인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
써픽스 배열은 기본적인 전체 텍스트 인덱스 자료구조로서, 반복되는 패턴 질의 수행 시 효율적으로 사용될 수 있다. 유용한 전체 텍스트 인덱스 자료구조들이 많이 제안되어왔음에도 불구하고, O(nlogn)-비트 공간을 필요로 하는 공통적인 문제점으로 인하여 보다 효율적으로 공간을 사용할 수 있는 방법에 대한 필요성이 요구되었다. 하지만 기 개발된 압축된 써픽스 배열이나 FM-인덱스와 같은 것들 또한 이미 존재하는 써픽스 배열에서부터 구축되어야 하기 때문에 실제적인 사용 공간을 줄일 수는 없었다. 최근, 써픽스 배열을 구축할 필요 없이 텍스트로부터 직접 압축된 써픽스 배열을 구축할 수 있는 두 가지 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 실험을 통해 자료구조 구축 시간과 구축 시 필요로 하는 최대사용 공간, 구축이 끝난 후 최종 자료구조의 크기 등을 측정함으로써 이 두 가지 압축된 써픽스 배열 구축 알고리즘과 기존의 써픽스 배열들과의 실제적인 성능을 비교한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-016729063
