• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.2
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• pp.182-191
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• 2008

Most of previous works for skyline queries have focused only on static attributes of target objects. With the advance in mobile applications, however, the need of continuous skyline queries for moving objects has been increasing. Even though several techniques to process continuous skyline queries have been proposed recently, they cannot process subspace queries, which use only the subset of attribute dimensions. Therefore it is not feasible to utilize those methods for mobile applications which must consider moving objects and subspaces simultaneously. In this paper, we propose a dominant object-based pruning method to compute subspace skyline of moving objects efficiently at query time and present the experimental results to show the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.17-20
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• 2011

최근 위치 기반 서비스(location-based service)가 발달함에 따라 이동 객체에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있다. 그 중에서 다중 속성을 고려할 수 있는 스카이라인 (skyline)과 스카이라인을 응용한 기법으로 리버스 스카이라인 (reverse skyline) 이 연구되었다. 하지만 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 객체들의 이동성은 고려되지 많은 연구이다. 본 논문에서는 질의 객체가 이동하는 환경을 고려한 연속적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가지치기(pruning) 기법을 통해 질의에 영향을 주지 않는 객체들을 제외하고, 남은 후보 객체들을 대상으로 모니터링을 수행하여 연속 리버스 스카이라인을 점진적으로 처리한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 최대 10배 우수한 성능을 모임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.06a
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• pp.495-496
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• 2014

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.1
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• pp.370-381
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• 2012

Multi-criteria result extraction is crucial in many scientific applications that support real-time stream processing, such as habitat research and disaster monitoring. Skyline evaluation is computational intensive especially over continuous time-interval data streams where each object has its own customized expiration time. In this work, we propose TI-Sky - a continuous skyline evaluation framework. To ensure correctness, the result space needs to be continuously maintained as new objects arrive and older objects expire. TI-Sky strikes a perfect balance between the costs of continuously maintaining the result space and the costs of computing the final skyline result from this space whenever a pull-based user query is received. Our key principle is to incrementally maintain a partially precomputed skyline result space - however doing so efficiently by working at a higher level of abstraction. TI-Sky's algorithms for insertion, deletion, purging and result retrieval exploit both layers of granularity. Our experimental study demonstrates the superiority of TI-Sky over existing techniques to handle a wide variety of data sets.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.5
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• pp.275-284
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• 2010

GPUs are stream processors based on multi-cores, which can process large data with a high speed and a large memory bandwidth. Furthermore, GPUs are less expensive than multi-core CPUs. Recently, usage of GPUs in general purpose computing has been wide spread. The CUDA architecture from Nvidia is one of efforts to help developers use GPUs in their application domains. In this paper, we propose techniques to parallelize a skyline algorithm which uses a simple nested loop structure. In order to employ the CUDA programming model, we apply our optimization techniques to make our skyline algorithm fit into the performance restrictions of the CUDA architecture. According to our experimental results, we improve the original skyline algorithm by 80% with our optimization techniques.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.344-347
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• 2008

본 논문에서 무선 방송 환경에서 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하는 기법을 제안한다. 무선 방송 환경의 순차적 데이터 접근 특성 때문에 기존의 기법을 적용할 경우 접근시간 및 튜닝시간에 큰 제약이 있다. 이를 해결하고 모바일 사용자가 에너지 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 DSI(Distributed Spatial Index) 구조에 기반한 SOA(Skyline On Air) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 접근시간이 한 주기의 방송 프로그램 길이를 넘지 않도록 한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안 된 기법이 접근시간 및 튜닝시간 측면에서 효율적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.5-6
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• 2008

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.21-22
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• 2010

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.15-16
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• 2010

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.829-830
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• 2017

스카이라인 질의는 '지배(dominate)'관계를 적용한 선호도 질의(preference query)의 한 종류로, 복수의 기준을 이용한 의사 결정 시 사용된다. 스카이라인 질의 결과는 다수의 선택지 중에서 사용자가 다른 객체에 비해 뒤처지지 않는 선택지를 제시함으로써 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 BBS(Branch and Bound Skyline Computation)에서 사용되고 있는 평가함수를 설명하고, 스카이라인 계산을 위해 사용할 수 있는 대안 평가함수의 속성을 제시한다. 또한 다양한 대안 평가함수를 사용한 실험을 통해 성능을 분석했으며, 이를 통해 기존 기법의 성능보다 좋은 평가함수가 존재함을 보였다.