초록
최근 도로 네트워크 환경에서 범위 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 대표적인 범위 검색 기법들은 POI(Point of Interest)의 개수가 많을수록 저장 공간이 증가하거나 비효율적인 검색 과정으로 인해 검색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존 범위 검색 기법들의 문제점을 해결하기 위해 QRMP(QR-tree using Middle Point)를 이용하는 범위 검색 기법을 제시하였다. 그리고 QRMP의 전체 저장 공간 크기를 구하는 수식을 산출하고, 또한 실제 도로 네트워크와 POI 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 범위 검색 기법의 우수성을 입증하였다.
Recently, R&D(Research and Development) is processing actively on range search in the road network environments. However, the existing representative range search techniques have shortcomings in that the greater the number of POI's, the more increased storage space or the more increased search time due to inefficient search process. Accordingly, In this paper, we proposed a range search technique using QRMP(QR-tree using Middle Point) to solve the problems of conventional range search techniques. In addition, we made a formula to obtain the total size of the storage space for QRMP and proved the excellence of the range search technique proposed in this paper through the experiment using actual road networks and POI data.