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분기한정법을 이용한 효율적인 리버스 스카이라인 질의 처리

Efficient Reverse Skyline Processing using Branch-and-Bound
정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제1호, 2010.2, 12-21 (10 pages)
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초록
최근 이슈가 되고 있는 “정보 중심의 서비스“는 정보(정보 제공자)가 질의의 주체가 되어 정보 스스로 자신이 필요할 것 같은 고객을 찾아 제공되는 새로운 서비스 이다. 이러한 서비스는 정보를 사용할 가능성이 높은 특정한 고객들에게만 선택적으로 제공하기 때문에 적은 비용으로 높은 효과를 얻을 수 있다. 정보 중심의 서비스를 처리하기 위해 리버스 스카이라인기법을 제안한다. 리버스 스카이라인 기법 중 RSSA(Reverse Skyline using Skyline Approximations) 기법은 가장 정형화되고 성능이 증명된 방법이다. 그러나 메모리의 낭비와 실행시간의 낭비가 서로 상충작용을 하여 반복적인 한계를 유발하는 문제점이 있다.
본 논문에서는 리버스 스카이라인을 보다 효율적으로 구하기 위한 ERSL(Efficient Reverse Skyline) 알고리즘을 제안한다. ERSL 알고리즘은 BBS(Branch and Bound Skyline) 알고리즘을 발전시킨 새로운 기법으로 메모리와 실행시간의 낭비를 최소화 하고, 객체의 변화에 유연하여 추가적인 처리과정이 필요 없는 장점이 있다. ERSL의 성능을 평가하기 위해 대상객체의 수의 변화와 차원의 변화에 따른 실행시간을 측정하는 모의실험을 수행하였다. 그 결과 ERSL기법은 데이터양과 차원의 변화에 크게 영향을 받지 않고 일정한 성능을 유지하여 가장 효율적인 기법으로 증명되었다.

Recently, "Service of information perspective" that is an important issue is that a company searches customers that interested in certain information and the company offers information to the customers. This service can gain high effects by low cost because of supporting selective information. In most recently, Reverse Skyline using Skyline Approximation(RSSA) is proposed to process services of information provider's perspective. RSSA has problem to defects about waste of processing time and memory.
In this paper, Efficient Reverse Skyline(ERSL) Algorithm is proposed for Efficient processing the Skyline. ERSL is new Algorithm using Branch and Bound Skyline(BBS) reduces the waste of processing time and memory. When we execute the variety experimentation to valuation ERSL algorithm's capacity, It is proved the best efficient algorithm among the others because ERSL is flexibly kept the established capacity.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 스카이라인 질의
3. 리버스 스카이라인 질의
4. 제안하는 효율적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법
5. 실험 및 성능 평가
6. 결론
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  1. E. Dellis , 2007 , Efficient Computation of Reverse Skyline Queries , VLDB : 291 ~ 301

  2. D. Papadias , 2003 , An optimal and progressive algorithm for skyline queries , SIGMOD : 467 ~ 478

  3. S. Borzsonyi , 2001 , The Skyline Operator , ICDE : 421 ~ 430

  4. J.Chomicki , 2003 , Preference Formulas in Relational Queries , ACM TODS : 427 ~ 466

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  6. D. Papadias , 2005 , Progressive skyline computation in database systems , ACM Trans. Database Syst : 41 ~ 82

  7. 김진호 , 2007 , 점진적인 스카이라인 영역 결정 기법 , 정보과학회논문지 : 데이타베이스 34 (1) : 70 ~ 83

  8. J. Kim , 2008 , Continuous Skyline Query Processing for Moving Objects in Variable Subspaces

  9. 이종혁 , 2006 , 연속적인 스카이라인 질의의 정적 유효 영역을 이용한 효율적인 처리 , 정보과학회논문지 : 데이타베이스 33 (6) : 631 ~ 643

  10. 김진호 , 2008 , 이동 객체의 부분차원 스카이라인 질의를 위한 효율적인 가지치기 기법 , 정보과학회논문지 : 데이타베이스 35 (2) : 182 ~ 191

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