• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.448-464
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• 2007

위치 기반 서비스는 질의하는 클라이언트의 위치에 따라 질의에 대한 결과를 제공한다. 위치 기반 서비스에서, 전통적인 캐싱과 프리페칭 같은 기법은 서버로부터의 데이타 전송과 질의 응답 시간을 감소시키기에 효과적인 접근 방법이다. 그러나 클라이언트의 다양한 이동성과 질의 패턴으로 이들 기법은 캐시의 비효율성과 네트워크 부하를 초래할 수 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 사용자가 요구한 질의와 질의 결과를 표현하는 세그먼트들의 집합으로 정의된, 서술을 이용하여 프리페칭 세그먼트 개념과 개선된 캐시 교체 전략을 함께 사용하는 시멘틱 프리페칭 기법을 제안한다. 이동 클라이언트는 시멘틱 프리페칭 영역이라고 불리는 서비스 영역에 진입할 때 서버로부터 미리 필요한 시멘틱 정보를 가져온다. 이동 컴퓨팅 환경에서 클라이언트는 위치 종속 데이타의 질의 처리를 위해 캐시에 미리 그 정보를 유지한다. 제안 기법의 성능은 사용자 이동성과 질의 패턴, 위치 종속 데이타의 분포, 적용 캐시 교체 전략과 같은 다양한 환경 변수와 관련 지어 조사된다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 영역 질의와 최 근접 질의에 대해 기존 기법보다 효율적임을 보여준다. 추가로, 질의 처리에 두 질의를 동적으로 반영하여 적용하면 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권3호
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• pp.231-242
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• 2008

W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.619-630
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• 2017

스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1404-1417
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• 1999

웹과 같은 분산 환경에서는, 웹 브라우저 상에서 SQL 형식의 공간 질의를 수행시키는 것과 또한 서버로부터 그 질의 결과를 보는 것이 가능하다. 그러나, 격자 이미지(raster image)와 같은 대용량 공간 데이타를 포함하는 질의 결과를 웹 브라우징할 때 발생하는 많은 문제점들 중에서, 사용자 응답 시간의 지연은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사용자의 재요청(callback) 접근 패턴이 공간적 근접성(spatial locality)을 따른다는 가정하에서의, 사용자 응답 시간을 최소화하기 위한 새로운 프리페치(prefetch) 전략에 대해서 서술한다. 본 논문의 프리페치 전략은 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 프리페치 알고리즘은 사용자의 접근 패턴을 잘 반영하는 힐버트 곡선(Hilbert-curve) 모델을 바탕으로 한다. 둘째, 프리페치 전송 비용을 줄이기 위해서 사용자의 재요청 시간 간격(think time)을 이용한다. 본 논문에서는, 힐버트 곡선을 이용한 프리페치 전략의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로 프리페치를 하지 않는 방식보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.Abstract In distributed environment(e.g., WWW), it would be possible for the users to submit SQL-like spatial queries and to see their query results from the server on the Web browser. However, of many obstacles which result from browsing query results including large spatial data such as raster image, the delay of user response time is very critical. In this paper we present a new prefetch policy which can alleviate user response time on the assumption that user's callback access pattern has spatial locality. Our prefetch policy can be summerized as follows: 1) our prefetch algorithm is based on the Hibert-curve model which well replects user's access pattern, and 2) it utilizes user's callback interval to reduce prefetch network transmission cost. In this paper we conducted diverse experiments to show that our prefetch policy achieves higher performance improvement compared to other non-prefetch methods.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.225-228
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• 2001

대형 칼라 영상 기록물의 효과적인 계위적 인덱싱 특성을 갖는 방법을 제안하였다. 1차와 2차로 나누어진 칼라 키와 에너지 키 방법은 고속 검색 시스템의 성능을 발휘하며 질의 응답 시간면에서 DB의 크기에 별로 영향을 받지 않는 거의 일정한 응답 시간 특성을 갖는다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.79-91
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• 2008

최근 이동체의 위치 데이타를 활용한 위치 기반 서비스에 대한 관심이 높아지면서 보다 효율적인 이동체 위치 데이타 관리 시스템으로 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조인 GALIS(Gracefully Aging Location Information System)가 제시되었다. 그러나, GALIS의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)에서 SDP Master는 다수의 SDP(Short-term Data Processor) 노드들이 처리한 질의 결과를 취합하여 Client로 보내는 구조이기 때문에 SDP Master에 장애가 발생하거나 부하가 집중될 경우에 서비스가 중지되거나 Client로의 응답 시간이 길어지는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 SLDS에 이중화를 지원하기 위해 SDP Master를 추가하여 기존 SLDS의 안정성과 가용성을 높이고 이동체 위치 데이타의 질의 처리 성능을 향상시킨 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS에서는 이중화된 두 대의 SDP Master를 가동하여 한 SDP Master에 장애가 발생하더라도 다른 SDP Master가 서비스를 계속 제공함으로써 현재 위치 데이타의 실시간성과 시스템의 안정성을 보장한다. 또한, 확장 SLDS는 두 대의 SDP Master가 질의 처리를 분산하여 수행하기 때문에 Client로의 응답 시간을 줄일 수 있다. 마지막으로 확장 SLDS의 장애 테스트와 질의 처리 성능을 실험하였으며, 이러한 실험을 통해 확장 SLDS의 고신뢰성 및 고가용성을 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.285-293
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• 2013

