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The shape of query windows for spatial selection queries is a rectangle in many cases. However, it can be issued for spatial selection queries with not only rectangular query widow, but also polygonal query window. Moreover, as the applications like GIS can manage much more spatial data, they can support the more various applications. Therefore it is valuable for considering about the query processing method suitable for not only rectangle query window, but also general polygonal one. It is the general state-of-the-art approach to use the plane-sweep technique as the computation algorithm in the refinement step as the spatial join queries do. However, from the observation on the characteristics of spatial data and query windows, we can find in many cases that the shape of query window is much simpler than that of spatial data. From these observations, we suggest a new refinement process approach which is suitable for this situation. Our experiments show that, if the number of vertices composing the query window is less than about 20, the new approach we suggest is superior to the state-of-the-art approach by about 20% in general cases.


공간 선택 질의에 사용되는 질의 윈도우로는 직사각형이 주로 사용된다. 하지만, 공간 선택 질의의 윈도우로는 직사각형이 아닌 일반적인 다각형 모양도 가능하며, 최근에는 GIS 등과 같은 응용 프로그램들이 성능 향상으로 인해 보다 많은 공간 데이터를 다룰 수 있게 됨에 따라, 여러 다양한 종류의 응용도 많이 등장하고 있다. 따라서, 직사각형뿐만 아니라 임의의 다각형 형태의 질의 윈도우에도 적합한 정제 단계 수행 전략에 대해 고려해 볼 필요가 있다. 이러한 전략으로는 기존의 공간 조인에서와 같이 plane-sweep 알고리즘을 이용하는 방법이 일반적이다. 하지만, 공간 데이터와 질의 윈도우의 특성을 관찰해보면, 일반적으로 질의 윈도우가 공간 데이터보다 훨씬 간단한 모양으로 구성되어 있음을 알 수 있으므로, 본 논문에서는 이러한 상황에 보다 적합한 정제 단계 수행 방법을 제시하고 있다. 실험을 통해 알 수 있듯이, 질의 윈도우를 구성하는 점의 개수가 약 20개 이하인 일반적인 경우에는, 본 논문에서 제시하는 새로운 방법이 기존의 방법보다 20% 정도 향상된 성능을 보이고 있다.