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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.9
- 수록면
- 29 - 36 (8page)
이용수
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오늘날 LBS, Telematics, ITS와 같은 GIS 응용 기술과 RFID, GPS, Digital 카메라, CCTV 등과 같은 Geosensor 기술의 발전으로 대용량의 공간 데이타를 빠르게 처리할 수 있는 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 HR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 HSQR-tree(Hash-based SQR-tree)를 제시한다. HR-tree는 R-tree에 대해서 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계된 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 HSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 해시 테이블이 적용된 인덱스 구조이다. 따라서, HSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 여러 R-tree에서 질의가 분산 처리되고, HR-tree와 같이 해시 테이블을 통해 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하다. 마지막으로 성능 실험을 통해 HSQR-tree의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 HR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 HSQR-tree(Hash-based SQR-tree)를 제시한다. HR-tree는 R-tree에 대해서 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계된 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 HSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 해시 테이블이 적용된 인덱스 구조이다. 따라서, HSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 여러 R-tree에서 질의가 분산 처리되고, HR-tree와 같이 해시 테이블을 통해 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하다. 마지막으로 성능 실험을 통해 HSQR-tree의 우수성을 입증하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. HSQR-tree
4. 알고리즘
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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