층 인덱스를 이용한 질의 처리 방법을 기술한다. DBLP의 XML문서와 INEX2003의 XML 문서 집합을 이용한 실험에서 의미 기반 계층 인덱스는 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.754-765
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• 2006

일반적으로 XML 키워드 검색에서 검색 결과는 질의 키워드들을 모두 포함하는 가장 작은 원소(최소 공통 선조)로 정의되며 색인의 기본 단위는 XML 원소가 된다. 기존의 인덱스 구조 하에서는 질의 키워드를 포함한 각 원소의 조합으로 생성된 모든 최소 공통 선조가 검색 결과로 고려된다. 본 논문에서는-불필요한 최소 공통 선조 산출 연산을 피하고 검색 시간을 단축시키기 위한 목적으로-인덱스를 파티션이라고 불리는 물리적 단위로 분할하고 질의 처리 시 필요에 따라 파티션을 동적으로 합병하여 검색 결과를 산출하는 기법을 기술한다. 주어진 깊이 이상의 최소 공통 선조가 검색 결과로 반환되어야할 경우, 검색 시스템은 제안된 인덱스 구조 하에서 동일 파티션에 속한 원소들 간의 조합만으로 검색 결과를 반환함으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검색 결과에 대한 깊이 제한이 주어지지 않을 경우에도 검색 시스템은 분할된 인덱스를 사용하여 검색 결과를 얻을 수 있으며, 이때 분할되지 않은 기존의 인덱스를 사용하는 검색과 동일한 시간이 소요된다. 실험은 DBLP 사이트와 INEX2003에서 제공되는 XML 문서들로 진행되었으며, 제안된 인덱스는 검색 결과의 최소 깊이가 주어질 경우 질의 처리 시간을 상당히 감소시켰다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권1호
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• pp.169-187
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• 1998

본 연구의 목적은 전자형 색인초록이 도서관 및 정보기관에 도입되어 있음에도 불구하고 계속 인쇄형 색인초록을 이용하는 이용자는 어떤 개인적 특성을 보이고 있으며, 어떤 행태를 지니고 있는지를 전자형 색인초록 이용행태와 비교함으로써 인쇄형 색인초록이 지니고 있는 특성을 밝히는데 있다. 결론을 요약하면 이용자들은 논문작성시 확실한 연구논제를 정하지 못한 상태에서 연구의 주제를 얻기 위하여 인쇄형 색인초록을 이용하는 반면, 확실한 논제가 정해진 상태에서는 선행연구조사와 같은 포괄적인 조사를 하기 위해서 전자형 색인초록을 이용하고 있고 인쇄형 색인초록 이용자들은 탐색과정 중 자신에게 필요한 문헌인지 아닌지를 결정하는 판단력으로 인하여 탐색결과 만족도가 전자형 색인초록 이용자보다 다소 더 높으며, 전자형 색인초록 이용자는 인쇄형 색인초록 이용자보다 탐색결과 분석을 위해 별도의 시간을 더 많이 할애하고 있다. 전자형 색인초록 이용자는 인쇄형 색인초록 이용자보다 탐색실패 경험이 더 많았으며, 탐색실패 후 각 유형의 색인초록 이용자 모두 높은 응답율로 다른 색인초록을 통한 재탐색을 시도하였다. 인쇄형 색인초록 이용자는 전자형 색인초록 이용자에 비해 온라인 탐색지식이 월등하게 적은 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-97
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• 2005

안전한 인덱스 검색 프로토콜은 검색어에 대한 트랩도어를 사용하여 암호화된 문서의 인덱스를 검색하는 것이다. 그것은 비 신뢰적인 서버 관리자에게 검색어를 드러내지 않고 검색하여 고 결과 외엔 문서에 관한 어떤 정보도 알 수 없게 하는 것이다. 무수히 많은 안전한 검색 프로토콜들이 제안되어져 왔으나, 이것들은 단지 개인 사용자와 서버와의 검색 과정만을 고려하였다. 그러나 실제로 계층적인 부서가 많은 기업이나 그룹과 간은 조직체들은 그룹의 공유 문서에 대한 검색 환경이 더 많이 요구되어진다. 따라서 이 논문에서는 그룹 키가 새로이 갱신되었을 때 기존 문서의 재 암호화 없이도 검색 가능한 안전한 인덱스 검색 프로토콜을 제안한다.

