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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최원익
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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다차원의 데이터를 색인하기 위해 처음 R-tree가 제안된 이후 다양한 방법으로 질의 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 이루어졌다. 그 가운데 다중프로세서를 이용한 병렬 기법으로 질의 성능을 향상시킨 GPU기반의 R-tree가 제안되었다. 하지만 GPU가 갖는 물리적 메모리 크기의 한계가 있어 데이터의 크기가 제한된다. 이에 본 논문에서는 다중 GPU를 이용한 R-tree의 병렬 범위 질의 처리 기법인 MGR-tree 제안한다. 제안하는 MGR-tree는 기존의 GPU기반의 R-tree 질의 처리 기법을 기반으로 하여 다중 GPU에서 질의 처리를 가능하게 R-tree의 노드를 다중 GPU상에 분할하여 분산 처리 하였다. 실험을 통해 MGR-tree는 GPU에서의 선형검색에 비해 최대 9.1배, GPU기반 R-tree에 비해 최대 1.6배 가량의 성능이 향상된 것을 확인하였다. 또한, 하나의 GPU에서 처리할 수 없는 대용량 데이터의 질의 처리를 가능하게 하였다.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 32.1. R-tree 연구 32.2. Hilbert R-tree 72.3. GPU 기반의 R-tree 93. MGR-tree 133.1. MGR-tree 구조 133.2. MGR-tree 질의 처리 164. 실험 224.1. 실험환경 224.1. 실험결과 245. 결론 29참고 문헌 30
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