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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(C)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 61 - 64 (4page)
이용수
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R-tree가 제안된 이후로부터, R-tree의 범위 질의처리 성능을 향상시키려는 많은 노력이 있었다. 범위 질의처리 성능을 향상시키려는 노력으로는 R-tree의 분할 및 병합 알고리즘의 개선과 벌크 로딩 기법 그리고 다차원 데이터나 메모리 계층의 특성에 적합하도록 노드구조를 변경하는 방법 등이 연구되어 왔다. 이러한 연구들이 범위 질의처리 성능을 향상시켰지만 CPU기반의 순차적 처리로 인해 R-tree의 범위 질의처리 성능을 향상시키는데 한계가 있었다. 이와 같은 CPU기반 R-tree의 한계를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 GPU에 적합한 R-tree인 G-tree를 제안한다. R-tree를 GPU에서 구현하기 위해 R-tree의 노드구조를 GPU의 메모리 특성에 적합하도록 변경하였다. 또한 기존 R-tree의 DFS방식의 검색 순서를 BFS방식으로 변경하여 한 번에 여러 노드를 검색하며 병렬화 효과를 최대화 하였다. 실험 결과에서 G-tree는 질의 영역의 크기에 따라서 CPU기반의 R-tree에 비해 수백 배의 성능향상을 보여주었다.
목차
요약
1. 서론
2. 노드 구조
3. 병렬 범위 질의 처리
4. 실험결과
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌
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