효율적인 유사 검색을 위한 다차원 인덱스의 최적 구성 = Optimal Construction of a Multidimensional Index for Efficient Similarity Searching
저자
김상욱(Sang-Wook Kim) ; 한병일(Byung-Ill Han) ; 김진호(Jin-Ho Kim) ; 노웅기(Woong-Ki Loh) ; 황규영(Kyu-Young Whang)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1999
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
15-17(3쪽)
제공처
유사 검색은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기본의 대부분의 연구에서는 효과적인 유사 검색을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 애트리뷰트(organizing attributes)로서 사용함으로써 다차원 인덱스의 고차원 문제(dimensionality curse)를 해결한다. 그러나 최적의 다차원 인덱스 구성을 위한 구성 애트리뷰트로서 어떤 DFT 계수를 몇 개 선택해야 하는가에 대한 체계적인 지침에 대해서는 아직 논의된 바 없다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 애트리뷰트로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 유사 검색 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 애트리뷰트의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한 기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비하여 유사 검색 질의의 특성에 따라 2배에서 100배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
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