A Study of Approximation Method of Spatial Objects

공간 객체의 근사화 방법 연구

Since the number of spatial objects go easily into millions, they are stored on a secondary storage. In order to speed up accessing the geometric objects, we investigate spatial database system. The spatial objects are organized and accessed by spatial access methods(SAMs). But, SAMs are not able to organize polygons directly The most popular approach for handing polygon in SAMs is to use MBR apporximaotion as a geometric key. MBR provides a fast but inaccurate answers to approximation-based query processing. The performance of approximation-based spatial query processing depends on which type of approximation is chosen for the spatial objects. A suitable approximation is crucial for reducing the size of the candidate set. The better the approxmation quality, the fewer accesses to the exact object are necessary. In this paper, I proposed a new multicontainer approximation named Slice decomposition. The performance of proposed method is compared with other method.

지형 정보 시스템에서 공간 객체수가 방대하여, 보조 기억 장치에 저장하는데 공간 객체의 엑세스를 빠르게 하기 위해서 공간 데이터베이스 시스템을 연구 하였다. 공간 객체들은 SAM으로 구성되었지만, 공간 다각형이 직접 SAM을 구성 할수 없다. 공간 다각형을 처리하기 위해 가장 대표적으로 MBR이 지형 키로서 공간 다각형 대신 사용한다. 질의 처리시 MBR은 빠르지만 부정확하다. 따라서, 공간 객체를 근사화하는 데 어떤 근사화 방법이 사용되느냐가 질의 처리시 성능에 영향을 미친다. 적절한 근사화 방법이 후보 집합을 줄일수 있다. 근사화의 질이 놓을수록 필요 없는 엑세스를 줄일수 있다. 본 논문에서는 Slice 분리라는 다중 용기를 이용한 근사화 방법을 제안하였고 다른 근사화 방법과 비교하였다.