Proceedings of the Korea Contents Association Conference (한국콘텐츠학회:학술대회논문집)
- 2019.05a
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- Pages.443-444
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- 2019
k-Nearest Neighbor Query Optimization Scheme Using Data Distributions and Query Processing Costs in Distance Based Indexing
거리 기반 색인에서 데이터 분포 및 질의 처리 비용을 이용한 k-최근접 질의 최적화 기법
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Choi, do-jin
(Chungbuk National University)
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- Lee, hyeon-byeong (Chungbuk National University) ;
- Kim, yeon-dong (Chungbuk National University) ;
- Wee, ji-won (Chungbuk National University) ;
- Park, song-hee (Chungbuk National University) ;
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Lim, jong-tae
(Chungbuk National University)
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Bok, kyoung-soo
(Chungbuk National University)
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Yoo, jae-soo
(Chungbuk National University)
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최도진
(충북대학교)
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- 이현병 (충북대학교) ;
- 김연동 (충북대학교) ;
- 위지원 (충북대학교) ;
- 박송희 (충북대학교) ;
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임종태
(충북대학교)
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복경수
(충북대학교)
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유재수
(충북대학교)
- Published : 2019.05.17
Abstract
효율적인 이미지 검색을 위해 고차원 데이터 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 거리 기반 색인 구조는 다차원 데이터를 색인하는데 자주 활용되는데, k-최근접 질의 처리에서 초기 탐색 범위를 전체 영역의 1%만으로 결정한다. 본 논문에서는 거리 기반 색인구조에서 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 분포 기반의 최적화 및 질의 처리 비용 기반 최적화 기법을 제안한다.
Keywords