• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.137-145
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 일반화되면서 센서의 역할이 중요해지고 있다. 응용에 따라 단순히 주변의 환경 정보를 수집하는 기능보다는 그 자체가 계산 기능을 가지고 다양한 역할을 수행할 수 있게 되었다. 이러한 센서를 활용한 과제에서 중요한 고려사항 중 하나는 에너지의 효율성이다. 본 연구에서는 무선 센서네트워크에서 속성 질의 처리를 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 각 센서들은 모든 자식 노드들의 속성값에 대한 부분 정보를 유지하도록 한다. 하지만 정보의 양이 너무 커지면, 정보 유지 비용이 커지게 된다. 또한 정보의 갱신 비용 역시 무시할 수 없다. 따라서 각 노드가 수집한 속성값 자체를 전달하는 대신 그 값의 범위를 표현한 비트값 즉, AVB(Attribute-Value Bits),을 보내도록 한다. 이는 적은 공간으로 모든 자손노드들의 속성값에 대한 영역 범위를 유지할 수 있어서 질의 처리 과정동안 필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있다. 이에 대한 실험을 통하여, 제안한 기법의 다양한 속성을 살펴보았다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.475-486
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• 2009

데이터 큐브는 다차원 데이터 분석 및 멀티레벨 데이터 분석에 많이 사용되고 있는 중요한 데이터 구조이다. 최근 데이터 스트림의 온라인 분석에 대한 수요가 증가하면서 스트림 큐브, Flow 큐브, S-큐브 등의 다양한 데이터 큐브 구조와 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법들은 데이터 큐브 생성 시 고비용이 요구되는 단점을 가지고 있어 효과적인 데이터 구조, 질의 방법 및 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 스트림 큐브 기법에서는 H-큐빙 기법을 사용하여 큐보이드를 선택하고, 계산된 셀들을 인기 패스에 있는 큐보이드들로 구성된 H-트리에 저장한다. 그러나 스트림 큐브 기법에서는 H-트리에 데이터를 비순차적으로 삽입하기 때문에 H-큐빙 기법을 사용하여 질의를 처리할 때 제한성을 갖고 있다. 본 논문에서는 데이터의 트리 구조의 각 층에 대한 인덱스를 구축하여 스트림 데이터에 대한 빠른 삽입 연산을 지원하는 $H^*$-tree 구조와, popular-path에 존재하지 않는 큐보이드를 빨리 계산하여 스트림 데이터에 대한 빠른 애드 혹 질의 응답을 지원하는 $H^*$-cubing 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안한 $H^*$-tree 기법은 보다 적은 큐브 구축 시간을 지원하며, $H^*$-cubing 기법이 stream cube 기법보다 빠른 애드 혹질의 응답 시간을 소요하며, 보다 적은메모리를 사용함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권3호
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• pp.293-300
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• 2004

애드혹 네트워크는 고정된 기반 구조 없이 이동 호스트들로만 구성된 네트워크이다. 이러한 네트워크는 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 잦은 변화로 관리면에서 많은 어려움이 있다. 따라서, 애드혹 네트워크의 라우팅 경로(Routing Path)에 대한 신뢰도를 높이는 것이 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ZRP(Zone Routing Protocol)를 기반으로 하여 라우팅 경로의 전체적인 홉(hop) 수를 줄이고, 경로상의 노드들끼리의 인증을 통하여 라우팅 경로의 신뢰성을 향상시키는 경로 탐색 방안을 제안하였다. 또한 토폴로지의 잦은 변화로 인한 라우팅 경로 유지의 어려움을 질의 제어 메커니즘을 통하여 해결하고자 시도하였다. 본 논문의 방안은 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.405-410
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• 2009

본 논문에서는 기존 k-최근접 객체 검색의 효율성을 개선하고 도로 네트워크에의 응용을 용이하게 하기 위하여 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선, k-최근접 이웃 질의 방법을 이용하여 후보 정적 객체들을 선정한 후 이들 후보 객체들의 위치 정보를 이용하여 최단 경로를 탐색한다. 일대다 경로탐색을 위하여 A* 알고리즘을 개선하여 반복된 일대일 경로탐색에 따르는 중복된 노드 스캔을 제거한다. 또, 계산된 결과를 이용하여 질의점으로부터 네트워크 거리상으로 가까운 k개의 정적 객체들의 위치를 재정렬하여 반환한다. 성능평가 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법들인 INE, post-Dijkstra, 그리고 $na{\ddot{i}}ve$ method에 비해 정확성이 100%로 매우 높게 나타났으며, 노드 탐색 시간은 $1.3{\sim}3.0$배로 향상된 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.859-876
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• 2004

