Cell Leveling Spatial Indexing Technique to Support Location Based Query

위치 기반 질의를 지원하기 위한 셀 레벨링 공간 색인 기법

최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰ㆍPDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 대용량의 공간 데이터베이스에 대해 효율적 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하다. 공간 데이터베이스를 위한 다차원 공간 색인 기법으로는 R-Tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-Tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이터까지 검색하는 고비용의 연산이 요구되며, 사용자의 질의 위치 단위(Granularity)를 고려하지 않아 사용자의 빠른 검색 응답시간 및 질의 영역에 대한 정확한 공간 객체 검색에 대해 충족하지 못한다. 이에 본 논문에서는 임의의 셀 안에 존재하는 공간 데이터가 자신이 속한 노드의 전체 MBR(Union MBR)영역과 셀 영역에 따라 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-Tree(Cell Leveling R-Tree)를 제안한다. CLR-Tree를 사용할 경우 사용자의 질의 영역 셀 레벨 값과 데이터베이스에 저장된 공간 데이터의 셀 레벨 값을 비교한 뒤 겹침 연산 대상이 되는 공간 객체 수를 줄임으로써 검색 시간을 향상시킬 수 있다.