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- 저자 : 이유원(Yu-Won LEE) (검색결과 9 건)
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이유원(Yu Won Lee),이기용(Ki Yong Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국전자거래학회 2010 한국전자거래학회지 Vol.15 No.4
최근 들어 e-비즈니스 환경에서도 증권 거래, 시세, 주문 및 과금 데이터와 같이 지속적으로 유입되는 데이터 스트림에 대한 처리가 중요해지고 있다. 이 중에서도 데이터 스트림에 대한 다기준 의사 결정에 사용되는 스카이라인(skyline) 질의의 사용이 증가하고 있다. 다차원 튜플의 집합이 주어졌을 때, 스카이라인 집합은 다른 튜플에 의해 지배(dominate)되지 않는 튜플들의 집합을 반환한다. 고정된 데이터에 대한 단일 스카이라인 질의 처리에 대해서는 최근까지 많은 연구가 이루어져 왔으나, 데이터 스트림 환경에서 다중 연속 스카이라인질의 처리에 대해서는 아직까지 많은 연구가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 하나 이상의 연속 스카이라인 질의들이 주어졌을 때, 이들을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 튜플이 어떤 질의의 결과에 포함될지를 효율적으로 파악함으로써, 여러 개의 연속 스카이라인 질의들도 적은 비용으로 동시에 처리할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다. Recently, the processing of data streams such as stock quotes, buy-sell orders, and billing records becomes more important in e-Business environments. Especially, the use of skyline queries over data streams is rapidly increasing to support multiple criteria decision making. Given a set of multi-dimensional tuples, a skyline query retrieves a set of tuples which are not dominated by other tuples. Although there has been much work on processing skyline queries over static datasets, there has been relatively less work on processing multiple skyline queries over data streams. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple continuous skyline queries over data streams. The proposed method efficiently identifies which tuple is a skyline tuple of which query, resulting in a lower cost of processing multiple skyline queries. Through performance evaluation, we show the performance advantage of the proposed method.
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무선 센서 네트워크에서 다중 질의 최적화 기법을 이용한 에너지 효율적인 질의 처리 기법
이유원(Yu Won Lee),정은호(Eun Ho Chung),함덕민(Deok Min Haam),이충호(Chung Ho Lee),이용준(Yong Jun Lee),이기용(Ki Yong Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.1
무선 센서 네트워크는 작은 크기의 센서 노드들과 베이스 스테이션으로 구성된다. 센서 노드들은 에너지를 지속적으로 공급받기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 센서 네트워크에서 정보를 얻을 때는 질의를 작성하는데, 여러 개의 질의가 센서 네트워크에 요청되었을 때 이들의 실행을 최적화시키면 센서 노드의 에너지 소비량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 여러 개의 질의가 요청될 때, 질의 간의 포함관계를 활용하여 질의 실행을 최적화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의가 새로 요청될 때, 센서 네트워크에서 실행 중인 질의들 중 새로 요청된 질의의 결과를 조합해낼 수 있는 질의들의 집합을 찾아낸다. 이 집합은 질의들의 샘플 주기, 프로젝션되는 어트리뷰트들, 그리고 조건절을 기준으로 구성된다. 이 집합에 속한 질의들의 결과로부터 새질의를 센서 네트워크에서 실행시켰을 때와 동일한 결과를 유도해낼 수 있으면, 새 질의를 센서 네트워크에 전달하지 않고, 이 집합에 속한 질의들의 결과를 재활용하여 베이스 스테이션에서 결과를 조합해낸다. A wireless sensor network is a computer network which consists of spatially distributed devices, called sensor nodes. In wireless sensor networks, energy efficiency is a key issue since sensor nodes must resides upon limited energy. To retrieve sensor information without dealing with the network issues, a sensor network is treated as conceptual database on which query can be requested. When multiple queries are requested for processing in a wireless sensor network, energy consumption can be significantly reduced if common partial results among similar queries can be effectively shared. In this paper, we propose an energy efficient multi-query processing technique based on the coverage relationship between multiple queries. When a new query is requested, our proposed technique derives an equivalent query from queries running at the moment, if it is derivable. Our technique first computes the set of running queries that may derive a partial result of the new query and then test if this set covers all the result of the new query attribute-wise and tuple-wise. If the result of the new query can be derived from the results of executing queries, the new query derives its result at the base station instead of being executed in the sensor network.
