고차원 데이타 패킹을 위한 주기적 편중 분할 방법

김태완; 이기준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김태완 이기준

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제31권 제2호

발행연도: 2004.4

수록면: 122 - 131 (10page)

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이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한 처리를 요구하고 있다. 따라서 기존의 저차원이고 동적인 환경에서 제안되었던 색인 구축 전략들은 특히 데이타 및 공간 분할에 있어서 새로운 환경에 잘 적응하지 못한다. 본 연구에서 우리는 이러한 사실들을 지적하였고, 새로운 환경에 적응하는 색인 구축 시 적용되는 새로운 분할 전략을 성능 모델에 근거하여 제안하였다. 우리의 접근 방법은 기본적으로 정적인 환경에서 색인 구축에 사용되는 패킹이라는 기법을 적용하였다. 그리고 고차원 환경에서 질의 성능의 기대값을 제시하는 민코프스키-합 비용모델에 대한 관찰 결과를 이용하였다. 이러한 것들에 바탕을 두어 우리는 데이타 및 공간을 균등하게 분할하는 것보다 불균등하게 분할하는 것이 좋을 것이라는 예측을 비용 모델에 대한 관찰 결과로써 도출하였다. 그리고 이러한 결과를 이용한 불균등 분할 방법과 성능 모델들을 제시하였다. 이 연구의 결론으로서 균등 분할 방법보다 불균등 분할 방법이 고차원 환경에서 더 효율적인 방법임을 성능 모델 및 실험을 통하여 보여주었다. 그리고, 어떻게 불균등하게 분할하는 것이 좋은지에 대한 명확한 계량적 기준들을 제시하였다.

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[학술지(정기간행물)] - / 1997 / he New Jersey Data Reduction Report 20 (4) : 3 ~ 45

[학술지(정기간행물)] - / 1997. / A Generic Approach to Bulk Loading Multidimensional Index Structures : 406 ~ 415

[학술지(정기간행물)] - / 1997 / An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology

[학술지(정기간행물)] - / 1984. / R-trees:A Dynamic Index Structure for Spatial Searching

[학술지(정기간행물)] - / 2001 / Searching in High-Dimensional Spaces-Index Structures for Improving the Performance of Multimedia Databases 33 (3)

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