• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.487-490
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• 2003

기계번역 시스템에서 복합단위 처리는 원문의 분석 부담을 줄이고 조합적으로 대역문의 의미를 생성하지 못하는 원문의 처리를 위해 필수적이다. 본 논문에서는 정규표현(Regular Expression)을 이용하여 영어의 연속(Non-Interrupted) 및 불연속(Interrupted) 복합 단위를 인식하는 복합단위 인식기를 제안한다. 제안된 방법은, 기존에 trie 와 같은 index 의 갱신 과정이 불필요하므로, 다수의 작업자에 의해 복합단위 사전을 동시에 구축하는 경우에, 한 작업자의 결과가 실시간으로 다른 작업자의 작업에 반영되는 장점이 있으며, 복합단위 인식에 있어 정규 표현을 이용함으로써 복합단위 인식기의 성능을 선언적으로 향상시킬 수 있다. 번역 실행시의 고속 탐색을 위해서는 전체 복합단위로부터 FSA(finite State Automata) 를 자동으로 구축하여 빠른 속도로 인식 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1583-1586
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• 2003

DNA 시퀀스는 A, C, G, T 네 개의 문자로 구성된 매우 긴 시퀀스로 볼 수 있다. 고속으로 유사 DNA 시퀀스를 검색하기 위하여 인덱싱 기술을 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 검색 대상의 유전체 데이터베이스는 그 크기가 매우 크며, 또한 지수 함수적으로 크기가 급속히 증가하고 있으므로, 기존의 인덱싱 기법을 그대로 적용할 경우, 실용성에 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 대규모 유전체 데이터베이스를 위한 효율적인 인덱싱 기법과 질의처리 기법을 제안한다. 기본 구조로서 접미어 트라이를 사용하며, 접미어 트리 인덱스 구조의 최대 단점인 인덱스 크기를 줄일 수 있는 데이터 압축 표현 방식을 제안한다. 또한 제안된 데이터 압축 표현 방식의 디스크 기반 인덱스 구성 알고리즘과 이를 활용한 부분 시퀀스 검색 알고리즘을 보이고, 그 저장 성능의 비교 평가결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.4-6
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• 2003

본 논문에서는 대규모 DNA 시퀀스를 위한 트라이 인덱싱 기법을 기반으로 하는 효율적인 부분 시퀀스 검색 기법을 제시한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 저장 공간 감소를 위하여 시퀀스의 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 접미어 트라이 구조를 사용한다. 질의 처리 방안에서는 포인터가 없는 이진 트라이 구조 상에서 질의 시퀀스를 검색하기 위하여 이진 정보 기반의 연산과정을 필요로 하며, 또한 단말 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 별도의 단말정보 테이블과 인덱스 구조를 사용한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방식은 기존의 접미어 트리 인덱싱 방식에 비하여 약 30~50%의 저장 공간 감소 효과를 가질 뿐 아니라, 평균 질의 처리 시간에 있어 약 20배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.5
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• pp.587-592
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• 2001

Many applications are being developed to automate office works, and the electronic dictionary(e-Dictionary) is one of the main components of the office suites. Several requirements are proposed for the efficient e-dictionaries :1) Fast searching time, 2) Data compatibility with other e-dictionaries to deal with words and obsolete word, and 3) Reusable components to develop new customized e-dictionaries with minimized development time and cost. We propose a data format with which any e-dictionary can change data with others. We also develop System Dictionary component and Customer Dictionary component to enable-and-play component reuse. Our e-dictionary achieves fast searching time by efficiently managing Trie and B-tree index structure for the dictionary components.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.347-356
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• 2015

Due to the rapid development of IoT(Internet of Things) technology, traditional taxis are connected through dispatchers and location systems. Typically, modern taxis have embedded with GPS(Global Positioning System), which aims for obtaining the route information. By analyzing the frequency of taxi trip events, we can find the frequent route for a given query time. However, a scalability problem would occur when we convert the raw location data of taxi trip events into the analyzed frequency information due to the volume of location data. For this problem, we propose a NoSQL based top-K query system for taxi trip events. First, we analyze raw taxi trip events and extract frequencies of all routes. Then, we store the frequency information into hash-based index structure of MongoDB which is a document-oriented NoSQL database. Efficient top-K query processing for frequent route is done with the top of the MongoDB. We validate the efficiency of our algorithms by using real taxi trip events of New York City.