대용량 데이터베이스에서 다차원 인덱스를 사용한 효율적인 다단계 k-NN 검색

초록

본 논문에서는 다차원 인덱스 기반 다단계 k-NN 검색의 성능 향상 문제를 다룬다. 기존 다단계 k-NN 검색에서는 고차원 객체의 저차원 변환으로 인한 정보 손실로 k-NN 질의 결과 매우 큰 허용치(검색 범위)가 결정되어 범위 질의 결과로 많은 후보가 검색된다. 또한, 많은 후보는 후처리 과정에서 매우 많은 I/O 및 CPU 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 고찰에 기반하여 범위 질의의 허용치를 줄여 후보 개수를 줄이고 이를 통해 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, k-NN 질의 결과로 결정된 허용치를 고차원 및 저차원 객체간 거리 비율로 강제 축소하여 범위 질의에 사용하는 허용치축소 (근사적) 해결책을 제안한다. 다음으로, k-NN 질의 계수 k 대신 c･k 를 사용하여 얻은 보다 타이트(tight)한 허용치로 범위 질의를 수행하는 계수 제어 (정확한) 해결책을 제안한다. 실제 객체 데이터를 사용하여 실험한 결과, 제안한 두 가지 해결책은 기존 다단계 k-NN 검색에 비해 후보 개수와 검색 시간 모두를 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

키워드