• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.472-482
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• 1997

Multi-dimensional data play a crucial role in various fields, as like computer graphics, geographical information system, and multimedia applications. Indexing method fur multi-dimensional data Is a very Important factor in overall system performance. What is proposed in this paper is a new dynamic access method for spatial objects called HL-CIF(Hierarchically Layered Caltech Intermediate Form) tree which requires small amount of storage space and facilitates efficient query processing. HL-CIF tree is a combination of hierarchical management of spatial objects and CIF tree in which spatial objects and sub-regions are associated with representative points. HL-CIF tree adopts "centroid" of spatial objects as the representative point. By reflecting objects′sizes and positions in its structure, HL-CIF tree guarantees the high spatial locality of objects grouped in a sub-region rendering query processing more efficient.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.35-40
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• 2019

In this paper, we design and implement a partial denoising boundary matching system using indexing techniques. Converting boundary images to time-series makes it feasible to perform a fast search using indexes even on a very large image database. Thus, using this converting method we develop a client-server system based on the previous partial denoising research in the GUI(graphical user interface) environment. The client first converts a query image given by a user to a time-series and sends denoising parameters and the tolerance with this time-series to the server. The server identifies similar images from the index by evaluating a range query, which is constructed using inputs given from the client and sends the resulting images to the client. Experimental results show that our system provides many intuitive and accurate matching results.

• 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.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제1권2호
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• pp.134-144
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• 1996

In this paper, we propose a new access method, called the HG-tree, to support indexing and retrieval by image content in large image databases. Image content is represented by a point in a multidimensional feature space. The types of queries considered are the range query and the nearest-neighbor query, both in a multidimensional space. Our goals are twofold: increasing the storage utilization and decreasing the area covered by the directory regions of the index tree. The high storage utilization and the small directory area reduce the number of nodes that have to be touched during the query processing. The first goal is achieved by absorbing splitting if possible, and when splitting is necessary, converting two nodes to three. The second goal is achieved by maintaining the area occupied by the directory region minimally on the directory nodes. We note that there is a trade-off between the two design goals, but the HG-tree is so flexible that it can control the trade-off. We present the design of our access method and associated algorithms. In addition, we report the results of a series of tests, comparing the proposed access method with the buddy-tree, which is one of the most successful point access methods for a multidimensional space. The results show the superiority of our method.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.22-30
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• 2023

The portable mobile devices with high performance and high speed 5G network activate and explode the demands for ubiquitous information services that remove the limitations of time for the communication and places to request for the information. NN (Nearest Neighbor) search is one of the most important types of queries to be processed efficiently in the information services. Various indexes have been proposed to support efficient NN search in the wireless broadcast system. The indexes adopting Hilbert curve, grid partition or Voronoi diagram enable the clients to search for NN quickly in the wireless broadcast channel. It is necessary that an efficient means to evaluate the performances of various indexes. In this paper, we propose an open framework that can adopt a variety of indexing schemes and evaluate and compare the performances of them. The proposed framework is organized with open and flexible structure that can adopt hybrid indexing schemes extensible to Voronoi diagram as well as simple indexing schemes. With the implemented framework, we demonstrate the efficiency and scalability and flexibility of the proposed framework by evaluating various indexing schemes for NN query.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.225-228
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• 2001

대형 칼라 영상 기록물의 효과적인 계위적 인덱싱 특성을 갖는 방법을 제안하였다. 1차와 2차로 나누어진 칼라 키와 에너지 키 방법은 고속 검색 시스템의 성능을 발휘하며 질의 응답 시간면에서 DB의 크기에 별로 영향을 받지 않는 거의 일정한 응답 시간 특성을 갖는다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.139-159
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• 2009

본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.93-102
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• 2007

시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.75-94
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• 2009

XML이 웹에서 데이터 교환의 표준으로 부각된 이래 전자 거래의 핵심 요소로 자리 잡으며 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 XML 데이터에 대한 효율적인 질의 처리에 관한 연구가 발하게 이루어지고 있다. 최근에는 XML 문서를 XML 조각으로 분할하여 스트리밍하고 이동 클라이언트에서 이를 수신하면서 질의 처리하는 기법이 제안되었다. XML 조각 스트림에대한 질의 처리는 스트림을 구성하는 각 조각의 전송 순서에 따라 평균 접근 시간에서 큰 차이를 보인다. 따라서 질의 성능을 높이기 위한 효과적인 XML 조각 스트림 구성 방법이 요구되며, 튜닝 시간의 단축을 통해 에너지 효율적인 질의 처리를 가능하게 하는 인덱싱도 요구된다. 본 논문에서는 사용자 질의 빈도와 질의 처리 시 접근되는 XML 조각의 크기 및 중복에 기반을 둔 XML 조각 스트림 구성 및 능동 XML 형식의 인덱스 구성을 제안한다. 구현 및 성능 실험 결과 본 논문에서 제시한 기법이 다양한 사용자 질의 집합 및 빈도에 대해 기존의 XML 조각 스트림 구성 기법에 비해 접근 시간 및 튜닝 시간 양면에서 모두 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.95-103
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• 2011

보다 신속하고 정확한 정보 검색에 대한 지능적이고 자동화 된 서비스 제공을 지향하는 시맨틱웹 기술의 실제적 활용이 점점 구체화 되고 있다. 이에 시맨틱 웹상에서 존재하는 방대한 양의 데이터를 관리하기 위한 표준 포맷 중 하나로 널리 사용되는 RDF로 표현된 데이터에 대한 효율적인 질의 처리는 계속적인 중요한 연구 주제가 되고 있다. RDF 데이터에 대한 전형적인 질의 처리유형은 임의의 리소스로부터 특정한 관계성을 갖는 리소스들을 검색하는 것으로 이에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 연구들에서는 리소스간의 복잡한 관계성들의 발견(discovery) 즉, 질의 처리의 결과로 리소스간의 연관성을 반환하는 유형의 질의 처리에 대해서는 충분히 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 연관성 검색 유형의 하나인 ${\rho}$-intersect 연산의 처리를 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 소개한다. 이를 위해 접미사 배열을 이용한 인덱싱과 ${\rho}$-intersect 연산의 특징을 고려한 최적화 처리 방안을 제안한다. 실험적 성능 평가는 기존 기법에 비해 제안 기법의 평균 실행 시간이 3~7배의 빠른 질의 처리 성능을 보인다.