리버스 스카이라인 질의는 정보 제공자가 정보를 필요로 하는 특정 고객에게 정보를 제공하기 때문에 적은 비용으로 높은 효율성을 얻을 수 있다. 리버스 스카이라인 기존 연구에는 RSSA, ERSL, RSIP기법이 있다. RSSA는 전처리 단계에 걸리는 시간이 길고 고차원 데이터 처리에 비효율적이다. ERSL과 RSIP는 RSSA에 비해 성능이 우수하지만 실행 시간이 대상 객체 수 변화에 유연하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 RSTS(efficient Reverse Skyline query processing using Two-level Skyline) 기법은 리버스 스카이라인을 계산하기 위한 전처리 단계가 필요 없다. RSTS 기법은 2 레벨 스카이라인을 이용하여 리버스 스카이라인 후보객체 수를 줄였으며 윈도우 질의의 횟수를 줄이기 위하여 피 비교대상 객체의 수를 최소화 하였다. 실험 결과를 통하여 RSTS 기법의 성능향상을 증명하였다.
Reverse skyline query can achieve low-cost and high efficiency through providing the information only to a specific customer who would need it instead of all customers. Regarding reverse skyline method we can raise previous research-RSSA, ERSL and RSIP. However RSSA need long pre-processing time and it is inefficient in high dimension environment. As for the ERSL and RSIP, its performance better than the former, but the process time is unstable when the number of objects changes. In this paper, we propose a new method - RSTS (Efficient Reverse Skyline Query Processing using Two-level Skyline) that does not require preprocessing. The RSTS minimized the number of the query by pruning reverse skyline candidate. And, the RSTS reduced the number of target objects in order to minimize the window query. Experimental results show that the performance of the proposed method is better than those of the existing ones.
