본 논문에서는 다양한 유형의 위치기반 데이터들을 하나의 R-트리로 통합한 Rm-트리구조와 이 Rm-트리를 이용하여 질의포인트로부터 각 유형별로 k개의 가까운 위치기반 데이터를 찾는 mkNN(mul...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A82681220
2011
Korean
569
구)KCI등재(통합)
학술저널
339-344(6쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
본 논문에서는 다양한 유형의 위치기반 데이터들을 하나의 R-트리로 통합한 Rm-트리구조와 이 Rm-트리를 이용하여 질의포인트로부터 각 유형별로 k개의 가까운 위치기반 데이터를 찾는 mkNN(mul...
본 논문에서는 다양한 유형의 위치기반 데이터들을 하나의 R-트리로 통합한 Rm-트리구조와 이 Rm-트리를 이용하여 질의포인트로부터 각 유형별로 k개의 가까운 위치기반 데이터를 찾는 mkNN(multi-type k Nearest Neighbor) 질의처리기법을 제안하였다. 특히, 다양한 유형의 위치기반 데이터들을 각 유형별로 독립된 R-트리로 유지하지 않고, 하나의 Rm-트리로 통합하여 관리함으로써 mkNN 질의처리시 같은 레벨의 공간의 반복탐색을 줄일 수 있도록 하였다. 그리고 각 유형에 대한 위치데이터를 관리하는 부가적인 유형정보 자료구조로서 위치데이터들을 포함하는 지역정보를 담은 TMBR(Type Minimum Bounding Rectangle), 데이터 개수정보를 담은 l-entry를 새로이 고안하여 mkNN 질의처리시 효율적인 휠터링(filtering)과 검색과정이 이루어지도록 하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this paper, we propose an Rm-tree that integrates with location data of various types. We also propose an efficient mkNN query processing technique based on the Rm-tree that computes to find k nearest neighbors with m types for a given query point ...
In this paper, we propose an Rm-tree that integrates with location data of various types. We also propose an efficient mkNN query processing technique based on the Rm-tree that computes to find k nearest neighbors with m types for a given query point p. Especially, our proposed mkNN query processing method is able to reduce the repetitive traversal of the search space to compute multi-type k nearest neighbors. We add TMBR(Type Minimum Bounding Rectangle) and l-entry to Rm-tree to have the efficient filtering and searching performance for the processing of mkNN query.
목차 (Table of Contents)
RDF 데이터에 대한 SPARQL 질의 결과의 개체-관계 변형
이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 정보의 일관성 있는 의미 해석을 위한 등록 관리 시스템