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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제1호
- 발행연도
- 2010.2
- 수록면
- 44 - 49 (6page)
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본 논문에서는 각도 성분 근사와 차원 그룹화 기법을 이용한 차원 축소 기법에 의해 변환된 축소 데이터를 색인하고 검색하기 위해서 해결되어야 하는 문제들을 분석하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 동기
4. 색인 및 검색 방법
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - N. Beckmann / 1990 / The R*-tree:An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles / Proc. Int‘l. Conf. on Management of Data : 322 ~ 331
2. [학술대회논문] - P. Ciaccia / 1997 / M-tree:An Efficient Access Method for Similarity Search in Metric Spaces / Proc Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 426 ~ 435
3. [학술대회논문] - R. Weber / 1998 / A Quantitative Analysis and Performance Study for Similarity-Search Methods in High-Dimensional Spaces / Proc. Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 194 ~ 205
4. [학술대회논문] - T. Seidl / 1997 / Efficient User-adaptable Similarity Search in Large Multimedia Databases / Proc. Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 506 ~ 515
5. [학술대회논문] - S. Jeong / 2006 / An Effective Method for Approximating the Euclidean Distance in High-Dimensional Space / Proc. Int'l. Conf. on Database and Expert Systems Applications : 863 ~ 872
2. [학술대회논문] - P. Ciaccia / 1997 / M-tree:An Efficient Access Method for Similarity Search in Metric Spaces / Proc Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 426 ~ 435
3. [학술대회논문] - R. Weber / 1998 / A Quantitative Analysis and Performance Study for Similarity-Search Methods in High-Dimensional Spaces / Proc. Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 194 ~ 205
4. [학술대회논문] - T. Seidl / 1997 / Efficient User-adaptable Similarity Search in Large Multimedia Databases / Proc. Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 506 ~ 515
5. [학술대회논문] - S. Jeong / 2006 / An Effective Method for Approximating the Euclidean Distance in High-Dimensional Space / Proc. Int'l. Conf. on Database and Expert Systems Applications : 863 ~ 872
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