The Transactions of the Korea Information Processing Society (정보처리학회 논문지)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Metadata-Based Data Structure Analysis to Optimize Search Speed and Memory Efficiency

검색 속도와 메모리 효율 최적화를 위한 메타데이터 기반 데이터 구조 분석

  • 김세연 (중앙대학교 소프트웨어학부) ;
  • 임영훈 (중앙대학교 첨단영상대학원)
  • Received : 2024.03.28
  • Accepted : 2024.06.06
  • Published : 2024.07.31
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Abstract

As the amount of data increases due to the development of artificial intelligence and the Internet, data management is becoming increasingly important, and the efficient utilization of data retrieval and memory space is crucial. In this study, we investigate how to optimize search speed and memory efficiency by analyzing data structure based on metadata. As a research method, we compared and analyzed the performance of the array, association list, dictionary binary tree, and graph data structures using metadata of photographic images, focusing on temporal and space complexity. Through experimentation, it was confirmed that dictionary data structure performs best in collection speed and graph data structure performs best in search speed when dealing with large-scale image data. We expect the results of this paper to provide practical guidelines for selecting data structures to optimize search speed and memory efficiency for the images data.

인공지능과 인터넷의 발전으로 인한 데이터의 증가로 데이터 관리의 중요성이 부각되고 있는 상황에서, 데이터 검색과 메모리 공간의 효율적 활용이 매우 중요한 시대가 도래하였다. 본 연구에서는 메타데이터를 기반으로 데이터 구조를 분석하여 검색 속도와 메모리 효율을 최적화하는 방안을 연구한다. 연구방법으로는 사진 이미지의 메타데이터를 활용하여 배열, 연결리스트, 딕셔너리, 이진 트리, 그래프의 데이터 구조에 대한 성능을 시간적, 공간적 복잡도를 중심으로 비교하고 분석하였다. 실험을 통해 대규모의 이미지 데이터를 다루는 상황에서 딕셔너리 구조는 수집속도에서, 그래프 구조는 검색 속도에서 가장 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문의 결과는 이미지 데이터 검색 속도와 메모리 효율을 최적화하기 위한 데이터 구조를 선택하는데 실용적인 가이드라인을 제시할 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2024년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 연구되었음(NRF-2022R1I1A1A0107117 독립단편영화를 위한 반응형 웹 기반 OTT 플랫폼 및 인공지능기반 영화 화질 개선기술 개발).

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