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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      확장된 Quad - Tree를 이용한 클러스터링에 관한 연구 = A Study on Clustering Method of Extended Quad - tree

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      https://www.riss.kr/link?id=A82308494

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      국문 초록 (Abstract)

      한국어
      영어
      대용량의 데이타를 다루는 GIS에서 효과적인 질의 처리를 위해 공간 색인 기법 및 클러스터링 방법이 중요하다. 특히 디스크 I/O시간을 줄이기 위해서는 2차원 공간 데이타의 특성(인접성, 연결성 등)을 고려하여 1차원의 디스크에 저장하는 클러스터링 기법이 필요하다.
      이 논문에서는 Quad-tree를 이용한 클러스터링 기법을 제시한다. 공간객체를 분할하지 않고 저장하는 확장된 Quad-tree에서의 클러스터링 기법을 제시한다. 인접한 공간 객체의 클러스터링 방법으로서 공간 객체의 무게중심과 겹치는 영역을 토대로 한 클러스터링 방법을 설계한다. 그리고 객체의 삽입이나 삭제에 의한 Quad-tree의 변경시 클러스터의 재조정 문제를 다룬다.
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      대용량의 데이타를 다루는 GIS에서 효과적인 질의 처리를 위해 공간 색인 기법 및 클러스터링 방법이 중요하다. 특히 디스크 I/O시간을 줄이기 위해서는 2차원 공간 데이타의 특성(인접성, 연...

      대용량의 데이타를 다루는 GIS에서 효과적인 질의 처리를 위해 공간 색인 기법 및 클러스터링 방법이 중요하다. 특히 디스크 I/O시간을 줄이기 위해서는 2차원 공간 데이타의 특성(인접성, 연결성 등)을 고려하여 1차원의 디스크에 저장하는 클러스터링 기법이 필요하다.
      이 논문에서는 Quad-tree를 이용한 클러스터링 기법을 제시한다. 공간객체를 분할하지 않고 저장하는 확장된 Quad-tree에서의 클러스터링 기법을 제시한다. 인접한 공간 객체의 클러스터링 방법으로서 공간 객체의 무게중심과 겹치는 영역을 토대로 한 클러스터링 방법을 설계한다. 그리고 객체의 삽입이나 삭제에 의한 Quad-tree의 변경시 클러스터의 재조정 문제를 다룬다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 관련연구
      • 3. 클러스터
      • 4. Quad - Tree의 클러스터링
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 관련연구
      • 3. 클러스터
      • 4. Quad - Tree의 클러스터링
      • 5. 결론 및 향후 연구방향
      • 참고 문헌
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