공간 데이터베이스 시스템에서는 주어진 위치에서 가장 근접한 k개의 객체를 찾는 근사 k-최대 근접질의가 자주 발생한다. 근사 k-최대 근접 질의의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘을 확장하여 동적인 공간 데이터베이스 환경에서 R-트리 유형의 색인 구조를 이용한 근사 k-최대 근접 질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 평가 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법은 객체의 분포 형태, 질의 크기 그리고 근사율에 관계없이 항상 낮은 디스크 접근 횟수를 보였다.
Approximate k-nearest neighbor queries are frequently occurred for finding the k nearest neighbors to a given query point in spatial database systems. The number of searched nodes in an index must be minimized in order to increase the performance of approximate k nearest neighbor queries. In this paper. we suggest the technique of approximate k nearest neighbor queries on R-tree family by improving the existing algorithm and evaluate the performance of the proposed method in dynamic spatial database environments. The simulation results show that a proposed method always has a low number of disk access irrespective of object distribution, size of nearest neighbor queries and approximation rates as compared with an existing method.
