• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.210-224
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• 2019

Given a positive integer k as input, a spatial preference query finds the k best data objects based on the scores (e.g., qualities) of feature objects in their spatial neighborhoods. Several solutions have been proposed for spatial preference queries in Euclidean space. A few algorithms study spatial preference queries in undirected spatial networks where each edge is undirected and the distance between two points is the length of the shortest path connecting them. However, spatial preference queries have not been thoroughly investigated in directed spatial networks where each edge has a particular orientation that makes the distance between two points noncommutative. Therefore, in this study, we present a new method called ALPS+ for processing spatial preference queries in directed spatial networks. We conduct extensive experiments with different setups to demonstrate the superiority of ALPS+ over conventional solutions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.63-74
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• 2021

위치 기반 서비스(LBS)는 가장 바쁜 시간에 동시에 도착하는 최단 경로 및 k-최근접 이웃 질의를 포함한 다양한 공간 질의를 효과적으로 처리한다. 동시에 도착하는 공간 질의를 빠르게 처리하기 위한 간단한 해결 방법은 LBS 서버를 추가하는 것이다. 이 방법은 서비스 운영 비용을 많이 증가시킨다. 최근에는 공유 가능한 계산을 사용하여 일련의 질의를 한꺼번에 모아서 처리하는 일괄 처리 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 교통 상황에 따라 각 도로 구간의 이동 시간이 빈번하게 변하는 동적 공간 네트워크에서 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하는 방법을 연구한다. 순차적 질의 처리를 기반으로 하는 LBS 서버는 중복 계산으로 인해 한꺼번에 요청이 들어오는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 처리하지 못한다. 본 연구의 목표는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하고 공유 가능한 계산을 재사용하여 알고리즘을 효율성을 개선한다. 실제 지도 데이터를 사용한 실험 평가는 최신 방법보다 제안된 방법이 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.310-326
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• 2006

본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.44-57
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• 2002

다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 개선을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 질의 처리 비용 중 큰 비중을 차지하는 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 CPU/다중 디스크 구조상에서 디클러스터링을 수행하더라고, 다중 공간 질의를 처리하는 도중 질의 간 임의 탐색이 발생하여 디스크 입출력 시간이 증가하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간 임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 스케줄링 기법을 제시하였다. 질의 스케줄링 기법은 질의 간 관련성을 이용해서 질의 우선 순위를 조정해서 질의 간 임의 탐색을 해결하는 방법으로써, 질의간의 공간 및 시간 관련성 부여를 위해 질의 간 위치 관련성과 질의 대기 시간을 이용하였다. 실험 결과, 질의 스케줄링을 수행하면 디스크 캐쉬의 적중률이 최대 34% 향상되어 디스크 입출력 비용을 최대 6%까지 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리 시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.223-224
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• 2021

Recently, k-farthest neighbor (kFN) queries have not as much attention as k-nearest neighbor (kNN) queries. Therefore, this study considers moving k-farthest neighbor (MkFN) queries for spatial network databases. Given a positive integer k, a moving query point q, and a set of data points P, MkFN queries can constantly retrieve k data points that are farthest from the query point q. The challenge with processing MkFN queries in spatial networks is to avoid unnecessary or superfluous distance calculations between the query and associated data points. This study proposes a batch processing algorithm, called MOFA, to enable efficient processing of MkFN queries in spatial networks. MOFA aims to avoid dispensable distance computations based on the clustering of both query and data points. Moreover, a time complexity analysis is presented to clarify the effect of the clustering method on the query processing time. Extensive experiments using real-world roadmaps demonstrated the efficiency and scalability of the MOFA when compared with a conventional solution.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2173-2184
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• 1997

공간 데이타베이스 시스템에서 취급되는 여러 유형의 공간질의들 중 주어진 위치에서 가장 가까운 공간객체를 찾는 최근접질의는 매우 빈번히 발생한다. 최근접질의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 기존의 방법은 이차원 검색공간에서 최근접질의의 처리만을 고려하였으며, 검색되는 노드의 수를 정확히 줄이지 못하였다. 본 논문에서는 최적탐색거리를 제안하고 그 특성을 정리하였었다. 제안된 최적탐색거리는 최근접질의 처리시 검색될 노드들을 정확히 선정하기 위한 새로운 검색거리 측도이다. 우리는 최적탐색거리를 R-트리에 적용한 최근접질의 처리 알고리즘을 제안하고 기존의 방법에 비해 질의처리의 결과가 더 정확함을 증명하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.443-448
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• 2003

공간 데이터베이스 시스템에서는 주어진 위치에서 가장 근접한 k개의 객체를 찾는 근사 k-최대 근접질의가 자주 발생한다. 근사 k-최대 근접 질의의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘을 확장하여 동적인 공간 데이터베이스 환경에서 R-트리 유형의 색인 구조를 이용한 근사 k-최대 근접 질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 평가 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법은 객체의 분포 형태, 질의 크기 그리고 근사율에 관계없이 항상 낮은 디스크 접근 횟수를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.286-295
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• 2003

공간 선택 질의에 사용되는 질의 윈도우로는 직사각형이 주로 사용된다. 하지만, 공간 선택 질의의 윈도우로는 직사각형이 아닌 일반적인 다각형 모양도 가능하며, 최근에는 GIS 등과 같은 응용 프로그램들이 성능 향상으로 인해 보다 많은 공간 데이터를 다룰 수 있게 됨에 따라, 여러 다양한 종류의 응용도 많이 등장하고 있다. 따라서, 직사각형뿐만 아니라 임의의 다각형 형태의 질의 윈도우에도 적합한 정제 단계 수행 전략에 대해 고려해 볼 필요가 있다. 이러한 전략으로는 기존의 공간 조인에서와 같이 plane-sweep 알고리즘을 이용하는 방법이 일반적이다. 하지만, 공간 데이터와 질의 윈도우의 특성을 관찰해보면, 일반적으로 질의 윈도우가 공간 데이터보다 훨씬 간단한 모양으로 구성되어 있음을 알 수 있으므로, 본 논문에서는 이러한 상황에 보다 적합한 정제 단계 수행 방법을 제시하고 있다. 실험을 통해 알 수 있듯이, 질의 윈도우를 구성하는 점의 개수가 약 20개 이하인 일반적인 경우에는, 본 논문에서 제시하는 새로운 방법이 기존의 방법보다 20% 정도 향상된 성능을 보이고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-14
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• 2000

시각정보검색 분야는 공간색인기법의 대표적인 응용분야중 하나이다. 하지만 대부분의 유사 시각질의 처리기법들은 질의처리에 있어서 어떠한 종류의 시각 정보들을 추출하여 어떻게 실행 가능한 내부질의 형태로 변환하는지의 문제와 내부질의의 수행에 있어서 어떻게 기존의 색인기법들을 효과적으로 이용할 수 있는지에 대한 설명이 명확하지 않다. 따라서 본 논문에서는 시각 심리학에 기초한 시각질의로부터의 시각정보 추출과 내부질의 형태로의 변환기법을 제시한다. 또한 위상학적 공간관계에 대한 연구를 기반으로 하여 유사 시각질의를 위한 내부질의 형태와 이를 효과적으로 수행할 수 있는 공간 색인모델을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.23-37
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• 2004

최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.