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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제2호
- 발행연도
- 2011.2
- 수록면
- 120 - 124 (5page)
이용수
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최근 위치 인식 기술과 휴대 기기의 발달로 인해 이동 객체를 기반으로 하는 위치 기반 서비스에 대한 관심이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 이동객체 환경에서 빠른 질의 처리를 지원하는 공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 공간 색인 구조는 kd-tree의 공간 분할 개념을 이용한다. 그리고 질의 처리 시 상위 노드의 탐색 비용을 감소시키기 위해서, B+-tree처럼 단말 노드에서 이웃 노드들의 링크를 유지한다. 또한 트리 구조를 이용하지 않고 직접 접근을 지원하는 그리드 구조를 이용하여 질의 처리시 단말 노드에 접근하기 위한 트리 탐색 비용을 절감하였다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 색인 구조의 우수성을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 색인 구조
4. 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
A. Gutmann / 1984 / R-trees: A dynamic index structure for spatial searching / Proc. of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :47~57
S. Saltenis / 2000 / Indexing the Positions of Continuously Moving Objects / Proc. of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :331~342
S. Chen / 2008 / ST2B-tree: A Self-Tunable Spatio-Temporal B+-tree Index for Moving Objects / Proc. of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :29~42
Y. Park / 2009 / An Index Structure for Efficient k-NN Query Processing in Location Based Services / Proc. of the International Conference on Ubiquitous Information Technologies & Applications :20~22
Y. Tao / 2002 / Continuous Nearest Neighbor Search / Proc. of the International Conference on Very Large Data Bases :287~298
S. Saltenis / 2000 / Indexing the Positions of Continuously Moving Objects / Proc. of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :331~342
S. Chen / 2008 / ST2B-tree: A Self-Tunable Spatio-Temporal B+-tree Index for Moving Objects / Proc. of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :29~42
Y. Park / 2009 / An Index Structure for Efficient k-NN Query Processing in Location Based Services / Proc. of the International Conference on Ubiquitous Information Technologies & Applications :20~22
Y. Tao / 2002 / Continuous Nearest Neighbor Search / Proc. of the International Conference on Very Large Data Bases :287~298
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