• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

±¹³» ÇÐȸÁö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ±¹³» ÇÐȸÁö > Çѱ¹°ø°£Á¤º¸ ÇÐȸÁö

Çѱ¹°ø°£Á¤º¸ ÇÐȸÁö

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) SQMR-tree: ´ë¿ë·® °ø°£ µ¥ÀÌŸ¸¦ À§ÇÑ È¿À²ÀûÀÎ ÇÏÀ̺긮µå À妽º ±¸Á¶
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) SQMR-tree: An Efficient Hybrid Index Structure for Large Spatial Data
ÀúÀÚ(Author) ½ÅÀμö   ±èÁ¤ÁØ   ±èÈ«±¸   ÇѱâÁØ   In-Su Shin   Joung-Joon Kim   Hong-Koo Kang   Ki-Joon Han  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 19 NO. 04 PP. 0045 ~ 0054 (2011. 08)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
 º» ³í¹®¿¡¼­´Â ±âÁ¸¿¡ Á¦½ÃµÈ MR-tree¿Í SQR-treeÀÇ ÀåÁ¡À» °áÇÕÇÏ¿© ´ë¿ë·® °ø°£ µ¥ÀÌÅ͸¦ º¸´Ù È¿À²ÀûÀ¸·Î Ã³¸®ÇÒ ¼ö Àִ ÇÏÀ̺긮µå À妽º ±¸Á¶ÀΠSQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)¸¦ Á¦½ÃÇÑ´Ù. MR-tree´Â R-tree¿¡ R-tree ¸®ÇÁ ³ëµå¸¦ Á÷Á¢ Á¢±ÙÇØÁִ ¸ÅÇΠƮ¸®¸¦ Àû¿ëÇÑ À妽º ±¸Á¶ÀÌ°í, SQR-tree´Â SQ-tree (Spatial Quad-tree)¿Í SQ-treeÀÇ ¸®ÇÁ ³ëµå¸¶´Ù ½ÇÁ¦·Î °ø°£ °´Ã¼¸¦ ÀúÀåÇϴ R-tree°¡ °áÇյȠÀ妽º ±¸Á¶ÀÌ´Ù. SQMR-tree´Â SQR-tree¸¦ ±âº» ±¸Á¶·Î SQR-TreeÀÇ R-tree¸¶´Ù ¸ÅÇΠƮ¸®°¡ Àû¿ëµÈ ÇüŸ¦ °¡Áø´Ù. µû¶ó¼­, SQMR-tree´Â SQR-tree¿Í °°ÀÌ °ø°£ °´Ã¼°¡ ¿©·¯ R-tree¿¡ ºÐ»ê ÀúÀåµÇ¸ç ÁúÀÇ ¿µ¿ª¿¡ ÇØ´çÇϴ R-tree¸¸ Á¢±ÙÇϸ頵DZ⠶§¹®¿¡ °ø°£ ÁúÀǠ󸮠ºñ¿ëÀ» ÁÙÀÏ ¼ö ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ, SQMR-tree´Â MR-tree¿Í °°ÀÌ ¸ÅÇΠƮ¸®¸¦ ÅëÇØ Æ®¸® °Ë»ö ¾øÀÌ R-tree ¸®ÇÁ ³ëµåÀÇ ºü¸¥ Á¢±ÙÀÌ °¡´ÉÇϱ⠶§¹®¿¡ °Ë»ö ¼º´ÉÀ» Çâ»ó½Ãų ¼ö ÀÖ´Ù. ¸¶Áö¸·À¸·Î ½ÇÇèÀ» ÅëÇØ SQMR-treeÀÇ ¿ì¼ö¼ºÀ» ÀÔÁõÇÏ¿´´Ù.
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
 In this paper, we propose a hybrid index structure, called the SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree) that can process spatial data efficiently by combining advantages of the MR-tree and the SQR-tree. The MR-tree is an extended R-tree using a mapping tree to access directly to leaf nodes of the R-tree and the SQR-tree is a combination of the SQ-tree(Spatial Quad-tree) which is an extended Quad-tree to process spatial objects with non-zero area and the R-tree which actually stores spatial objects and are associated with each leaf node of the SQ-tree. The SQMR-tree consists of the SQR-tree as the base structure and the mapping trees associated with each R-tree of the SQR-tree. Therefore, because spatial objects are distributedly inserted into several R-trees and only R-trees intersected with the query area are accessed to process spatial queries like the SQR-tree, the query processing cost of the SQMR-tree can be reduced. Moreover, the search performance of the SQMR-tree is improved by using the mapping trees to access directly to leaf nodes of the R-tree without tree traversal like the MR-tree. Finally, we proved superiority of the SQMR-tree through experiments.
Å°¿öµå(Keyword) ´ë¿ë·® °ø°£ µ¥ÀÌÅÍ   ÇÏÀ̺긮µå À妽º ±¸Á¶   Large Spatial Data   Hybrid Index Structure   R-tree   SQMR-tree  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå