• 제목/요약/키워드: Tree index search

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다차원 데이터 및 동적 이용자 선호도를 위한 색인 구조의 연구 (An Index Structure for Efficiently Handling Dynamic User Preferences and Multidimensional Data)

  • 최종혁;류관희;나스리디노프 아지즈
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.925-934
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    • 2017
  • 다차원 색인 구조 중 대표적인 것은 R-tree에 기초한 색인으로써 공간 정보 등에 있어 강력한 성능을 보인다. 하지만 R-tree의 경우 차원의 수가 증가하거나 이용자 선호에 따라 부분 차원만을 이용하는 경우, 색인을 생성하는 시간이 크게 증가하고 생성된 색인의 효율성이 감소하는 문제를 갖고 있다. 따라서 지속적으로 차원이 증가하고 있는 최근의 다차원 데이터에는 해당 방법들은 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 해시 색인에 기반한 새로운 다차원 색인 구조인 다차원 해시 색인을 제안한다. 다차원 해시 색인은 해시 함수를 통해 데이터들을 유클리드 공간의 버킷들로 분류하여 색인을 생성하고 이후 탐색이 요청되었을 때 이용자 선호도에 따라 선택된 부분 차원의 공간을 탐색할 수 있는 해시 탐색 트리를 생성하여 효과적인 탐색을 수행한다. 실험 결과, 해당 기법은 R-tree와 비교하여 색인 생성에 있어 매우 큰 성능의 향상과 함께 탐색에서도 유사한 탐색 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

DGR-Tree : u-LBS에서 POI의 검색을 위한 효율적인 인덱스 구조 (DGR-Tree : An Efficient Index Structure for POI Search in Ubiquitous Location Based Services)

  • 이득우;강홍구;이기영;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.55-62
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    • 2009
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.

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범위질의 검색을 위한 캐시적응 T-트리 주기억장치 색인구조 (Cache Sensitive T-tree Main Memory Index for Range Query Search)

  • 최상준;이종학
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.1374-1385
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    • 2009
  • 최근 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 훨씬 빠르게 향상되었다. 따라서 주기억 장치의 접근이 주기억장치 데이터베이스 시스템의 성능에서 병목현상으로 나타나고 있다. 기억장치 접근 속도를 줄이기 위해 캐시메모리를 이용하지만, 캐시메모리는 요구되는 데이터가 캐시에서 찾을 수 있는 경우에만 기억장치 접근속도를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 $CST^*$-트리라는 범위질의를 위한 새로운 캐시 적응 T-트리 색인구조를 제안한다. $CST^*$-트리는 색인 엔트리를 저장하지 않는 축소된 내부노드들을 캐시메모리에 올려 사용함으로써 캐시메모리의 활용도를 높인다. 그리고 인접한 단말노드들과 내부 색인노드들을 링크포인터를 통해 서로 연결함으로써 색인 엔트리들의 순차적 접근을 가능하도록 한다. 본 논문에서는 성능평가를 위한 비용 모델을 개발하고, 이를 이용하여 캐시미스 발생 횟수를 평가하였다. 그 결과 단일키 값 검색에서는 기존의 캐시만을 고려한 CST-트리에 비해 약 20~30%의 캐시미스 발생 횟수가 감소하였고, 범위질의에서는 기존의 범위질의만을 고려한 색인구조인 $T^*$-트리에 비해 약 10~20%의 캐시미스 발생 횟수가 감소하였다.

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CS-트리 : 고차원 데이터의 유사성 검색을 위한 셀-기반 시그니쳐 색인 구조 (CS-Tree : Cell-based Signature Index Structure for Similarity Search in High-Dimensional Data)

  • 송광택;장재우
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제8D권4호
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    • pp.305-312
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    • 2001
  • 최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.

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J-tree : 사용자의 검색패턴을 이용한 대용량 데이타를 위한 효율적인 색인 (J-Tree: An Efficient Index using User Searching Patterns for Large Scale Data)

  • 장수민;서광석;유재수
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제36권1호
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    • pp.44-49
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    • 2009
  • 최근에 휴대용 단말기들의 발전으로, 대용량 데이타에 대한 다양한 검색 서비스들이 휴대용 단말기에 제공되고 있다. 정보 검색을 위한 대부분 응용프로그램들은 대용량 데이타를 검색하기 위하여 B-tree나 R-tree와 같은 색인을 사용한다. 그러나 전체 데이타의 매우 적은 부분이 사용자에 의하여 접근된다. 또한, 각 데이타에 대한 접근 빈도수들은 다양하다. 그러나 B-tree나 R-tree와 같은 색인들은 편향적 접근 패턴의 특성을 고려하지 않는다. 그리고 캐쉬는 빠른 접근을 위해서 반복적으로 접근되는 데이타를 메모리에 저장한다. 그러나 캐쉬에서 사용하는 메모리의 크기는 제한적이다. 본 논문에서는 사용자의 검색패턴들을 고려한 디스크 기반의 새로운 색인구조, J-tree를 제안한다. 제안된 색인은 모든 데이터에 대한 일정한 검색속도를 보장하는 균형트리이다. 그리고 자주 접근된 데이타에 대해서는 빠른 검색속도를 제공한다. 성능평가는 다양한 실험환경에서 제안된 색인의 효율성을 보여준다.

