• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1696-1704
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• 2008

하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2294-2304
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• 1999

본 논문은 병렬 입출력과 효율적인 디스크 접근을 이용하여 입출력 성능을 높임으로써 지리 정보 시스템의 질의 처리 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 동시에 접근할 가능성이 높은 인접한 공간 데이터를 디스크의 논리적 블록 단위로 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록으로 클러스터링 하면 한번의 디스크 접근으로 많은 공간 데이터를 읽을 수 있어 질의 처리에 따른 디스크 접근 횟수와 디스크 접근 오버 헤드를 줄임으로써 입출력 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 Parallel R-tree 기법의 병렬 입출력 기법과 패킹 기반 클러스터링 기법을 결합하여 효율적인 입출력을 지원하는 EPR(Enhanced Parallel R-tree) 색인 기법을 제안한다. EPR 기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 공간 데이터를 Hilbert space filling curve를 이용하여 인접도에 따라 정렬하여 패킹함으로써 상향식으로 R-tree를 생성한다. 둘째, 정렬된 공간 데이터를 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록에 저장하는 패킹 기반 클러스터링을 통해 공간 데이터 클러스터를 구성한다. 셋째, 색인 기법 및 공간 데이터 클러스터를 round-robin 스트라이핑 방식을 통해 다중 디스크에 분산 배치한다. EPR 기법과 기존 PR 기법의 성능을 비교한 결과, 공간 질의 처리 속도가 30% 이상 향상되었으며, 특히 논리적 블록의 크기가 클수록, 공간 데이터의 크기가 작을수록 질의 처리 성능이 향상되는 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.187-197
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• 2005

본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. ETB-트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지함으로써 저장시 동일한 이동 객체의 선행노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시에도 바로 디스크에 접근해 해당 객체의 제적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB-트리는 새로운 이동 객체의 제적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리 구조 뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다. 마지막으로, 성능 평가를 분석한 결과, 제안하는 색인 기법이 기존의 색인 기법들에 비해 삽입과 제적 질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보임을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제29권3호
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• pp.21-26
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• 2001

Acquisition of precise information on drying characteristics of wood is indispensable for the improvement of drying schedules and wood quality. Recognition of the exact moisture content at which drying defects such as checks occur during drying with given drying conditions may be essential to reduce drying losses. In this study an image-processing system was combined with a laboratory-scale wood dry kiln for experiments and the surface of tree disk of black locust (Robinia pseudoacacia L.) was monitored to investigate the behavior of check formation over all the drying process. This system showed good potential for improving drying schedules and wood product quality.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.28-38
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• 2013

지난 수십 년간 B+-트리는 디스크 기반 데이터베이스를 위한 색인 구조로 가장 널리 사용되고 있다. 디스크 기반 B+-트리에서의 노드 갱신은 해당 노드가 저장된 디스크 페이지를 제자리 갱신함으로써 간단히 수행되며, 이런 제자리 갱신 비용은 크지 않다. 반면에 B+-트리를 플래시 메모리에 저장하여 사용할 때는 플래시 메모리의 과도한 제자리 갱신 비용 문제로 인해 기존 디스크 기반 B+-트리 알고리즘을 그대로 사용하기 어렵다. 이런 이유로 기존 플래시 메모리 기반 B+-트리 연구에서는 실시간으로 발생하는 갱신 연산 정보를 추가적인 임시 공간에 저장하는 방식을 사용하였다. 이런 방식은 B+-트리의 제자리 갱신 횟수를 쉽게 줄일 수 있다는 장점이 있지만 저장 공간의 추가 사용과 키 검색 시간을 지연시킬 수 있다는 문제가 있다. 특히 단말노드 계층의 링크 연결을 사용한 범위 검색을 효과적으로 수행할 수 없다는 문제를 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단말노드들과 이들의 부모노드를 p-node 블록이라는 하나의 플래시 메모리 블록에 저장할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.673-676
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• 2004

To manage and query moving objects efficiently in MMDBMS, a memory index structure should be used. The most popular index structure for storing trajectories of moving objects is 3DR-tree. The 3DR-tree also can be used for MMDBMS. However, the volume of data can exceed the capacity of physical memory since moving objects report their locations continuously. To accommodate new location reports, old trajectories should be migrated to disk or purged from memory. This paper focuses on migration policies of a main memory index structure. Migration policies consist of two steps: (i) node selection, (ii) node placement. The first step (node selection) selects nodes that should be migrated to disk. The criteria of selection are the performance of insertion or query. The second step (node placement) determines the order of nodes written to disk. This step can be thought as dynamic declustering policies.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권4호
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• pp.431-437
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• 2018

