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메인 메모리를 위한 효율적인 공간 인덱스 구조
An Efficient Spatial Index Structure for Main Memory

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제9권 제2호 (2009.04)바로가기
  • 페이지
    pp.13-20
  • 저자
    이기영, 임명재, 강정진, 김정준
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A106417

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Recently there is growing interest in LBS requiring real-time services and the spatial main memory DBMS for efficient Telematics services. In order to optimize existing disk-based spatial indexes of the spatial main memory DBMS in the main memory, spatial index structures have been proposed, which minimize failures in cache access by reducing the entry size. However, because the reduction of entry size requires compression based on the MBR of the parent node or the removal of redundant MBR, the cost of MBR reconstruction increases in index update and the efficiency of search is lowered in index search. Thus, to reduce the cost of MBR reconstruction, this paper proposed the RSMB (relative-sized MBR)compression technique, which applies the base point of compression differently in case of broad distribution and narrow distribution. In case of broad distribution, compression is made based on the left-bottom point of the extended MBR of the parent node, and in case of narrow distribution, the whole MBR is divided into cells of the same size and compression is made based on the left-bottom point of each cell. In addition, MBR was compressed using a relative coordinate and size to reduce the cost of search in index search. Lastly, we evaluated the performance of the proposed RSMBR compression technique using real data, and proved its superiority.
한국어
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 공간 인덱스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 공간 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR) 압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 관련 연구
  1. 캐시를 고려한 공간 인덱스
  2. MBR 압축 기법
 III. RSMBR(Relative-Sized MBR)
  1. RSMBR 압축
  2. RSMBR 재구성
 IV. RR-Tree(RSMBR R-Tree)
  1. RR-tree의 구조
  2. RSMBR 압축 알고리즘
 V. 성능 평가 및 분석
  1. 성능 평가 환경
  2. 인덱스 크기
  3. 데이터 갱신
  4. 데이터 검색
 VI. 결론
 참고문헌

키워드

MBR Compression Spatial Index Spatial Data

저자

  • 이기영 [ Ki-Young Lee | 정회원, 을지대학교 의료산업학부 ]
  • 임명재 [ Myung-Jae Lim | 종신회원, 을지대학교 의료산업학부 ] 교신저자
  • 강정진 [ Jeong-Jin Kang | 종신회원, 동서울대학 정보통신과 ]
  • 김정준 [ Joung-Joon Kim | 정회원, 건국대학교 컴퓨터공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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