• 한국측량학회지
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• 제29권1호
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• pp.39-46
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• 2011

본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득된 대용량 포인트 클라우드로부터 효과적인 포인트 탐색을 수행하기 위한 인덱싱 방법으로서 3D R-tree와 옥트리를 비교하였다. 포인트 클라우드의 각 포인트로부터 일정 거리 이내의 포인트를 조회하는 방식으로 탐색을 수행하였으며, 탐색 시간 및 메모리 사용량을 측정하였다. 실제 건물과 석탑을 대상으로 취득된 포인트 클라우드에 적용한 결과, 옥트리는 3D R-tree에 비하여 생성 및 탐색 속도가 우수하며 3D R-tree는 보다 메모리 효율적임을 확인할 수 있었다. 3D R-tree는 인덱스 용량과 리프 용량이, 옥트리는 계층 수가 탐색 성능을 좌우함을 확인하였으며, 주어진 자료에 대한 최적의 수치를 도출할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.746-748
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• 2003

범위 상위-k 질의는 질의 범위 내의 다차원 데이타 중 값 애트리뷰트를 기준으로 상위 k개의 레코드를 반환하는 질의로 공간 데이타베이스와 데이타 웨어하우스에서 분석을 위해 많이 사용되는 유용한 질의 형태이다. 이 논문에서는 계층 최대 R-트리의 선택적인 탐색을 통해 범위 상위-k 질의를 효과적으로 수행하는 기법을 제시한다. 질의 결과를 포함하지 않는 단말 노드를 접근하지 않고 질의를 수행할 수 있기 때문에 적은 노드 접근으로도 질의 수행이 가능하며, 질의 범위의 크기에 관계없이 거의 일정한 성능을 보인다. 두 개의 우선순위 큐를 사용하며 질의 수행 공간을 최소화 하며, In Sorted Node 기법을 통해 기존 R-트리와 같은 팬아웃을 보장할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀸스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀸스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀸스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R＊-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R＊-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R＊-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀸스 매칭을 위한 최적의 기법이다.

• Spatial Information Research
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• 제7권2호
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• pp.271-282
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• 1999

본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1367-1383
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• 2007

센서 네트워크는 스스로 감지하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 기능을 갖춘 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징들로는 네트워크가 자체적으로 관리가 되어야 한다는 것과 배터리 전원이여서 전력의 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이 있다. 센서 네트워크에서 생성되는 많은 양의 연속적인 데이터에 대하여 여러 개의 질의들을 동시에 처리해야 하는 경우에 전력의 효율성을 극대화시켜야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크에서 감시 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 공간 색인 기법 중에서 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로서 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 k-d 트리와, 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R+-트리를 기반으로 하여 이들의 응용 및 융합을 통해 다중 질의를 색인하는 새로운 트리인 SMILE 트리를 제안한다. 질의들에 대한 SMILE 트리를 구성하여 센서 네트워크에서 생성되는 스트림 데이터에 대하여 관련된 질의를 탐색하도록 하면 질의를 순차 탐색하는 것과 비교하여 경우에 따라서는 평균 탐색시간을 약 50% 정도로 줄일 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.109-120
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• 2010

최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.123-128
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• 2003

최근 프로세서와 메인 메모리간의 속도 차이가 커지면서 캐시 실패가 메인 메모리에서 동작하는 R-Tree의 성능 저하에 미치는 영향이 커짐에 따라 캐시 실패를 줄여 캐시 성능을 개선하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 정보를 줄설 노드에 더 않은 엔트리를 저장함으로써 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 캐시 실패를 최소화한다. 그러나 이러한 방법은 엔트리 정보를 줄이는 추가 연산으로 인해 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 선반입(prefetching)을 적용한 확장된 R-Tree인 PR-tree(Prefetching R-Tree)를 제안하고 평가하였다 PR-Tree는 펜-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 낮추기 위해 실제 캐시 라인의 정수 배인 노드를 생성하고, 선반입을 적용하여 노드 캐시로 인한 메모리 지연을 최소화하였다. 또한 접근할 노드를 선반입하여 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패도 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서 최대 38%의 성능 향상을 보였으며, 갱신 연산에서도 최대 30%의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.145-153
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• 2001

피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 $B^+$-트리로 표현하고, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 "차원의 저주현상"에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 구형 피라미드 기법은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합하도록 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 그러나 두 방법은 데이터 크기와 차원 변화에 따른 검색 성능이 100만건 이상과 16차원 이상일 때 현저하게 저하하는 현상을 보이고 있다. 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 인덱스 구조로 PdR-트리를 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.171-173
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• 1999

공간 데이터베이스에서 사용되는 데이터는 그 양이 방대하고 복잡하여 이를 효율적으로 저장, 관리하는 색인이 필요하다. 여러 공간 색인 방법들 중에서 R-tree는 삽입과 삭제가 빈번히 발생하는 동적인 환경에서 효율적인 질의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. R-tree는 삽입되는 데이터의 순서에 따라 트리의 구조가 달라질 수 있는데, 주어진 데이터가 수정이 자주 발생하지 않는다며 데이터 입력 순서를 결정하여 질의 성능이 가장 좋은 트리를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 데이터가 자주 수정되지 않는 환경에서 노드간의 중첩을 가장 최소화 할 수 있는 데이터 입력 순서를 결정하기 위해 클러스터링을 이용한 새로운 방법인 CSR-tree를 제안하고자 한다. CSR-tree는 일반 R-tree와 hilbert packed R-tree 방법보다 향상된 질의 성능을 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.45-54
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• 2011

본 논문에서는 기존에 제시된 MR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 하이브리드 인덱스 구조인 SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)를 제시한다. MR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근해주는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 SQ-tree (Spatial Quad-tree)와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQMR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 SQR-Tree의 R-tree 마다 매핑 트리가 적용된 형태를 가진다. 따라서, SQMR-tree는 SQR-tree와 같이 공간 객체가 여러 R-tree에 분산 저장되며 질의 영역에 해당하는 R-tree만 접근하면 되기 때문에 공간 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 또한, SQMR-tree는 MR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 트리 검색 없이 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하기 때문에 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQMR-tree의 우수성을 입증하였다.