본 논문에서는 CB 트라이와 HCB 트라이의 단점을 보완한 RCB 트라이를 제안한다. 먼저 CB 트라이의 경우 처음으로 축약된 구조를 시도하였으나 데이터의 양이 증가함에 따라 트리의 균형을 맞추기 위해 사용되는 더미노드들로 인해 삽입에 상당한 어려움을 가지고 있다. 반면 계층적으로 표현한 HCB트라이는 map이 오른쪽으로 증가하는 것을 막기 위해 일정 깊이를 주어 깊이에 다다르면 새로운 트리를 만들어 연결시키는 방법을 이용하였다. 결과적으로 입력과 검색 속도를 상당히 빠르게 진전시킬 수 있었으나 CB트라이와 마찬가지로 더미노드를 사용하고 여러 트리의 링크를 사용하기 때문에 저장공간이 커지는 단점을 안고 있다. 본 논문에서 제안한 RCB트라이는 더미노드를 완전히 없애 treemap을 약 35%정도 줄일 수 있었고 HCB트라이에 비해 전체 색인의 크기를 절반으로 줄였다.
This paper proposes RCB(Reduced Compact Binary) tie to correct faults of both CB(Compact Binary) tie and HCB(Hierarchical Compact Binary) trie. First, in the case of CB trie, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nods used in balancing trees. On the other hand, if the HCB trie realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing on the right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CB trie and of many tree links. In the case of RCB trie in this thesis, the tree-map could be reduced by about 35% by completely cutting down dummy nods and the whole size by half, compared with the HCB trie.
