Top-n 스카이라인 질의는 다차원 데이터 중에 사용자의 선호도에 따라 스카이라인을 구하고 그 스카이라인 중에서 보다 의미가 있는 n 개의 데이터를 요구하는 질의이다. Top-n 스카이라인 질의에 관련된 연구 중에 대표적인 방법은 k-dominant 스카이라인이다. k-dominant 스카이라인은 k 개의 차원에서 다튼 어떤 데이터에 의해 지배되지 않는 데이터를 의미한다. 이때 k 값이 작을수록 보다 의미가 있는 데이터이다. 그러나 k-dominant 스카이라인을 이용한 top-n 스카이라인 질의 처리는 k 값을 1부터 증가시키면서 원하는 n 개를 구할 때까지 k-dominant 스카이라인들을 반복으로 구해야 한다. 따라서 기존 top-n 스카이라인 질의 처리기법은 효율성이 좋지 않다. 본 논문에서는 부분차원들에 해당하는 스카이라인들과 k-dominant 스카이라인들 간에 나타나는 특성을 이용한 다차원 데이터에서 top-n 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 다양한 성능 평가를 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보여준다.
The top-n skyline query is to find more interesting n points among skyline results retrieved according to user preference in multiple attributes data. The k-dominant skyline method is a representative one of the top-n skyline query processing methods. The k-dominant skyline includes points that are not dominated by any other points in terms of any k attributes. As the value k is smaller, the k-dominant skyline represents more important and meaningful data. However, the existing top-n skyline query processing method should repeatedly retrieve k-dominant skylines as the value k increases from 1 through n points. Therefore, the existing method is very inefficient. In this paper, we propose a new method that efficiently processes top-n skyline queries using the special relation of the sub-dimensional skyline and the k-dominant skyline. An extensive performance study verifies the merits of our proposed method.