GOOD 2.0 : 공간 인덱스를 사용한 지리 데이타 관리기 (GOOD 2.0 : a Geographical Data Manager using Spatial indices)

  • 오병우;한기준
    • 대한공간정보학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.137-149
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    • 1995
  • 점차 중요성이 증가하고 있는 지리 정보 시스템의 효율적인 검색을 위해서는 공간 인덱스가 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 개발한 지리 정보 시스템을 위한 데이타 관리기인GOOD 1.0에 공간 인덱스를 처리할 수 있는 공간 인덱스 처리 모듈을 추가하여 GOOD 2.0을 설계 및 구현한다. 즉, 공간 인덱스로는 R tree 및 R* tree를 지원하여 효율적인 검색이 가능하도록 한다. 그리고, 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 길시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 시에는 다양한 환경 요소들을 고려하여 지리 정보 시스템 관리자가 해당 도메인에 적합한 공간 인덱스를 선택하는데 기초 자료로서 사용될 수 있도록 한다.

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aCN-RB-tree: Constrained Network-Based Index for Spatio-Temporal Aggregation of Moving Object Trajectory

  • Lee, Dong-Wook;Baek, Sung-Ha;Bae, Hae-Young
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제3권5호
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    • pp.527-547
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    • 2009
  • Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.

범위 검색을 위한 $CST^+$ 트리 인덱스 구조 (A $CST^+$ Tree Index Structure for Range Search)

  • 이재원;강대희;이상구
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제35권1호
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    • pp.17-28
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    • 2008
  • 최신 컴퓨터 시스템의 새로운 병목 현상이 메모리 접근에서 발생하고 있다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었지만, 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 T 트리를 개선한 CST 트리가 제안되었다. 하지만, CST 트리는 범위 검색 시, 불필요한 노드를 검색해야 한다는 단점이 있다. 본 논문은 캐시 효율적인 CST 트리의 장점을 가지며, 범위 검색이 가능하도록 하기 위해 연결 리스트로 각 노드를 연결한 $CST^+$ 트리를 제안하였으며, CST 및 $CSB^+$에 비해 $4{\sim}10$배의 성능 향상을 보였다. 또한, 메인 메모리 데이타베이스 시스템 장애 시, 빠른 데이타베이스 복구를 위해 인덱스의 빠른 재 구축은 전체 데이타 복구 성능에 있어 매우 중요한 부분이다. 이를 위해 본 논문은 병렬 삽입 기법을 제안하였다. 병렬 삽입은 노드 분할 오버헤드가 없으며, 데이타 복구 단계와 인덱스 구축 단계를 병렬로 수행할 수 있는 장점이 있다. 병렬 삽입은 순차 삽입 및 일괄 삽입에 비해 $2{\sim}11$배의 성능 향상을 보였다.

Sparse Signal Recovery via Tree Search Matching Pursuit

  • Lee, Jaeseok;Choi, Jun Won;Shim, Byonghyo
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제18권5호
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    • pp.699-712
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    • 2016
  • Recently, greedy algorithm has received much attention as a cost-effective means to reconstruct the sparse signals from compressed measurements. Much of previous work has focused on the investigation of a single candidate to identify the support (index set of nonzero elements) of the sparse signals. Well-known drawback of the greedy approach is that the chosen candidate is often not the optimal solution due to the myopic decision in each iteration. In this paper, we propose a tree search based sparse signal recovery algorithm referred to as the tree search matching pursuit (TSMP). Two key ingredients of the proposed TSMP algorithm to control the computational complexity are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In numerical simulations of Internet of Things (IoT) environments, it is shown that TSMP outperforms conventional schemes by a large margin.

공간색인을 이용한 RFID 태그관리 기법 (A RFID Tag Indexing Scheme Using Spatial Index)

  • 주헌식
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.89-95
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    • 2009
  • 본 논문의 공간색인을 사용하여 RFID 태그를 관리하는 태그색인 기법을 제안한다. 재고 관리 등에 사용되는 태그는 리더에 의해 위치가 결정된다. 즉, 태그가 부착된 제품이 리더에 인식됨으로써 제품의 위치가 생성되어 추적이 가능하다. 본 논문은 RFID 태그가 부착된 제품을 관리하는 혼합태그색인(hTag-tree: Hybrid Tag index)을 제안한다. hTag-tree는 태그의 특성을 반영하여 빠른 검색이 가능하도록 제안하는 새로운 색인이며 리더의 공간좌표를 이용하여 태그를 관리하는 태그 인덱스이다. 본 제안 색인은 동적환경에서 태그의 삽입, 삭제, 갱신에서 빠른 노드접근이 가능하며, 기존 기법에 비해 태그 검색시 노드접근 횟수를 최소화한다. 또한 기존 태그색인에서 MBR의 확장으로 인하여 조상 노드를 접근함으로써 탐색성능이 저하되는 것을 방지하였다. 제안한 색인의 실험은 태그 인덱스인 Fixed Interval R-tree와 기존의 공간색인인 R-tree를 비교 하였으며 결과적으로 데이터 탐색을 위한 노드접근횟수와 검색 시간에 있어서 hTag-tree가 더 향상된 시간을 나타낸다. 이는 제안 색인을 이용하면 다량의 RFID 태그를 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 사실을 보여주고 있는 것이다.