This thesis proposes a dynamic object decomposition technique that dynamically decomposes objects during spatial joins. Traditional object decomposition techniques do not decompose objects dynamically because the object decomposition is very expensive. In real-life data, there are only a small number of large objects. The proposed dynamic object decomposition technique is a modified technique that decomposes only large objects with great effects on spatial joins. This technique decreases the total load of the decomposition of objects during spatial joins and enables efficient filter and refinement steps. Experiments show that PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join) used with the proposed method outperforms PBSM processed against non-decomposed objects.
이 논문에서는 공간 조인시 동적으로 객체 분할을 하는 동적 객체 분할 기법을 제한한다. 전통적인 객체 분할 기법은 객체 분할 비용이 매우 비싸기 때문에 객체를 동적으로 분할하지 않는다. 실세계 데이터에는 적은 수지만 큰 객체들이 존재한다. 제한된 동적 객체 분할 기법은 공간 조인에 큰 영향을 미치는 큰 객체들만을 분할하는 수정된 객체 분할 기법이다. 이러한 기법은 공간 조인시 객체 분할의 부담을 줄이면서 효율적인 여과-정제 단계를 수행한다. 실험 결과, 객체가 미리 분할되지 않은 상황에서 적용된 기존의 PBSM보다 제안된 기법을 사용한 PBSM의 성능이 우수함을 보인다.