• International Journal of Contents
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• 제1권1호
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• pp.50-58
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• 2005

Generally, multidimensional data such as image and spatial data require large amount of storage space. There is a limit to store and manage those large amounts of data in single workstation. If we manage the data on parallel computing environment which is being actively researched these days, we can get highly improved performance. In this paper, we propose a parallel multidimensional index structure that exploits the parallelism of the parallel computing environment. The proposed index structure is nP(processor)-nxmD(disk) architecture which is the hybrid type of nP-nD and 1P-nD. Its node structure in-creases fan-out and reduces the height of an index. Also, a range search algorithm that maximizes I/O parallelism is devised, and it is applied to k-nearest neighbor queries. Through various experiments, it is shown that the proposed method outperforms other parallel index structures.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.87-114
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• 2000

The purpose of this study is offering appropriate system and training program to helf the system designer and the trainer in addition to analyze information use behavior about the web search tools and evaluate the estimated system by user groups. The results of the study are as follows $\circledS1$ It is desirable to consider age than other demographic variables in the case of web search tool. $\circledS2$ It is desirable to design Directory Search Tool in the case of web search tool which serves the student user group. $\circledS3$ An Intelligent Search Tool is more appropriate for the students who are using keyword search tool than any other tools. $\circledS4$ A discussion about standard classification of the web information should be accomplished soon because users feel confused in using web search tools due t o absence of standard mode of classification about classified item. $\circledS5$ Librarians need the cognition about data on internet s a source of information and need positive service and user training program about these information because student users hardly get help from librarians or library orientation for learning method to use web search tool. $\circledS6$ Internet use experience and years of computer use had effect on their use ability when using web search tool, whereas computer use experience, library use experience and Online Public Access Catalogs (OPAC) use experience had no effect on it. Especially, OPAC use experience had no effect on use ability of web search tool of student user group because student user groups had no information about internet and web search tool and they did not recognized the difference about search method between web search tool and OPAC. $\circledS7$In the case of web search tool, it si important to index the increasing web resource automatically by a searching robot. But in the case of student users, web search tool is much more needed to index by index expert due to the absence of ability about selecting and combining keyword.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권4호
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• pp.1724-1731
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• 2018

The conventional polynomial neural network (PNN) is a classical flexible neural structure and self-organizing network, however it is not free from the limitation of overfitting problem. In this study, we propose a space search-optimized polynomial neural network (ssPNN) structure to alleviate this problem. Ranking selection is realized by means of ranking selection-based performance index (RS_PI) which is combined with conventional performance index (PI) and coefficients based performance index (CPI) (viz. the sum of squared coefficient). Unlike the conventional PNN, L2-norm regularization method for estimating the polynomial coefficients is also used when designing the ssPNN. Furthermore, space search optimization (SSO) is exploited here to optimize the parameters of ssPNN (viz. the number of input variables, which variables will be selected as input variables, and the type of polynomial). Experimental results show that the proposed ranking selection-based polynomial neural network gives rise to better performance in comparison with the neuron fuzzy models reported in the literatures.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.710-720
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• 2004

정보 검색의 대상이 XML 문서가 되면서 구조 정보를 이용하는 것과 같은 단순한 텍스트 기반의 검색에서는 어려웠던 일이 가능해졌다. 그러나 문서 단위로 처리하던 정보를 엘리먼트 단위로 상세하게 해야 하므로 처리의 부담이 가중되어 많은 수의 엘리먼트를 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 결과가 될 가능성이 있는 엘리먼트들끼리 미리 분할 한 후 저장하여 처리 대상이되는 엘리먼트들의 수를 줄이는 역색인 방법을 제안한다. 분할은 특정 레벨을 기준으로 하여 이 레벨에서 공통 선조를 가질 수 있는 가의 여부에 따라 수행한다. 그리고 분할 병합을 통하여 분할하지 않은 것과 동일한 결과를 생성할 수 있도록 하였다. 이는 기존의 XML 문서에 대한 키워드 검색의 성능을 향상시키는 결과를 가져왔고 이를 실험적으로 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.80-89
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• 2009

클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.