대용량 데이터베이스에서의 고속에 의한 다해상도의 최적탐색방법

Abstract

본 발명은 대용량 데이터베이스에서의 고속에 의한 다해상도의 최적 탐색방법에 관한 것이다. 종래의 클러스터 기반 기법들은 최적 검색을 보장하지 못하며, 탐색 속도가 만족 할만한 검색 정확도를 얻기에는 충분히 빠르지 못하였다.이에 본 발명은 1) 가능성이 있는 클러스터와 가능성이 없는 클러스터를 정확하게 구분하는 부등식을 유도하고 이를 이용한 최적의 탐색 기법을 구현토록 한다. 2) 고속 처리를 위한 다해상도 데이터 구조에 기반한 부등식을 유도하고 이를 이용한 고속 최적 탐색 기법을 구현토록 한다.본 발명에 따른 대용량 데이터베이스에서의 고속에 의한 다해상도의 최적 탐색방법은 1) 데이터베이스 내의 모든 데이터들을 일정 수의 클러스터(유사한 특징을 갖는 클러스터)들로 나눈다. 2) 각 클러스터와 문의자간 거리의 하계(lower bound)를 구하여 가능성이 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거하고 최종적으로 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 데이터들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 3) 보다 많은 계산량 감소를 위해 탐색 과정에서 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위한 다해상도 데이터 구조에 기반한 거리부등식 성질을 유도한다.데이터베이스, 다해상도, 클러스트, 전역탐색, 고속탐색