• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.1-12
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• 2009

RFID를 적용한 기업의 활동이 점차 글로벌화 됨에 따라 RFID 네트워크에 흩어져 있는 제품의 정보를 효율적으로 수집하는 것이 필요하다. 특히, 공급망의 제품 현황을 파악하기 위해서는 해당 제품의 통계정보를 추출할 수 있는 질의를 제공해야 한다. 그러나 기존의 RFID 네트워크에서는 이러한 질의를 제공하지 않기 때문에 RFID 응용이 RFID 미들웨어에 직접 질의를 등록하고 수집된 결과를 분석해야 한다. 이러한 과정은 RFID 응용에게 높은 질의 처리 비용을 요구하는 문제가 발생된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 RFID 네트워크에 분산되어 있는 제품의 정보를 찾아내어 통계정보를 추출할 수 있는 분산 연속질의를 정의하고, 이를 효과적으로 처리하기 위한 분산 연속질의 시스템을 제안한다. 제안된 분산 연속질의 시스템은 여러 RFID 시스템 간의 제품의 이동을 실시간으로 탐지하기 위해서 Pedigree를 사용한다. 또한 Pedigree를 이용하여 동일 제품에 대한 중복 데이터가 수집되었을 때 이를 손쉽게 걸러 냄으로써 질의 결과 생성에 대한 비용을 줄여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.563-577
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• 2006

스트림 처리기는 다수의 연속질의에서 제한된 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 자원공유 기법을 이용한다. 기존의 기법은 계층구조를 유지하여 집계질의를 처리한다. 그래서 삽입연산은 계층구조 재구성 비용이 필요하다. 또한 검색연산은 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 속하는 집계정보 검색비용이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 보다 빠른 질의 처리를 위해 선형 자료구조를 사용한다. 제안기법은 팬(Pane)크기 결정단계와 팬 생성단계, 팬 삭제단계로 구성된다. 팬 크기 결정단계는 정확한 집계정보를 유지하기 위한 최적 팬 크기를 결정하는 단계이며, 팬 생성단계는 스트림 버퍼로부터 팬 크기만큼의 데이타에 대한 집계정보를 저장하는 단계이다. 팬 삭제단계는 더 이상 연속질의가 사용하지 않는 팬을 삭제하는 단계이다. 제안 기법은 선형 자료 구조를 이용하므로 계층구조를 이용하는 자료 구조에 비해 자원을 적게 사용한다. 또한 스트림 데이타가 입력되어도 팬 크기에 해당하는 집계정보만 계산하면 되므로 집계정보 삽입비용이 감소하고, 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 대해서도 선형검색으로 집계정보 검색비용이 감소한다. 성능평가를 통하여 제안기법이 적은 메모리 사용 결과를 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.1-16
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• 2008

센서 네트워크에 이용되는 데이타 스트림 관리 시스템에서는 한정적 정보들이 개별적으로 입력되기 때문에 종합적인 결과를 얻기 위해서는 상대적인 계산 비용이 높은 조인 연산자는 필연적으로 요구된다. 데이타 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 함은 당연하다. 또한, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자는 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 처리 기법인 MMJoin 기법을 제안한다. MMJoin 기법은 첫째, 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수릴 문제, 조인 연산 결과에 대한 윈도우 갱신 문제 및 라우팅 문제로 나누어 다룬다. 이러한 연구의 노력은 데이타 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리 기법의 기초연구로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.7-9
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• 2004

센서 네트워크의 급속한 성장에 따라 센서 네트워크의 효율적 관리를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히, 센서의 저 전력을 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문은 센서에 전해지는 다중 연속 질의의 중복 성을 제거함으로써, 센서 네트워크의 효율적 관리를 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 연속 질의는 두 가지 단계로 최적화가 이루어진다. 먼저, 다중 연속 질의의 시간 속성 중복을 제거하기 위해 B+tree를 이용해 그룹 핑된다. 그룹 핑된 다중 연속 질의들은 연관 속성의 중복 여부 판단을 통해, 중복 성을 제거하여 재구성 된다. 그러므로 재구성된 다중 연속 질의가 센서 노드에 전해지게 되면, 센서는 중복된 결과를 전송하지 않기 때문에 센서 노드의 불필요한 전력을 낭비하지 않게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.25-28
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• 2007

무한히 연속적으로 발생하는 데이터 스트림에서의 연속 질의 처리는 빠른 처리 시간과 적은 메모리 사용량을 요구한다. 이런 제약 사항을 만족하기 위해 연속 질의의 선택 조건절에 사용된 같은 속성들로 그룹화하여 해당 속성들을 처리함으로써 빠르게 질의를 처리할 수 있다. 그리고 더 효율적으로 질의를 처리하기 위해 초기에 일정 기간 동안 데이터 스트림에 대한 통계 정보를 수집한다. 실행 시 통계 정보를 수집하는 이유는 데이터 스트림의 특성을 예측할 수 없기 때문에 데이터 특성에 대한 정보를 수집하고 수집된 정보를 가지고 가장 좋은 질의 처리 순서를 결정함으로 써 전체적인 질의 처리 성능을 향상 시킬 수 있고 실험을 통해 이를 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.43-48
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• 2007

