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대용량 공간 데이터에 대한 그리드 기반 분산 색인 기법
장홍준(Hongjun Jang),정재화(Jeahwa Chung),디아나(Gromyko Diana),정순영(Soonyoung Jung) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
최근 GPS를 탑재한 스마트 기기의 보급으로 인해 사용자의 위치 정보를 이용한 위치기반서비스(LBS)가 많은 관심 속에 급속도로 성장하고 있다. 대부분의 위치기반서비스는 사용자의 위치를 바탕으로 주변의 유용한 정보를 제공하고 있으며 이러한 사용자 주변의 유용한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 공간데이터에 대한 색인 기법이 필요하다. 그러나 기존 공간 색인은 대부분 중앙 집중식 환경에서 연구가 진행되었고 분산 스토리지 환경에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구는 서비스 성장과 더불어 서비스 영역이 확대됨에 따른 대용량 공간 데이터 환경에서 효율적인 공간 데이터 검색을 지원하는 그리드 기반분산 색인 기법을 제안한다.
정재화(JaeHwa Chung),장홍준(HongJun Jang),정경호(KyungHo Jung),김성석(SungSuk Kim),길준민(JoonMin Gil),정순영(SoonYoung Jung) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의(Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의(Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.