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얼굴 인식 기술을 활용한 사진 라이프로그 자동 태깅 및 검색 기법
이유원(Yu Won Lee),이인호(In Ho Lee),송인철(In Chul Song),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C
하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이런 연구의 일환으로 방대한 양의 라이프로그를 효율적으로 검색하기 위한 기법들이 제안되고 있다. 하지만, 현재 대부분의 연구들은 사용자가 찾으려는 라이프로그와 관련된 키워드를 직접 입력하는 방식에 기초하고 있다. 본 논문에서는 단순한 키워드 기반 검색 방법의 한계를 극복하고자 인물 정보 및 사진을 사용하여 라이프로그를 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 라이프로그 관리 시스템에 사진 라이프로그가 입력되면, 얼굴 감지 및 인식 기술을 사용하여 인물 사진 라이프로그에 등장 인물 정보를 자동으로 태깅한다. 또한, 이를 활용하여 라이프로그를 효과적으로 검색해준다.
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관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템과 그 응용
송인철(Inchul Song),이유원(Yu Won Lee),김현규(Hyeon Gyu Kim),김항규(Hangkyu Kim),함덕민(Deokmin Haam),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.9
하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 키워드 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(메타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다. As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog manage ment, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory; Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the abstraction of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.
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비트-벡터 해시 테이블을 이용한 효율적인 다중 스트림 조인 알고리즘
권태형(Tae Hyung Kwon),김현규(Hyeon Gyu Kim),이유원(Yu Won Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.4
MJoin은 변화가 잦은 데이타 스트림의 조인을 효율적으로 수행하기 위한 방법으로 소개되었다. MJoin은 다중 스트림의 처리가 가능하도록 대칭적 해시 알고리즘을 확장한 것으로, 각 입력 튜플마다 모든 해시 테이블에 동일한 키를 지닌 튜플이 존재하는지 반복적으로 체크한다. 그러나, 조인 선택율이 낮고 조인되는 데이타 스트림의 수가 많을 경우, 이러한 체크 과정의 성능은 조인되는 데이타 스트림의 조인순서에 많은 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 MJoin처럼 대칭적 해시 알고리즘을 기본으로 하지만, 이러한 체크 과정을 조인순서에 상관 없이 상수 시간에 처리하는 BiHT-Join 알고리즘을 제안한다. BiHT-Join은 스트림에 있는 튜플의 존재 유무를 비트-벡터로 유지하며, 이를 비교하는 것으로 조인의 성공/실패를 판단한다. 따라서, BiHT-Join은 이 판단을 기준으로 조인이 성공하는 튜플만 해시 조인을 수행함으로 조인 효율을 높일 수 있다. 우리는 실험을 통해 BiHT-Join이 다중 데이타 스트림 조인에서 MJoin에 비해 더 나은 성능을 제공한다는 것을 보인다. MJoin is proposed as an algorithm to join multiple data streams efficiently, whose characteristics are unpredictably changed. It extends a symmetric hash join to handle multiple data streams. Whenever a tuple arrives from a remote stream source, MJoin checks whether all of hash tables have matching tuples. However, when a join involves many data streams with low join selectivity, the performance of this checking process is significantly influenced by the checking order of hash tables. In this paper, we propose a BiHT-Join algorithm which extends MJoin to conduct this checking in a constant time regardless of a join order. BiHT-Join maintains a bit-vector which represents the existence of tuples in streams and decides a successful/unsuccessful join through comparing a bit-vector. Based on the bit-vector comparison, BiHT-Join can conduct a hash join only for successful joining tuples based on this decision. Our experimental results show that the proposed BiHT-Join provides better performance than MJoin in the processing of multiple streams.
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