한국컴퓨터정보학회논문지 (Journal of the Korea Society of Computer and Information)
- 제10권1호
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- Pages.85-92
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- 2005
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- 1598-849X(pISSN)
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- 2383-9945(eISSN)
다차원 인덱싱 구조에서의 k-근접객체질의 처리 방안
k-Nearest Neighbor Query Processing in Multi-Dimensional Indexing Structures
초록
최근에 데이터베이스 응용분야에서 내용기반의 검색이 가능한 이미지 데이터와 같은 다차원 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 다차원 데이터를 효율적으로 저장하고. 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다 다차원의 데이터에 대한 질의는 대표적으로 영역질의 (Range query)와 최근접객체검색질의(Nearest Neighbor Query)로 나눌 수 있다. 본 논문에서는
Recently, query processing techniques for the multi-dimensional data like images have been widely used to perform content-based retrieval of the data . Range query and Nearest neighbor query are widely used multi dimensional queries . This paper Proposes the efficient pruning strategies for k-nearest neighbor query in R-tree variants indexing structures. Pruning strategy is important for the multi-dimensional indexing query processing so that search space can be reduced. We analyzed the Pruning strategies and perform experiments to show overhead and the profit of the strategies. Finally, we propose best use of the strategies.
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