도로 네트워크에서 랜드마크 다차원 척도법을 이용한 효율적인 M-트리 대량적재 알고리즘

Abstract

본 연구에서는 도로 네트워크를 위한 M-트리 대량적재(bulk loading) 알고리즘을 제안한다. 도로 네트워크는 매우 동적이며, 차량의 이동, 예측하지 못한 공사와 사고 등으로 인하여 교통 상황이 끊임없이 변화한다. 도로 네트워크 응용에서는 이러한 변화를 반영하도록 인덱스를 주기적으로 재구성하는 것이 필수적이다. 각각의 변화에 대하여 기존의 인덱스를 수정하기보다는 전체 도로 네트워크 데이터셋에 대한 새로운 인덱스를빠르게 재구성하는 대량적재가 효율적이다. 기존의 M-트리 대량적재 알고리즘은 ‘비싼’ 최단경로 거리 계산과 디스크 페이지 엑세스를 과도하게 수행하여 충분한 성능을 거두지 못하였다. 본 연구에서 제안하는 M-트리 대량적재 알고리즘은 랜드마크 다차원 척도법(Landmark Multidimensional Scaling, LMDS)을 이용하여 최단경로 거리 계산을 대폭 줄인다. 또한, 각 노드를 한번씩만 디스크에 저장하고 더 이상 읽지 않음으로써 디스크 액세스 횟수를 크게 줄였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 단일 쓰레드버전은 최대 21.3배, 다중 쓰레드 버전(동시 쓰레드 64개)은 최대 106배까지 M-트리 생성 성능이 향상되었고, 제안된 알고리즘으로 생성한 M-트리를 이용한 k-최근접 객체(k-nearest neighbor) 검색의 성능이 최대 1.22 배까지 향상되었다.