초록
이전의 리버스 스카이라인 질의 처리 기법들은 고정된 조건 값을 가지는 점객체 환경만을 고려하기 때문에, "가격이 5만원~7만원이고, 해변까지의 거리가 1km~2km인 호텔"와 같이 조건이 범위로 주어지는 영역객체 환경에서의 질의처리에는 부적합하다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 점객체 뿐만 아니라 영역객체 또한 지원 가능한 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 이는 첫째, 점객체 환경에서의 리버스 스카이라인 질의처리 기법 중 효율이 좋은 ERSL기법을 확장한 기법으로써 높은 성능을 기대할 수 있다. 또한 둘째, 영역객체와 제안하는 가지치기 기법과의 겹침 관계에 따라 결과객체의 중요도를 다르게 하여 질의자가 결과객체를 차별적으로 사용할 수 있도록 선택권을 제공한다는 새로운 특징이 있다. 본 기법은 영역객체를 지원하는 최초의 기법으로써 성능을 비교할 다른 대상기법이 없다. 그러므로 제안하는 기법의 성능 및 질의결과에 영향을 주는 조건이 무엇이며, 그에 따라 소모되는 실행시간을 측정하여 본 기법의 효율성을 증명하였다.
Existing methods to compute reverse skyline queries are not correct to process the queries in dataset with region objects which have conditions like a price is 5~7 dollars and a distance to beach is 1km~2km, since they consider datasets with only point objects. To solve the problem, we propose a novel method to process reverse skyline queries for region objects in this paper. It has advantages. First, it is expected to get a good performance, because it is extended from efficient reverse skyline (ERSL) algorithm which is a best algorithm to computing reverse skyline queries in datasets with point objects. Second, it can give a right of choice unlike the others to a person requesting the query. That is because results of reverse skyline have a difference preference according to proposed pruning methods and overlap relations. This algorithm is a first for supporting region objects. Therefore there are not any other algorithms to compare their performance. For that reason, our experiment to prove the efficiency of proposed algorithm is focused what conditions give an effect to its performance and result and how much time it needs to process the query.