데이터 스트림 관리 시스템에서 조인 연산자는 질의가 내포하는 여러 연산자들 가운데 상대적인 계산비용이 높은 연산자로, 센서 네트워크와 같이 한정적 정보들이 개별적으로 입력되는 환경에서는 필연적으로 요구된다. 데이터 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 하며, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자가 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우 제약사항과 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수립 및 처리에 관한 문제를 다룬다. 이러한 다중 MJoin에 대한 전역 공유 질의 실행 계획 수립 문제가 NP-Hard임을 증명하고, 근사화 접근 방법을 제안한다. 또한 전역적으로 공유된 질의 실행 계획을 올바르게 수행할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 이러한 연구의 노력은 데이터 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리기법의 기초 연구로 활용될 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.187-190
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• 2008

데이터 스트림이란 제한 없이 끊임없이 흘러 들어오는 일련의 많은 양의 데이터 객체들을 의미하며, 센서 데이터 처리, 인터넷 트래픽 분석, 웹 서버 로그와 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석등과 관련된 수많은 응용 분야에 적용 가능하기 때문에 이들을 처리 하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 데이트 스트림을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의들(연속 질의)을 새롭게 들어오는 스트림 데이터들로 계산하여 그 결과를 계속적으로 생성하여야 하므로 연속 질의들은 스트림 데이터가 들어올 때마다 반복적으로 수행되며, 데이터 스트림은 매우 빠르게 입력되는 특성을 가지고 있기 때문에 보다 빠르게 질의를 처리하여야만 한다. 본 논문에서는 다수의 조인 연속 질의들이 시스템에 등록되어 있을 때, 이들을 보다 빠르게 처리할 수 있도록 여러 개의 질의에 반복적으로 적용되는 조인 연산들을 공유함으로써 최적의 질의 계획을 생성하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.459-468
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• 2008

데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.325-330
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• 2005

We are generally interested in the analysis, detection and prediction of structural motifs in proteins, in order to infer compatibility of amino acid sequence to structure in proteins of known three-dimensional structure available in the Protein Data Bank. In this context, we are analyzing some of the well-characterized structural motifs in proteins. We have analyzed simple structural motifs, such as, ${\beta}$-turns and ${\gamma}$-turns by evaluating the statistically significant type-dependent amino acid positional preferences in enlarged representative protein datasets and revised the amino acid preferences. In doing so, we identified a number of ‘unexpected’ isolated ${\beta}$-turns with a proline amino acid residue at the (i+2) position. We extended our study to the identification of multiple turns, continuous turns and to peptides that correspond to the combinations of individual ${\beta}$ and ${\gamma}$-turns in proteins and examined the hydrogen-bond interactions likely to stabilize these peptides. This led us to develop a database of structural motifs in proteins (DSMP) that would primarily allow us to make queries based on the various fields in the database for some well-characterized structural motifs, such as, helices, ${\beta}$-strands, turns, ${\beta}$-hairpins, ${\beta}$-${\alpha}$-${\beta}$, ${\psi}$-loops, ${\beta}$-sheets, disulphide bridges. We have recently implemented this information for all entries in the current PDB in a relational database called ODSMP using Oracle9i that is easy to update and maintain and added few additional structural motifs. We have also developed another relational database corresponding to amino acid sequences and their associated secondary structure for representative proteins in the PDB called PSSARD. This database allows flexible queries to be made on the compatibility of amino acid sequences in the PDB to ‘user-defined’ super-secondary structure conformation and vice-versa. Currently, we have extended this database to include nearly 23,000 protein crystal structures available in the PDB. Further, we have analyzed the ‘structural plasticity’ associated with the ${\beta}$-propeller structural motif We have developed a method to automatically detect ${\beta}$-propellers from the PDB codes. We evaluated the accuracy and consistency of predicting ${\beta}$ and ${\gamma}$-turns in proteins using the residue-coupled model. I will discuss results of our work and describe databases and software applications that have been developed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.35-44
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• 2009

데이터 스트림이란 새로운 개념과 기존의 단순 데이터 사이에 존재하는 개념적 차이를 극복하기 위해서는 많은 연구가 필요하다. 대표적인 예로써 센서 네크워크에서의 데이터 스트림 처리를 들 수 있는 데, 이를 위해서는 대역폭이나 에너지, 메모리와 같은 자원적 한계에서 부터 연속 질의를 포함하는 질의처리의 특수성까지 고려해야 할 대상이 광범위하다. 본 논문에서는 데이터 스트림 처리에서의 물리적 제약사항에 해당하는 한정된 메모리 문제를 해결하기 위해 PCA 기법을 기반으로 하는 데이터 스트림 축소 방안을 제안하다. PCA는 상호 관련된 다수의 변수들을 관련이 없는 적은 수의 변수로 변환해준다. 본 논문에서는 질의 처리 엔진의 협력을 가정하고서 센서 네크워크의 스트림 데이터 처리를 위해 PCA 기법을 적용하며, 다른 센서로부터 얻어진 많은 측정값 사이에 시공간적 관련성을 이용한다. 최종적으로 그러한 데이터 처리를 위한 프레임워크를 제시하고 다양한 실험을 통하여 기법의 성능을 분석한다.