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초록

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다차원 데이터베이스에서 스카이라인을 추출하는 문제는 최근 매우 중요한 주제로 부각되고 있다. 주로 저차원의 데 이 터 집 합 을 대 상 으 로 보 다 효 율 적 인 스 카 이 라 인 탐색알고리즘의 개발이 주된 관심사로 연구되어 왔으나, 최근 GIS, IR 등의 분야를 중심으로 고차원 데이터 집합에 대한 효율적인 스카이라인 탐색의 필요성이 대두되고 있 다 . 이 에 본 논 문 에 서 는 P A A ( 차 원 감 소 기 법 ) 를
적 용 하 여 스 카 이 라 인 을 찾 아 냄 으 로 써 고 차 원 데이터집합으로부터 보다 효율적인 스카이라인 탐색이 가능함을 보였다.

목차

초록
 서론
 관련연구
  Nearest Neighbor(NN)
  Divide and Conquer(D&C)
  Nearest Neighbor(NN)
  Branch and Bounded Search(BBS)
 Dimension Reduction Method(Piecewise AggregateApproximation)
 Efficient Computation Skyline on High DimensionalDatabases
 실험 및 분석
 결론
 참고문헌

저자

• 장용 [ Department of Industrial Engineering, Inha University ]
• 이우기 [ Department of Industrial Engineering, Inha University ]

참고문헌