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LR 트리 : 지도 일반화를 지원하는 공간 데이터를 위한 공간 인덱싱
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  • LR 트리 : 지도 일반화를 지원하는 공간 데이터를 위한 공간 인덱싱
저자명
권준희,윤용익,Gwon. Jun-Hui,Yun. Yong-Ik
간행물명
정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D
권/호정보
2002년|4호|pp.543-554 (12 pages)
발행정보
한국정보처리학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

지리정보시스템은 처리 속도의 향상과 비쥬얼라이징의 개선이 필요하다. 이를 위해서는 맵 일반화와 레벨별 상세화 개념이 요구된다. 기존의 공간 인덱싱은 지도 일반화를 지원하지 않거나 지원하더라도 모든 지도 일반화 연산을 제공하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이를 위해 모든 일반화 연산을 지원하는 새로운 인덱스 구조인 LR트리를 제안한다. 또한 LR트리를 검색, 삽입, 삭제하기 위한 알고리즘을 기술하고, 성능 분석을 수행한다. 성능 분석을 통해 제안된 인덱스 구조가 지도 일반화를 지원하는데 있어 다른 공간 인덱싱 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

기타언어초록

GIS (Geographic Information Systems) need faster access and better visualization. For faster access and better visualization in GIS, map generalization and levels of detail are needed. Existing spatial indexing methods do not support map generalization. Also, a few existing spatial indexing methods supporting map generalization do not support ail map generalization operations. We propose a new index structure, i.e. the LR-tree, supporting ail map generalization operations. This paper presents algorithms for the searching and updating the LR-tree and the results of performance evaluation. Our index structure works better than other spatial indexing methods for map generalization.