• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 추계 학술대회 논문집
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• pp.27-40
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• 2004

다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척의 데이터베이스로 저장한 것을 말한다. 이 다중축척의 데이터베이스는 기존에 구축된 원시 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 그런데 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 된다. 그리고 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 된다. 때문에 유도된 데이터베이스가 원시 데이터베이스와 일관성이 있는지를 조사할 필요가 있다. 이 논문은 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상적 일관성에 초점을 둔다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제안할 것이다. 즉, 2차원 공간객체간에 위상관계를 표현하는 8가지 위상관계를 2차원과 1차원 공간객체간에 위상관계를 표현하는 19가지 위상관계로 일관성 있게 전환하는 4가지 방법을 제안할 것이다. 이 방법들은 새로 생성된 다중축척 데이터베이스의 위상관계가 원시 데이터베이스로부터 일관성 있게 유도되었는지를 판단하는 근거가 될 수 있다. 또, 다중축척 데이터베이스간에 위상관계의 일관성을 보장하므로 동일 공간에 주어진 사용자 질의는 축척에 상관없이 그 결과가 동일하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1505-1514
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• 2004

시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.304-314
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• 2005

이 논문에서는 다중 레벨 그리드 기법을 기반으로 하는 새로운 다차원 색인구조의 유령 방지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트리 기반 및 비 트리 기반의 색인구조 모두에 적용이 가능하다. 또한, 제안하는 방법은 데이타베이스 관리시스템에 통합이 용이하며 적은 잠금 부담에 높은 동시성을 제공한다. 기존의 방법과 비교를 하기 위해 실제로 구현을 하였으며 다양한 환경에서의 실험을 통해 우수성을 입증 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1182-1188
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• 2014

Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.32-41
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• 2006

센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.294-297
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• 2000

Among the multi-dimensional query types, ranking query is needed if we want the object one by one until we satisfy for the result. In multi-dimensional indexing structures like R-tree or its variants, not many methods are introduced in this area. In this paper, we introduce new ranking query processing algorithm which use the filtering mechanism in the R-tree variants.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.429-437
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• 2003

지난 십년 동안, CPU의 발전 속도는 메모리나 디스크의 발전 속도를 훨씬 능가하였다. 이것이 압축 방법을 사용하여 데이타베이스 크기를 줄이거나 질의 비용을 줄일 수 있게 만들었다. 다양한 데이타베이스 연구 분야에서 압축 방법이 사용되고 있지만, 다차원 색인 구조를 압축하는 연구는 거의 없다. 본 논문에서는 다차원 색인 구조를 위한 HEM(Hybrid Encoding Method)이라는 압축 방법을 제안한다. HEM 압축 방법은 다차원 색인 구조의 크기뿐만 아니라, 질의 비용도 크게 줄일 수 있다. 수학적인 분석과 다양한 실험을 통하여, 우리는 HEM 압축 방법이 기존에 제안되었던 압축 방법보다 색인 크기와 질의 비용 측면에서 우수하다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.837-848
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• 2005

다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척으로 저장한 것으로, 기존에 구축된 원시 공간 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 되고, 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 되므로, 유도과정이 수행된 후에는 반드시 유도된 데이터베이스와 원시 데이터베이스의 관계 일관성을 조사해야한다. 이 논문에서는 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상 관계 일관성을 평가하는 방법을 제시하겠다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제한할 것이며, 이 평가 방법들의 구현에 대해서 기술하고, 사례를 이용하여 구현결과를 기술하겠다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.243-251
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• 2017

효과적인 데이터 분석 및 활용을 위해서는 빅 데이터를 내부 데이터와 유연하게 연계할 수 있는 방안이 필요하다. 빅 데이터 분석 정보를 내부 정보시스템과 연계시키기 위한 방안으로서 본 연구는 다차원 이벤트 온톨리지를 제시하였다. 이를 위해서 먼저 빅 데이터 분석 정보를 이벤트 모형을 사용하여 온톨리지로 표현하고, 다차원 데이터베이스 또한 OWL-DL 온톨리지로 변환하여 표현하였다. 다차원 이벤트 온톨리지에서 빅 데이터 분석정보들은 차원 계층구조를 통하여 다차원 데이터베이스에 저장된 모든 개체들에게 공유되는데, 본 연구에서는 이를 이벤트의 하향공유, 상향 공유 및 복합 이벤트 공유로 구분한다. 이들 정보공유 유형별로 빅 데이터 분석 정보의 공유 및 활용 방안들을 제시하였으며, Protege를 사용하여 시험적으로 구현하였다. 본 연구는 외부의 빅 데이터 분석 정보를 내부의 다차원 데이터베이스와 연계하는 방안을 실험적으로 제시하였다는 점에서 의의를 가진다고 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권4호
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• pp.384-394
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• 2004

최근 중앙처리장치와 주기억장치간의 병목 현상에 의한 성능 저하를 극복하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이런 색인 구조들의 궁극적인 목표는 엔트리 크기를 줄여 팬-아웃(fan-out)을 증가시키고, 캐시 접근 실패를 최소화하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 엔트리의 크기를 줄이는 기법에 따라 기존의 색인 구조들을 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 좌표 값을 고정된 비트로 양자화 함으로써, MBR 키를 압축하는 것이다. 또 다른 하나는 MBR들의 각 좌표 값 중에 그들의 부모 MBR과 같지 않은 좌표 값만을 저장하는 것이다. 우선, 본 논문에서는 두 기법의 특성들을 적절히 조합한 새로운 색인 구조를 제안하고, 기존에 제시된 두 접근법을 따르는 주기억장치 상주형 다차원 색인 구조를 다양한 환경에서 성능 평가한다. 또한, 기존의 색인 구조와 비교를 통해 제안하는 색인 구조의 우수성을 보인다.