• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.418-421
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• 2014

스마트폰과 같은 이동 통신 매체의 발달과 LTE, NFC, RFID 등 무선통신의 발달로 실시간으로 이동 객체의 위치데이터를 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면의 개발에 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동객체 위치 데이터들을 효율적으로 저장하는 방법과 여러 질의를 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 알고리즘을 응용하여 대용량의 이동객체궤적 데이터를 단순화하여 색인 구조를 생성하고 이 색인 구조를 이용하여 최근접 이웃 검색 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법으로 대용량의 데이터가 더 적은 양의 데이터로 단순화 되고 얼마나 더 효율적으로 질의를 처리하는지 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.684-698
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• 2004

최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스(Hippocratic database)는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 기반한 모델이므로 최근에 널리 사용되는 XML 데이타베이스에 적용하기 위해서는 확장이 필요하다. 본 논문에서는 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라데스 XML 데이타베이스(Hippocratic XML database) 모델과 이 모델에서의 효과적인 액세스 통제 방법을 제안한다. XML 데이타는 관계형 모델과 달리 트리 형태의 계층 구조를 가진다. 따라서, 히포크라테스 데이타베이스의 모델에서 제시한 개념들인 프라이버시 선호 및 정책, 프라이버시 권한, 데이타 레코드의 사용목적을 트리 형태의 계층 구조에 맞게 확장하며, 확장된 개념들을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 본 모델의 액세스 통제 방법에 사용되는 새로운 방법인 다차원 인덱스를 사용한 권한 인덱스(authorization index)를 제안한다. 이 권한 인덱스는 최근접 질의(nearest neighbor search) 기법을 활용하여 가장 가까운 조상 엘리먼트에 부여된 권한에 의해 내포되는 권한을 효율적으로 찾을 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식(top-down) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 13.6배, 상향식(bottom-up) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 20.3배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 1) 히포크라테스 데이타베이스 모델을 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델로 확장하고 2) 제안한 모델 상에서 권한 인덱스와 최근접 질의 기법을 사용하는 효과적인 액세스 통제방법을 제안한 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.83-85
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• 2000

최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 시각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1303-1313
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• 2015

맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 안정성과 유용성을 제공한다. 맵리듀스 기반 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 두 데이터 집합 R과 S를 기반으로 R의 모든 레코드에 대해 S의 데이터 중 가장 인접한 k개의 레코드를 탐색하는 알고리즘으로써, 대용량 데이터 분석을 위한 중요한 질의 처리 알고리즘이다. 그러나 기존 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 높은 인덱스 구축비용 문제로 인해 대용량 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 그리드 기반 인덱스 생성 및 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 셀로부터 인접한 데이터만을 찾아 맵리듀스 테스크에 전송함으로써 데이터 전송 및 k-최근접점 연산 오버헤드를 줄인다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정확 매칭 질의를 제공하는 동시에 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 최대 7배의 성능을 개선함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.58-71
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• 2002

일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2017

Naive Bayes nearest neighbor (NBNN) is a simple image classifier based on identifying nearest neighbors. NBNN uses original image descriptors (e.g., SIFTs) without vector quantization for preserving the discriminative power of descriptors and has a powerful generalization characteristic. However, it has a distinct disadvantage. Its memory requirement can be prohibitively high while processing a large amount of data. To deal with this problem, we apply a spherical hashing binary code embedding technique, to compactly encode data without significantly losing classification accuracy. We also propose using an inverted index to identify nearest neighbors among binarized image descriptors. To demonstrate the benefits of our method, we apply our method to two existing NBNN techniques with an image dataset. By using 64 bit length, we are able to reduce memory 16 times with higher runtime performance and no significant loss of classification accuracy. This result is achieved by our compact encoding scheme for image descriptors without losing much information from original image descriptors.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권1호
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• pp.117-126
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• 2018

본 연구는 품질평가 등급이 우수한 4개 기관에서 운영하고 있는 990개의 AWS 중에서 고도가 200m 이상인 산악지역에 분포하고 있는 산악기상관측소의 공간분포 특성과 연도별 공간변화를 분석하였다. 공간분포특성 분석을 위해 2012년부터 2016년까지 203개의 산악기상관측망을 대상으로 유클리디안 거리 분석, 최근 린지수 분석, 커널밀도 분석 방법으로 공간분석을 수행하였다. 평균거리 분석 결과, 2012년(3개 기관)은 29.0km, 2012년(4개 기관) 26.6km, 2013년 21.9km, 2014년 16.9km, 2015년 14.3km, 2016년은 12.6km로 2012년부터 2016년까지 16.4km가 감소하는 효과를 보였다. 최근린지수는 0.666632~0.811237였으며, 군집화 범위인 Z-score 검정 결과는 -4.372239~-5.145115, 통계적으로는 P-value(P<0.01)로 매우 유의하면서 산악기상관측망이 군집화 형태로 분포하는 것으로 나타났다. 커널밀도 분석 결과, 2012년은 129,719ha/1개소, 2013년 90,917ha/1개소, 2014년 71,342ha/1개소, 2015년 58,875ha/1개소로, 2016년은 50,914ha/1개소로 2012년부터 2016년까지 169,399ha/1개소가 감소하면서 산악기상관측망 공간분포 밀도가 높아진 결과를 보였다. 따라서 백두대간 일부 지역과 경북 내륙, 경남북서부 지역을 대상으로 최적의 입지에 산악기상관측망을 확충하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 천문학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-13
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• 2014

We analyze the dependence of disk morphology (arm class, Hubble type, bar type) of nearby spiral galaxies on the galaxy environment by using local background density (${\Sigma}_n$), projected distance ($r_p$), and tidal index (T I) as measures of the environment. There is a strong dependence of arm class and Hubble type on the galaxy environment, while the bar type exhibits a weak dependence with a high frequency of SB galaxies in high density regions. Grand design fractions and early-type fractions increase with increasing ${\Sigma}_n$, $1/r_p$, and T I, while fractions of flocculent spirals and late-type spirals decrease. Multiple-arm and intermediate-type spirals exhibit nearly constant fractions with weak trends similar to grand design and early-type spirals. While bar types show only a marginal dependence on ${\Sigma}_n$, they show a fairly clear dependence on $r_p$ with a high frequency of SB galaxies at small $r_p$. The arm class also exhibits a stronger correlation with $r_p$ than ${\Sigma}_n$ and T I, whereas the Hubble type exhibits similar correlations with ${\Sigma}_n$ and $r_p$. This suggests that the arm class is mostly affected by the nearest neighbor while the Hubble type is affected by the local densities contributed by neighboring galaxies as well as the nearest neighbor.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.46-48
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• 2006

This paper addresses the problem of monitoring continuous k-nearest neighbor (k-NN) queries. Given a set of moving (or static) objects and a set of moving (or static) query points, monitoring continuous k-NN query retrieves and updates the closest k objects to a query point continually. In order to support location based services (LBSs) in highly dynamic environments, where objects and/or queries are frequently moving, monitoring continuous queries require real-time updated results when objects and/or queries change their locations. Thus, it is important to minimize time delay for maintaining up to date the results. In this paper, we present monitoring method to shorten time delay for updating continuous k-NN queries based on the notion of result region and the minimum bounding rectangle enclosing all objects in each cell, referred to as c-MBR, in the grid index structure. Simulations are conducted to show the efficiency of the proposed method.