• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1162-1164
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• 2013

Top-k 질의 처리가 사용자가 원하는 데이터를 검색하는 방법인 반면에, Reverse Top-k 질의 처리는 데이터의 관점에서 특정 데이터를 가장 선호할 만한 사용자를 검색하는 방법으로 생산자의 입장에서 매우 중요한 연구이다. 본 논문에서는 Reverse Top-k 질의 처리 방법들을 소개하고 비교 및 문제점을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1249-1252
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• 2011

최근 인터넷의 발달과 사용량의 증가로 데이터의 양이 급증하고 있다. 사용자들은 빠른 시간 내에 원하는 검색 결과를 얻기를 원한다. 또한 사용자 마다 모두 다른 선호도를 가지기 때문에 사용자 질의에 기반 하여 검색되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 질의에 따라 빠른 시간 내에 효율적으로 List 기반의 접근법을 사용하여 top k 질의를 하는 기존의 연구를 소개 및 분석하고 문제점을 파악한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.205-214
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• 2016

최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹, 바이오 인포매틱스 등 여러 응용 분야에서 그래프 구조를 갖는 대용량 데이터들에 활용됨에 따라 이런 데이터들에 대한 키워드 기반 검색 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그래프 구조 데이터에 대한 키워드 질의에 대해 질의와 연관성이 높으면서 구조적인 중복성을 갖지 않는 top-k 결과 집합을 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 키워드 질의에 대한 비-중복적인 결과 트리 구조와 그것의 연관도 척도를 정의하고, 그래프 내에 포함된 유용한 경로 정보들에 대한 효과적인 인덱싱 방법을 제안한다. 그리고 기 생성된 인덱스를 활용하여 주어진 키워드 질의에 대해 비-중복적이면서 연관도가 큰 top-k 결과 집합을 생성하는 효율적인 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법의 효과와 성능을 기존 방법과 비교 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.209-220
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• 2017

최근 지식 베이스, 시맨틱 웹 등 여러 응용 분야에서 시맨틱 데이터의 활용이 증가함에 따라 대규모 RDF 데이터에 대한 효과적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존의 개별 루트 시맨틱에 기반한 키워드 검색 방법들은 서로 다른 루트 노드를 갖는 결과 트리들의 집합만을 검색함에 따라, 의미적으로 유사하거나 연관성이 낮은 결과 트리들이 함께 검색되고, 동일한 루트 노드를 공유하되 의미적으로 다르고 질의 연관도가 높은 결과들은 함께 검색될 수 없는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 제한적으로 허용하여 질의 연관도가 높으면서 다양한 결과들을 함께 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 결과 트리 집합의 루트 중복도 척도를 정의하고, 주어진 키워드 질의와 최대 루트 중복도에 따라 제한적인 루트 중복성을 가지면서 연관도가 높은 top-k 결과 트리들을 효율적으로 구하기 위한 검색 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 콘텐트 노드들의 중복이 적은 다양한 결과 트리들을 검색할 뿐만 아니라 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 허용함으로써 질의 연관도가 더 높은 결과들을 생성할 수 있음을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.875-885
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• 2010

Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.804-807
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• 2017

Top-k 질의란 주어진 조건을 만족하면서 높은 점수를 가진 상위 k개의 레코드를 요청하는 질의이다. 개체의 점수를 계산하는 랭킹함수가 단조함수가 아닐 경우 발생하는 기술적 어려움을 해결하기 위한 여러 연구가 있었다. 본 논문에서는 이들 중 각 차원이 선호 차원과 배척 차원으로 나뉘는 비단조 랭킹함수를 효율적으로 처리하는 기존의 top-k 질의 처리 기법들을 소개하고 비교한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.17-24
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• 2010

최근에 스카이라인 질의에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 데이터들이 널 값을 가지지 않는다는 가정에서 이루어진다. 그러나 우리가 웹이나 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 널 값을 가지는 불완전한 데이터가 존재한다. 따라서 불완전한 데이터를 위한 다양한 스카이라인 처리 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 불완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의 처리 기법은 불완전한 데이터만을 고려함으로써 완전한 데이터와 불완전한 데이터가 공존하는 환경을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의와 불완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의를 모두 처리 하는 스카이라인 그룹 질의 처리 기법을 제안한다. 이를 위하여, 사용자 정의에 의한 차원의 선호도에 따라서 g개의 스카이라인 그룹을 검색하는 top-k(g) 스카이라인 그룹 질의를 도입하고, 이를 질의 처리하는 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 방식의 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.723-724
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 에너지를 소비하는 주 요인이다. 에너지를 줄이기 위한 주 기법 중 하나가 센서 데이터를 애그리게이션하여 전송할 데이터를 줄이는 것이다. 무선 센서 네트워크는 공개된 공간에서 진행되어 외부 공격에 취약점을 가지고 있으며, 기존 몇몇의 연구에서 애그리게이션 기법의 보안 기술을 제안하고 있다. 하지만, 기존의 기술들은 특정 연산자에만 제한되어 있고, 많은 유용성을 가진 top-k 질의에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 위한 애그리게이션 기법 적용시 top-k 질의를 효율적으로 처리할 보안 기법에 대해 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.538-550
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• 2006

XML 문서에 대한 키워드 검색은 사용자로 하여금 XML 문서의 복잡한 구조에 관한 지식 없이 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해준다. 또한 사용자의 정보 요구에 대해 해당 정보를 포함하는 문서 전체를 반환하는 기존의 정보 검색 시스템과 달리 문서 내의 해당 정보를 포함하는 문서 조각을 결과로 반환함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. 이러한 특징은 XML 문서 검색 시스템이 XML 문서를 문서 단위가 아닌 세부적인 엘리먼트 단위로 처리함으로써 가능하다. 하지만 이로 인해 대용량 문서들에 대한 질의 처리 부담 역시 가중되었다. 본 논문에서는 엘리먼트 단위 질의 처리의 비용을 줄이기 위해 XML 문서에 대한 문서 단위 순위화 기법을 제안하는데, 이는 결과물의 점수에 영향을 미치는 질의 키워드들의 문서 내에서의 근접도를 경로 노드 집합 정보와 이에 대한 유사도를 통해 구함으로써 엘리먼트 단위 질의 처리 결과를 예측하고 문서 단위 점수를 계산한다. 이러한 문서 중심의 뷰는 대용량 문서에 대한 순위화 혹은 필터링을 가능하게 해주며, 우리는 문서 단위 인덱스를 통해 순위가 높은 문서를 우선적으로 처리함으로써 Top-k 질의에 대해 검색 성능을 높였으며, 실험을 통해 해당 기법의 유효성과 성능 향상을 검증하였다.

• ETRI Journal
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• 제38권4호
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• pp.714-723
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• 2016

Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.