무선 방송 스트림에서 위치기반 상위-k 질의

초록

본 논문은 무선 데이터 방송 시스템에서 데이터의 공간 속성뿐만 아니라 비공간 속성을 활용하여 이동 사용자가 선호하는 데이터를 효과적으로 검색할 수 있게 하는 새로운 위치기반 질의인 위치기반 상위-k 질의를 정의하고, 무선 방송 스트림에서 위치기반 상위-k 질의를 수행하기 위한 두 가지 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 방송 데이터의 공간·비공간 속성을 기반으로 R-tree의 변형인 aggregate R-tree (aR-tree)를 구축하고 방송 스트림에 배치한다. 하지만 aR-tree는 위치기반 상위-k 질의 수행 시 튜닝시간 성능을 현저히 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위한 두 번째 기법은 bit-vector R-tree (bR-tree)를 활용하여 위치기반 상위-k 질의를 수행한다. 성능평가를 통해 bRtree 기법이 aR-tree 기반의 단순한 기법에 비해 튜닝 시간 측면에서 매우 우수할 뿐만 아니라 더 나은 접근 시간 성능을 보임을 확인하였다.

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