RAH-tree：편향 접근 패턴을 갖는 공간 데이터에 대한 새로운 색인 구조

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.

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