Dynamic Insertion Policy based on Spatiotemporal Proximity in the TB-tree

시공간 근접성을 고려한 TB-tree의 동적 삽입 정책

이동체 데이터베이스에서 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색학기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나, TB-tree는 공간적인 인접성을 고려하지 않아 비단말 노드의 겹침과 사장 영역이 매우 커 영역 질의의 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 복합 질의 및 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree에서 사장 영역을 감소시킬 수 있는 최대 영역 감소 정책을 제시한다. 최대 영역 감소 정책을 공간 활용도를 최대로 유지하면서 사장 영역을 점진적으로 감소시키는 삽일 및 분할 정책으로서 TB-tree의 비단말 노드의 겹침을 줄여 영역 질의의 비용을 감소시킨다.