• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.505-517
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• 2008

이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.11-19
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• 2008

최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 기존 연구들은 질의 처리 성능의 향상을 위해, 공간 네트워크 상의 POI와 노드 사이의 거리를 미리 계산하는 pre-computation 기법을 사용한다. 그러나 이러한 pre-computation 기법들은 검색 대상이 되는 POI의 변경을 효과적으로 처리하지 못하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존 pre-computation 기법들의 단점을 극복하고, 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리하기 위하여 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, S-GRID 및 분산 그리드 기법의 k-최근접 질의처리 알고리즘의 성능 평가를 통해, 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.67-81
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.621-626
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• 2016

재귀적 질의 알고리즘은 소셜네트워크 서비스의 도달가능 질의와 같은 많은 응용프로그램에 사용된다. 하지만 최근에 소셜네트워크 서비스의 규모가 커짐에 따라 그래프 데이터의 크기 또한 커지고 있다. 따라서 재귀적 질의 알고리즘을 싱글 머신에서 가동하는 것이 거의 불가능해졌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 고속 분산 인메모리 플랫폼인 스파크와 트위스터에서 재귀적 질의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 아마존 EC2 머신 50대에서 Real-world 데이터 셋인 LiveJournal과 ClueWeb으로 실험하였다. 실험결과 상대적으로 노드 수는 적고 평균 차수(degree)는 높은 LiveJournal 데이터 셋에서는 스파크에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 트위스터의 것보다 좋았다. 그리고 상대적으로 노드 수는 많고 평균 차수는 낮은 ClueWeb 데이터 셋에서는 트위스터에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 스파크의 것보다 좋았다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.867-878
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• 2006

최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.27-42
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 디바이스 등 클라이언트의 제약된 자원을 효율적으로 사용하는 기법이 요구된다. 메모리 용량이 크지 않은 이동 디바이스의 경우, 대용량 XML 데이터에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술의 활용이 필수적이다. 최근에 서버에서 XML 문서를 XML 조각(XML fragment)으로 분할하여 스트리밍하고 클라이언트에서 이 조각 스트림을 받아 질의를 처리하는 기법들이 제안되었다. XML 조각 스트림 질의 처리에 있어 XML 문서가 분할되는 방법에 따라 자원 사용(질의 처리 시간 및 메모리 사용량) 면에서 큰 차이가 날 수 있기 때문에 효율적인 XML 문서 분할 방법이 요구된다. 본 논문에서는 클라이언트의 질의 처리 시 자원 사용 효율을 높이기 위한 XML 문서 분할 기법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 XML 조각 스트림 질의 처리의 비용 모델을 제시하고, 자원 효율적인 XML 문서 분할 알고리즘을 제시한다. 구현 및 성능 평가 결과 본 논문에서 제시한 기법이 기존 기법들에 비해 질의 처리 시간 및 메모리 사용량 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다. 본 논문의 기여는 XML 조각 스트림 질의 처리 기술의 실용화 가능성을 기존 기술에 비해 한 층더 높였다는 데 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권5호
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• pp.909-937
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• 2011

Energy efficiency is one of the most critical issues in the design of wireless sensor networks. In object-tracking sensor networks, the data storage and query processing should be energy-conserving by decreasing the message complexity. In this paper, a Prediction-based Energy-conserving Approximate StoragE schema (P-EASE) is proposed, which can reduce the query error of EASE by changing its approximate area and adopting predicting model without increasing the cost. In addition, focusing on reducing the unnecessary querying messages, P-EASE enables an optimal query algorithm to taking into consideration to query the proper storage node, i.e., the nearer storage node of the centric storage node and local storage node. The theoretical analysis illuminates the correctness and efficiency of the P-EASE. Simulation experiments are conducted under semi-random walk and random waypoint mobility. Compared to EASE, P-EASE performs better at the query error, message complexity, total energy consumption and hotspot energy consumption. Results have shown that P-EASE is more energy-conserving and has higher location precision than EASE.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.809-813
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• 2010

최근의 기업중심의 서비스를 위해서 리버스 스카이라인 질의 처리가 연구되었다. 하지만 지금까지의 리버스 스카이라인에 대한 연구는 모두 다이나믹 스카이라인을 기반으로 한 리버스 다이나믹 스카이라인이고, 위치 기반 서비스를 위한 거리공간에서의 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 전무하다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 스카이라인에 적용 가능하고 거리공간을 고려한 리버스 스카이라인 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 공간 색인을 활용하여 거리공간에서 리버스 스카이라인을 처리하며, 객체의 단색적인 환경과 양색적인 환경을 모두 고려한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기본적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법과의 성능평가를 수행하고 그 결과를 비교 분석했다. 그 결과 기존의 기법보다 약 5000배 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.768-771
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• 2004

In this paper, we propose a content-based audio genre classification algorithm that automatically classifies the query audio into five genres such as Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech using digital signal processing approach. From the 20 second query audio file, 54 dimensional feature vectors, including Spectral Centroid, Rolloff, Flux, LPC, MFCC, is extracted from each query audio. For the classification algorithm, k-NN, Gaussian, GMM classifier is used. In order to choose optimum features from the 54 dimension feature vectors, SFS (Sequential Forward Selection) method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the genre classification algorithm. From the experimental result, we verify the superior performance of the SFS method that provides near $90{\%}$ success rate for the genre classification which means $10{\%}$-$20{\%}$ improvements over the previous methods

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2728-2739
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• 1999

This paper proposes an effective fusion algorithm for retrieval results from heterogeneous information sources in federated digital libraries. The algorithm determines the population of documents retrieved from involved information sources for a given query and evaluates the degree of relevance between the query and the population. The evaluated results are used as relevance distribution information for collection fusion. The main informations used for the fusion are relevance distribution among collections, the population size N, and ranking information of relevant documents in their origin. We also present th performance evaluation of the algorithm by developing the prototype of a meta-searcher.