Acinetobacter baumannii는 광범위한 항생제에 대한 저항성으로 인해 감염된 환자의 사망률이 높아지는 적색 경보 병원체로 분류됩니다. 이 연구에서 다제 내성 A. baumannii(MRAB)의 18가지 임상 분리 균주에 대해 일부 에센셜 오일(티트리, 로즈마리, 라벤더 오일)의 항균 활성을 평가하고자 하였다. Carbapenemase 선별을 위한 Hodge 시험법은 A. baumannii의 20 가지 균주가 모두 imipenem에 내성이 있음을 보여주었습니다. 다제 내성 미생물의 확인은 VITEK 시스템을 통해 수행하였다. 에센셜 오일의 항균 활성은 MRAB에 대한 디스크 확산 방법으로 평가하였다. 디스크 확산 방법에서 tee tree는 라벤더 오일에 비해 억제 크기가 가장 크게 증가했으며, 로즈마리는 항균 효과가 없었다. 티 트리 오일은 가장 일반적인 인간 병원균 및 MRAB 감염의 치료 및 예방을 위한 대체 천연 제품으로 유용할 것으로 보인다. 따라서 이 연구의 결과는 다제 내성 A. baumannii의 항균 효과를 입증했으며, 미래에 천연 에센셜 오일을 사용하는 손 소독제와 같은 항균제로 사용될 것으로 예상됩니다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.37-46
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• 2010

서픽스 트리는 데이터의 내부구조를 자세히 나타내고 선형시간 탐색이 가능한 효과적인 자료구조로서 DNA 서열분석 등에 유용하다. 그러나 서열을 서픽스 트리로 구축하는 경우 트리의 크기가 원본의 최소 30배 이상으로 커지므로 테라바이트(TB)급의 대용량 DNA 서열의 경우에 메모리상의 응용은 매우 어려운 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 디스크를 이용한 대용량 DNA의 서픽스 트리 응용기법을 제시한다. 이때 DNA 서열구조를 고려한 서픽스 트리 선형 탐색 특성 유지를 보장한다. 이를 검증하기 위하여 9G Byte의 유전자 단편 서열을 이용해 424G Byte의 서픽스 트리를 디스크에 구축한 다음, 임의의 질의 서열에 대해 KMP알고리즘과 비교한 결과 질의 응답시간에서 우수한 성능을 보였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.623-634
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• 2016

현존하는 빈발 패턴 마이닝 방법은 대부분 시간 효율성을 목표로 하고, 물리적 메모리 사용에 매우 의존적이다. 하지만 빅데이터 시대가 도래함에 따라 실제 세상의 데이터베이스는 급속도로 증가하고 있으며, 그에 따라 기존의 방법으로 현실적인 거대한 양의 데이터를 마이닝하기에 물리적 메모리 공간이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 빈발 패턴 마이닝의 메모리 의존성을 줄이기 위한 보조저장장치 기반의 연구들이 진행되었으나, 메모리 기반의 방법들에 비해 처리 시간이 너무 많이 소비된다는 한계가 있었다. 따라서 확장성을 가지며, 기존의 디스크 기반의 방법들에 비해 시간효율성을 높인 새로운 빈발 패턴 마이닝이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 빅데이터로부터 빈도 아이템 집합들을 마이닝하기 위해 메모리와 디스크를 함께 사용하는 스택 기반의 새로운 접근법인 PPFP 알고리즘을 제안하였다. PPFP는 빈발 패턴 마이닝 접근법 중 가장 인기 있고 효율적인 접근법 중 하나인 FP-growth를 기반으로 하고 있다. PPFP 마이닝 방법은 다음과 같이 두 단계로 진행된다. (1) IFP-tree 구축: FP-tree를 생성한 후, 새로운 인덱스 번호 부여 방법으로 FP-tree의 각 노드에 인덱스 번호를 부여하고, 이 인덱스 번호가 부여된 FP-tree(IFP-tree)를 테이블로 변환하여(IFP-table) 디스크에 저장한다. (2) PPFP 알고리즘을 이용한 빈발 패턴 마이닝: 스택 기반의 PUSH-POP 방식으로 패턴을 확장시켜 나가며 빈발 패턴을 마이닝한다. 이러한 방식을 통해 메모리 기반의 방법에 비해 반복적으로 많은 시간이 소모되는 연산에 매우 적은 양의 메모리를 활용하여 확장성과 함께 시간효율성 또한 향상시킬 수 있었다. 그리고 기존의 연구 방법들과 비교 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능을 증명하였다.