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개요KD-Tree(K-Dimensional Tree)는 다차원(K차원) 데이터에서 효율적인 검색을 가능하게 하는 공간 분할 기반의 이진 탐색 트리입니다. 특히 2D/3D 공간 탐색, 최근접 이웃 검색(Nearest Neighbor Search), 범위 질의(Range Query) 등에 최적화되어 있어 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝, 로보틱스 등에서 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의KD-Tree는 K차원 데이터를 표현하기 위한 **이진 분할 트리(Binary Space Partitioning Tree)**입니다. 각 노드는 하나의 축을 기준으로 데이터를 이진 분할하며, 축은 트리의 깊이에 따라 반복적으로 선택됩니다.차원 기반 트리: 트리 깊이 d에서 분할 축은 d mod k로 결정구성 원리: 중간값 기준으로..

개요Multidimensional Index Structure(다차원 인덱스 구조)는 다차원 데이터에서 빠른 검색과 효율적인 데이터 처리를 지원하는 인덱싱 기법입니다. 이는 공간 데이터, 시계열 데이터, 이미지 데이터, IoT 데이터 등 다양한 응용 분야에서 사용되며, 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 글에서는 다차원 인덱스 구조의 개념, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 다차원 인덱스 구조란?다차원 인덱스 구조는 2차원 이상의 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 설계된 데이터 구조입니다. 이는 전통적인 1차원 인덱싱 기법(예: B-Tree, Hash Index)으로 처리하기 어려운 공간 데이터나 복잡한 다차원 쿼리를 최적화하는 데 사용..