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RAH-tree:편향 접근 패턴을 갖는 공간 데이터에 대한 새로운 색인 구조 (RAH-tree:A New Index Structure for Spatial Data with Skewed Access)

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최초등록일 2025.03.13 최종저작일 2006.04
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RAH-tree:편향 접근 패턴을 갖는 공간 데이터에 대한 새로운 색인 구조
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 데이타베이스연구 / 22권 / 1호 / 1 ~ 22페이지
    · 저자명 : 최근하, 이승중, 정성원

    초록

    GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램들은 높이 균등 색인 기법을 통해 사용자가 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 이를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 이는 공간 객체가 2개 이상의 차원에 대한 정보를 요구하고 하나의 차원에 대해서만 정렬을 할 수 없기 때문이다.
    본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Z a h n의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부 영역을 구분한다. 이렇게 구분된 세부 영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 또한 다단계로 구성된 전체 영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.

    영어초록

    Because of the advancement of GPS and PDA, applications using spatial data like Location Based Service(LBS), Car Navigation System(CNS) and Geographic Information System(GIS) has been widely used. Most of these applications provide indexes for data using height-balanced indexing techniques.
    However, those techniques doesn't consider the access frequency of each spatial object. Though some indexing techniques which consider frequency can provide the skewedness effected by the frequency, it's not suitable when spatial objects are massed. Because, to work efficiently, they also have to consider the distance between spatial objects when it's more than 2 dimensions.
    In this paper, we propose a new indexing technique which can make an skewed index tree considering the distance and access frequency. It divides the area into multistaged subareas using a revised version of Zahn's clustering algorithm. It considers the sum of distance and access frequency between the subareas when it builds the index tree. Also the index tree is built with a top-down approach using density as a criterion. As the search starts from the root with the highest density, it enables fast search.

    참고자료

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