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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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일반적으로 이미지나 공간 데이타베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이타들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이타를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 1P-nD의 결합 형태인 nP-n×mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 병렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 제안하는 병렬 고차원 색인구조

4. 시뮬레이션

5. SAN에서의 구현

6. 결론

참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017862301