Clustered Hash Index-based Skyline Query

해시 색인 군집화 기반 스카이라인 질의

스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.