본 논문에서는 객체 데이타베이스에서 객체지향 질의의 효율적 처리를 위한 다차원 경로 색인구조(Multidimensional Path Indexes: MPIs)의 최적 구성방법을 제시한다. MPI는 중포속성과 여러 클래스 계층이 포함된 중포술어를 효율적으로 지원하기 위하여 다차원 색인구조를 이용한다. $B^+$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포속성 색인구조로서는 이와 같은 술어를 잘 지원할 수 없다. 본 논문에서는 타겟 클래스 또는 도메인 클래스의 대치가 있는 경로식으로 표현된 여러 중포술어들의 접속으로 구성된 복합질의의 관점에서 MPI 색인들의 구성에 관하여 분석한다. 먼저, 데이타베이스의 변경에 따른 MPI 색인구조의 운용과 하나의 중포술어를 가지는 질의의 경우에 대한 MPI 색인의 사용에 대하여 색인구성을 분석한다. 그리고 겹침 경로와 비겹침 경로 상에 주어지는 여러 개의 중포술어들로 구성된 보다 일반적인 질의의 관점에서 MPI 색인의 구성에 관하여 분석한다. 겹침 경로는 경로들 사이에 공통의 부경로가 있는 것이고, 비겹침 경로는 공통의 부경로가 없는 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권4호
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• pp.434-438
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• 2008

Massive data are continuously produced with a data rate of over several terabytes every day. These applications need effective clustering algorithms to achieve an overall high performance computation. In this paper, we propose ancestor as cluster center based approach to clustering, the K-means algorithm using ancestor. We modify the K-means algorithm. We present a clustering architecture and a clustering algorithm that minimize of I/Os and show a performance with excellent. In our experimental performance evaluation, we present that our algorithm can improve the I/O speed and the query processing time.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.19-24
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• 2007

웹 리소스에 대한 메타 데이타 표현을 위해 RDF가 표준안으로 제정됨에 따라 RDF 데이타 저장 및 질의 처리 등의 연구가 많이 진행되어 왔다. 전통적인 저장 시스템을 기반으로 하는 저장 구조는 단순한 트리플 패턴 기반의 질의 처리에는 효율적이다. 그러나 여러 개의 트리플 패턴들이 결합된 질의 즉, 경로 기반의 질의 처리는 많은 조인 연산이 요구된다. 한편, 경로 질의의 효율적인 처리를 위해 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법이 제안되었다. 그러나 이 연구에서는 부분 경로식을 포함한 단순 경로 기반 질의 처리의 성능이 향상됨을 보여주었으나 다양한 경로 질의 유형에 대한 처리는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법을 기반으로 한 경로 기반의 RDF 질의 처리 방안을 기술 한다. 특히, 단순 경로 질의처리 이외에 다양한 질의 유형의 처리를 위한 방안들을 예제를 통해 설명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.178-180
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• 2005

지금까지 제안된 XML 문서상의 분기 질의(twig query) 처리 기법들의 중요한 흐름 중 하나는 지역 인코딩 기법을 이용하는 것이다. 하지만 이 기법에 기반한 분기 질의 처리는 분기 질의상의 단말 노드와 분기 노드의 엘리먼트를 반드시 읽어야 하는 단점이 있다. 그러나 지역 인코딩 기법과는 달리 경로 정보를 축약하는 방식의 레이블링 기법(예: 듀이 인코딩)은 지역 인코딩에 의한 레이블에 비해 더 많은 정보를 담고 있어서, 이 기법과 구조 인덱스를 이용하여 XML 문서를 인덱싱하면 질의상의 단말 태그의 엘리먼트만을 읽어도 분기 질의를 처리할 수 있다. 이를 이용하여, 본 논문에서는 경로 정보 축약 레이블링 기법과 구조 인덱스를 이용한 분기 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디스크 입출력을 줄일 수 있으며 불필요한 중간 결과도 생성하지 않는다.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.780-793
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• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.209-220
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• 2017

최근 지식 베이스, 시맨틱 웹 등 여러 응용 분야에서 시맨틱 데이터의 활용이 증가함에 따라 대규모 RDF 데이터에 대한 효과적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존의 개별 루트 시맨틱에 기반한 키워드 검색 방법들은 서로 다른 루트 노드를 갖는 결과 트리들의 집합만을 검색함에 따라, 의미적으로 유사하거나 연관성이 낮은 결과 트리들이 함께 검색되고, 동일한 루트 노드를 공유하되 의미적으로 다르고 질의 연관도가 높은 결과들은 함께 검색될 수 없는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 제한적으로 허용하여 질의 연관도가 높으면서 다양한 결과들을 함께 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 결과 트리 집합의 루트 중복도 척도를 정의하고, 주어진 키워드 질의와 최대 루트 중복도에 따라 제한적인 루트 중복성을 가지면서 연관도가 높은 top-k 결과 트리들을 효율적으로 구하기 위한 검색 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 콘텐트 노드들의 중복이 적은 다양한 결과 트리들을 검색할 뿐만 아니라 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 허용함으로써 질의 연관도가 더 높은 결과들을 생성할 수 있음을 보였다.