Journal of KIISE:Databases (한국정보과학회논문지:데이타베이스)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Object and Cell Clustering Algorithms of the Fixed Grid File

고정 그리드 파일의 객체 및 셀 클러스터링 알고리즘

  • 조대수 (부산대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 유진영 (삼성 SDS(주) 컨설팅사업부) ;
  • 홍봉희 (부산대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2001.03.01
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Abstract

공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.

Keywords

References

  1. Gisbert Droege, Hans-Jorg Scheck, Query-adaptive data space partitioning using variable-size storage clusters, Advances in Spatial Databases, pp. 337-356, Springer-Verlag, 1993 https://doi.org/10.1007/3-540-56869-7_19
  2. Thomas Brinkhoff, Hans-Peter Kriegel, The Impact of Global Clustering on Spatial Database Systems, Proc. VLDB, pp. 168-179, 1994
  3. 김주형, 김진덕, 홍봉희, 김장수, 확장된 Quad-tree을 이용한 클러스터링에 관한 연구, 한국 정보 과학회 97 봄 학술 발표 논문집 vol. 23, No.1, pp. 35-38, 1997
  4. Elmasri Navathe, Fundamentals of Database Systems, The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc.
  5. H. V. Jagadish, Linear Clustering of Objects with Multiple Attributes, Proc. ACM SIGMOD, Vol.19, No.4, 1990 https://doi.org/10.1145/93597.98742
  6. K. J. Li, R. Laurini, The Spatial Locality arid a Spatial Indexing Method by dynamic clustering in Hypermap system, Advances in Spatial Database, pp. 207-224, Springer-Verlag, 1991
  7. 유진영, 김진덕, 홍봉희, 김장수, 정규분할 공간 색인을 위한 클러스터링 알고리즘, 한국정보과학회 98 봄 학술발표논문집 vol. 25, No.1,pp. 50-52, 1998
  8. Won Kim, Modern Database Systems, ACM Press, 1995
  9. Brinkhoff T., Horn H., Kriegel H.-p., Schneider R., A Storage and Access Architecture for Efficient Query Processing in Spatial Databases, Proc. 3rd Int. Symp. On Large Spatial Database, Singapore, pp. 357-376, 1993 https://doi.org/10.1007/3-540-56869-7_20
  10. Nievergelt J., Hinterberger PL, Sevcik K.C., The Grid File: An Adaptable, Symmetric Multikey File Structure, ACM Trans. On Database Systems, Vol. 9, No. 1, pp. 38-71, 1984 https://doi.org/10.1145/348.318586
  11. Michael J. Folk, Bill Zoellick, Greg Riccardi, File Structures An Object-Oriented Approach with C++, Addison Wesley, pp. 49, 1998
  12. A Guttman, R-trees: a dynamic index structure for spatial searching, Proc. ACM SIGMOD, pp47-57, June 1984 https://doi.org/10.1145/602259.602266
  13. T. Sellis, N. Roussopoulos, and C. Faloutsos, The r+ tree: a dynamic index for multi dimensional objects, In Proc. 13th International Conference on VLDB, pp507-518, England, September 1987
  14. N. Beckmann, H. P. Kriegel, R. Schneider, and B. Seeger, The r*-tree: an efficient and robust access method for points and rectangles, ACM SIGMOD, pp322-331, May 1990
  15. H. Samet, The Design and Analysis of Spatial Data Structures, Addison-Wesley, 1989