시간 접두어를 활용한 트라이 기반 IoT 데이터 인덱싱 기법

초록

사물인터넷 기술이 널리 보급되면서 생성된 대량의 IoT 센서 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 다양한 기법들이 제안됐다. 이중 최신 기법 중 하나인 ST-Trie는 하루 이하의 좁은 시간대를 갖는 시공간 범위 질의에서 타 복합 색인 기법에 비해 상대적으로 질의 처리 성능이 나쁘다는 단점을 노출하였다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 시간 접두사를 이용한 트라이 기반 인덱싱 기법인 TS-Trie를 제안한다. TS-Trie는 3차원 시공간 정보를 64비트 1차원 키값으로 매핑할 때 접두사로 20비트 시간정보를 사용한다. 또한 20비트 이후 노드를 이중 연결 리스트로 구축해 기존의 검색 방식을 개선하였다. 제안한 TS-Trie는 세 개의 실-세계 IoT 데이터셋에 대한 범위 질의, k-NN 그리고 Top-k 질의에 대해 기존 방법 대비 평균 약 50%, 40% 그리고 60% 검색 시간을 줄일 수 있었다. 또한 기존 방법 대비 평균 약 4배 빠른 색인 구축 속도를 보여주었으며 86%의 높은 압축률을 통해 TS-Trie의 우수한 공간 효율성을 확인하였다.

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