상세 보기
초록
멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 등의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file등과 같이 벡터 근사에 기반한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.
키워드
고차원 색인; 유사성 검색; 최근접 질의; 이미지 데이타베이스; high-dimensional indexing; similarity search; nearest neighbor query; image database; high-dimensional indexing; similarity search; nearest neighbor query; image database
- 제목
- GC-트리: 이미지 데이타베이스를 위한 계층 색인 구조
- 제목 (타언어)
- GC-Tree: A Hierarchical Index Structure for Image Databases
- 저자
- 차광호
- 발행일
- 2004-02
- 저널명
- 정보과학회논문지 : 데이타베이스
- 권
- 31
- 호
- 1
- 페이지
- 13 ~ 22