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학술저널
저자정보
최현화 (한국전자통신연구원) 이미영 (한국전자통신연구원) 김영창 (한국전자통신연구원) 장재우 (전북대학교) 이규철 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제5호
발행연도
2010.10
수록면
228 - 237 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2013

대용량 멀티미디어 데이터의 유사 검색을 위한 분산 고차원 색인 방법
최현화 컴퓨터공학과 2013.01 학위논문

2010

대용량 데이터의 내용 기반 검색을 위한 분산 고차원 색인 구조
최현화 ,  이미영 ,  김영창 외 2명 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2010.10 학술저널

2009

대용량 멀티미디어 데이터의 내용 기반 검색을 위한 고확장 지원 색인 기법
최현화 ,  이미영 ,  이규철 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2009.05 학술대회자료

초록· 키워드

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고차원 데이터에 대한 다양한 색인 구조가 제안되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 서비스로서 이미지 및 동영상의 내용 기반 검색을 지원하기 위해서는 고확장성 지원 및 k-최근접점 검색 성능 향상을 지원하는 새로운 고차원 데이터의 색인 구조가 절실히 요구된다. 이에 우리는 다중 컴퓨팅 노드를 바탕으로 구축되는 분산 색인 구조로 분산 벡터 근사 트리(Distributed Vector Approximation-tree)를 제안한다. 분산 벡터 근사 트리는 대용량의 고차원 데이터로부터 추출한 샘플 데이터를 바탕으로 hybrid spill-tree를 구축하고, hybrid spill-tree의 말단 노드 각각에 분산 컴퓨팅 노드를 매핑하여 VA-file을 구축하는 두 레벨의 분산 색인 구조이다. 우리는 다중 컴퓨팅 노드들 상에 구축된 분산 벡터 근사 트리를 바탕으로 병렬 k-최근접점 검색을 수행함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 서로 다른 분포의 데이터 집합을 바탕으로 한 성능 시험 결과를 통하여, 분산 벡터 근사 트리가 기존의 고확장성을 지원하는 색인 구조와 비교하여 검색 정확도에 대한 손실 없이 더 빠른 k-최근접점 검색을 수행함을 보인다.
#고차원 데이터 #분산 색인 구조 #k-최근접점 검색 #내용 기반 검색 #High Dimensional Data #Distributed Indexing Structure #k-NN Search #Content-based Retrieval

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 배경 지식
4. 분산 벡터 근사 트리
5. 성능 평가
6. 향후 연구 및 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [보고서] - C. Zhang / 2004 / SkipIndex:Towards a Scalable Peer-to-Peer Index Service for High Dimensional Data google schola 2. [보고서] - B. Nam / 2005 / DiST:Fully Decentralized Indexing for Querying Distributed Multidimensional Datasets google schola 3. [기타자료] - H.V. Jagadish / 2006 / VBI-Tree:A Peer-to-Peer Framework for Supporting Multi-Dimensional Indexing Schemes / Proc. ICDE google schola 4. [기타자료] - M. Bawa / 2005 / LSH Forest:Self-Tuning Indexes for Similarity Search / Proc. WWW google schola 5. [기타자료] - P. Haghani / 2008 / LSH At Large-Distributed KNN Search in High Dimensions / Proc. WebDB google schola

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