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공간 네트워크 데이터베이스에서 실체화 기법을 이용한 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘
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  • 공간 네트워크 데이터베이스에서 실체화 기법을 이용한 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘
저자명
김용기,니하드 카림 초우더리,이현조,장재우,Kim. Yong-Ki,Chowdhury. Nihad Karim,Lee. Hyun-Jo,Chang. Jae-Woo
간행물명
한국공간정보시스템학회 논문지
권/호정보
2007년|9권 2호|pp.67-79 (13 pages)
발행정보
한국공간정보시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 유클리디언(Euclidean) 공간을 대신하여 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 연구가 활발하게 수행중이다. 그러나 기존 연구에서의 범위 질의 및 k-최근접 질의 처리 알고리즘은 범위나 k 값의 증가에 따라 검색에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용 증가로 인하여 선형적인 성능 감소를 보인다. 따라서, 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 기존 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 실체화 기법을 이용한 효율적인 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.

기타언어초록

Recently, to support LBS(location-based services) and telematics applications efficiently, there have been many researches which consider the spatial network instead of Euclidean space. However, existing range query and k-nearest neighbor query algorithms show a linear decrease in performance as the value of radius and k is increased. In this paper, to increase the performance of query processing algorithm, we propose materialization-based range and k-nearest neighbor algorithms. In addition, we make the performance comparison to show the proposed algorithm achieves better retrieval performance than the existing algorithm.