• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.215-219
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• 2000

The purpose of this paper is to propose a method to maximize the efficiency of a content-based image retrieval for various kinds of images. This paper discuss the self-adaptivity for the change of image domain and the self-selection of optimal features for query image, and present the efficient method to maximize content-based retrieval for various kinds of images. In this method, a content-based retrieval system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in various kinds of images. Experimental results show that the Proposed method is improved 3% than the method using individual features.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.546-553
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• 2007

온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.451-463
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권2호
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• pp.99-111
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• 2009

최근 무선 센서 네트워크 환경에서 감지되는 데이타를 네트워크상에 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 데이타 중심 저장(Data-Centric Storage : DCS) 기법은 분할된 데이타 영역을 센서들에게 할당하고, 수집된 데이타를 해당 데이타 영역을 담당하는 센서에 저장하는 기법이다. 기존 연구된 DCS 기반 기법들은 데이타 전송을 위한 통신비용의 감소와 정합 질의(Exact Query) 및 영역 질의(Range Query)의 효과적인 처리를 위해 제안되었다. 하지만 방대한 데이타가 발생하는 데이타 영역을 담당하는 센서의 저장 부하 문제는 고려되지 않았다. 최근 이와 같은 저장 부하 문제를 해결하기 위해 K-D 트리를 기반으로 동적 분할 데이타 영역을 사용하는 KDDCS가 제안되었다. 하지만 KDDCS를 포함한 모든 기존 DCS 기반 기법들은 인기 있는(많은 질의 요청을 받는) 데이타 영역에 대한 질의 부하가 고려되지 않았기 때문에, 결과적으로 전체 센서 네트워크의 수명이 단축된다. 그래서 본 논문에서는 저장 부하뿐만 아니라 질의 부하도 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 DCS 기반 기법인 TPDCS(Time parameterized DCS)를 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 차원뿐만 아니라 시간 차원을 함께 고려하여 센서에 할당되는 데이타 영역을 분할한다. 제안하는 방법은 데이타 저장과 질의 처리 분산을 통해 전체 센서 네트워크의 수명을 크게 연장시킨다. 또한 본 논문에서는 대표적인 기존 DES기반 기범들과 다양한 성능 비교 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1275-1280
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• 2016

유사 문자열 검색을 위해 기존의 기법들은 우선 후보 문자열 집합을 생성한 후에 후보 문자열을 검증하는 방법을 사용한다. 이때, 유사 문자열 검색의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 후보 생성 방법이다. 기존의 기법들은 질의 문자열로부터 고정길이 q-그램들을 선택하고, 선택된 q-그램에 해당하는 역리스트를 이용해 후보 문자열을 생성한다. 본 논문에서는 질의 문자열 내의 가변길이 그램들을 사용하여 후보 문자열을 생성할 수 있는 기법과 질의 문자열로부터 최적의 가변길이 그램들의 조합을 선택하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법들 보다 유사 문자열 검색의 성능을 향상시킴을 보인다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권1호
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• pp.1-20
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• 2013

Over the past generation, data warehousing and online analytical processing (OLAP) applications have become the cornerstone of contemporary decision support environments. Typically, OLAP servers are implemented on top of either proprietary array-based storage engines (MOLAP) or as extensions to conventional relational DBMSs (ROLAP). While MOLAP systems do indeed provide impressive performance on common analytics queries, they tend to have limited scalability. Conversely, ROLAP's table oriented model scales quite nicely, but offers mediocre performance at best relative to the MOLAP systems. In this paper, we describe a storage and indexing framework that aims to provide both MOLAP like performance and ROLAP like scalability by essentially combining some of the best features from both. Based upon a combination of R-trees and bitmap indexes, the storage engine has been integrated with a robust OLAP query engine prototype that is able to fully exploit the efficiency of the proposed storage model. Specifically, it utilizes an OLAP algebra coupled with a domain specific query optimizer, to map user queries directly to the storage and indexing framework. Experimental results demonstrate that not only does the design improve upon more naive approaches, but that it does indeed offer the potential to optimize both query performance and scalability.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1013-1020
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• 2005

본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8A호
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• pp.847-857
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• 2007

RFID(Radio Frequency IDentification) 리더기가 영역내의 다수의 태그를 인식하기 위해선 충돌방지 알고리즘이 반드시 필요하다. 본 논문은 Auto ID Class 0에서 정의한 충돌방지 알고리즘인 Bit-by-Bit(BBB) 이진트리 알고리즘의 충돌 위치를 스택에 저장하고 이를 통해 다음 질의어를 결정함으로써 성능이 크게 개선된 Stack-Bit-by-Bit(SBBB) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 검증결과 대표적인 충돌 방지 기술인 Query Tree(QT)는 물론 기존의 BBB 알고리즘에 비해 질의-응답 횟수, 질의어의 크기, 응답어의 크기의 모든 면에서 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.