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      R - 트리를 이용한 최 근접 질의 처리에 관한 연구 = Research on the Nearest Neighbor Query Processing using R - trees

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      https://www.riss.kr/link?id=A82308540

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      국문 초록 (Abstract)

      컴퓨터 지원 설계(CAD), VLSI 설계 및 지리 정보 시스템(GIS) 등과 같은 여러 응용에서 사용하는 공간 데이타베이스 시스템에는 많은 종류의 질의가 존재한다. 공간 데이타베이스 시스템에서 자주 등장하는 질의 중에 하나가 주어진 위치에서 가장 가까운 객체를 찾는 경우이다. 최근까지 이러한 최 근접 질의 처리에 대하여 적지 않은 연구가 있었으나 대부분 점 데이타에 관련된 것이었다. 즉, 최 근접 질의의 기준이 되는 객체가 선분, 다각형 및 복합 객체와는 다른 점 데이타이다. 본 논문에서는 R-트리 계열의 색인 방법을 이용하여 주어진 다각형 객체에서 최 근접 객체를 찾는 효율적인 방법을 제시하고 있다. 불필요한 노드를 제거하면서 최 근접 객체를 찾는 브랜치-바운드 R-트리 탐색 알고리즘을 제안한다. 불필요한 노드의 방문을 피하기 위하여 최소 경계 사각형(MBR)들 사이의 거리로써 MINDIST와 MINMAXDIST의 개념을 도입하였다. 제안된 최 근접 질의 처리 방법은 R-트리 계열의 색인 방법중 하나인 R*-트리를 색인으로 가지고 있는 SHORE 저장 관리자에서 구현하였다.
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      컴퓨터 지원 설계(CAD), VLSI 설계 및 지리 정보 시스템(GIS) 등과 같은 여러 응용에서 사용하는 공간 데이타베이스 시스템에는 많은 종류의 질의가 존재한다. 공간 데이타베이스 시스템에서 자...

      컴퓨터 지원 설계(CAD), VLSI 설계 및 지리 정보 시스템(GIS) 등과 같은 여러 응용에서 사용하는 공간 데이타베이스 시스템에는 많은 종류의 질의가 존재한다. 공간 데이타베이스 시스템에서 자주 등장하는 질의 중에 하나가 주어진 위치에서 가장 가까운 객체를 찾는 경우이다. 최근까지 이러한 최 근접 질의 처리에 대하여 적지 않은 연구가 있었으나 대부분 점 데이타에 관련된 것이었다. 즉, 최 근접 질의의 기준이 되는 객체가 선분, 다각형 및 복합 객체와는 다른 점 데이타이다. 본 논문에서는 R-트리 계열의 색인 방법을 이용하여 주어진 다각형 객체에서 최 근접 객체를 찾는 효율적인 방법을 제시하고 있다. 불필요한 노드를 제거하면서 최 근접 객체를 찾는 브랜치-바운드 R-트리 탐색 알고리즘을 제안한다. 불필요한 노드의 방문을 피하기 위하여 최소 경계 사각형(MBR)들 사이의 거리로써 MINDIST와 MINMAXDIST의 개념을 도입하였다. 제안된 최 근접 질의 처리 방법은 R-트리 계열의 색인 방법중 하나인 R*-트리를 색인으로 가지고 있는 SHORE 저장 관리자에서 구현하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 다각형 객체들 사이의 최 근접 질의 처리
      • 4. 최 근접 질의 처리 알고리즘
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 다각형 객체들 사이의 최 근접 질의 처리
      • 4. 최 근접 질의 처리 알고리즘
      • 5. 구현 및 결론
      • 참고문헌
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