The procedure of the arbitration which is the tag collision is essential because the multiple tags response simultaneously in the same frequency to the request of the Reader. This procedure is known as Anti-collision and it is a key technology in the RFID system. In this paper, we propose the Bit Pattern Prediction Algorithm(BPPA) for the efficient identification of the multiple tags. The BPPA is based on the tree algorithm using the time slot and identify the tag quickly and efficiently using accurate bit pattern prediction method. Through mathematical performance analysis, We proved that the BPPA is an O(n) algorithm by analyzing the worst-case time complexity and the BPPA's performance is improved compared to existing algorithms. Through MATLAB simulation experiments, we verified that the BPPA require the average 1.2 times query per one tag identification and the BPPA ensure stable performance regardless of the number of the tags.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.835-844
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• 2009

일반적으로 데이터베이스 시스템에서의 질의 수행은 대부분의 경우 빠른 응답시간과 더 적은 메모리 사용량을 장점으로 가지는 파이프라이닝 기법으로 이루어진다. 이 때, 질의 수행 계획(QEP)의 각각의 연산 노드들은 Open(), Next(), Close() 함수들을 지원하는 iterator의 인터페이스를 가진다. 그런데, 플래시 메모리 기반의 휴대용 기기들을 위한 임베디드 데이터베이스 시스템에서는 iterator의 Next() 함수뿐만 아니라, 현재 레코드의 이전 레코드를 리턴해주는 Previous()와 같은 함수를 필요로 하는 경우가 많다. 이는 임베디드 환경의 경우 각각의 프로그램이 사용할 수 있는 메모리의 양이 제한적이므로, 사용자가 이전 레코드를 요청하는 경우, 결과 레코드 커서가 현재 레코드를 기준으로 이전 레코드를 다시 가져와야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 임베디드 데이터베이스 시스템의 질의 수행 시 각각의 연산 노드들이 Next() 함수뿐만 아니라 Previous() 함수를 블록 단위로 지원할 수 있도록 새롭게 설계 구현하는 과정에서 발생하는 방향 전환 문제를 소개하고 이를 해결하기 위한 블록 단위 스키핑 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.585-595
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• 2004

데이타 웨어하우스에서의 분석 질의는 대체로 복잡한 연산을 포함하고 있기 때문에 질의 처리 과정이 매우 중요하다. 성능 향상을 위해서 데이타 웨어하우스에서 보편적으로 쓰이고 있는 방법은 실체뷰를 구축하는 것이다. 어떤 실체뷰를 구축하느냐 하는 문제는 데이타 웨어하우스 전체의 질의처리 성능과 유지보수 비용에 중요한 영향을 미친다. 실체뷰 구성 문제란 이러한 질의처리 비용과 유지보수비용을 고려하여 최적의 실체뷰를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 최적의 실체뷰를 구성하는 효율적인 해결방안을 제시한다. 최적 실체뷰의 구성문제는 일반적으로 NP-hard 문제이지만, 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스에서 사용되는 조인, 선택, 그룹, 집계 연산의 특성을 고려하여 문제해결을 위한 탐색 공간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1367-1383
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• 2007

센서 네트워크는 스스로 감지하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 기능을 갖춘 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징들로는 네트워크가 자체적으로 관리가 되어야 한다는 것과 배터리 전원이여서 전력의 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이 있다. 센서 네트워크에서 생성되는 많은 양의 연속적인 데이터에 대하여 여러 개의 질의들을 동시에 처리해야 하는 경우에 전력의 효율성을 극대화시켜야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크에서 감시 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 공간 색인 기법 중에서 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로서 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 k-d 트리와, 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R+-트리를 기반으로 하여 이들의 응용 및 융합을 통해 다중 질의를 색인하는 새로운 트리인 SMILE 트리를 제안한다. 질의들에 대한 SMILE 트리를 구성하여 센서 네트워크에서 생성되는 스트림 데이터에 대하여 관련된 질의를 탐색하도록 하면 질의를 순차 탐색하는 것과 비교하여 경우에 따라서는 평균 탐색시간을 약 50% 정도로 줄일 수 있다.