본 논문에서는 3차원 최대 범위 합(3D Maximum Range-Sum, 3D MaxRS) 문제와 최대 시공간 범위 합 변화(Maximum Spatiotemporal Range-Sum Change, MaxStRSC) 문제를 소개한다. 3D MaxRS 문제는 모든 객체 내부에 포함된 가중치의 합이 최대가 되는 3차원 범위를 찾는 것을 목표로 하며, MaxStRSC 문제는 모든 객체 내부에 포함된 가중치의 합이 최대의 증가를 보이는 시공간 범위를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문의 목적은 두 가지 문제를 해결함으로써 대규모 역사적 시공간 데이터셋에서 데이터 분석가가 흥미로운 시공간 영역을 찾을 수 있도록 효율적인 방법을 제공하는 데 있다. 각 문제에 대해 수학적 설명을 제시하고, 이에 대한 몇 가지 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들은 주로 2차원 데이터셋에서 최적 영역을 찾거나 2차원 데이터 스트림에서 버스트 영역을 모니터링하려고 시도해 왔다. 그러나 그 대부분은 우리의 문제를 직접적으로 해결할 수 없다. 일부 기존 방법을 3D MaxRS 문제에 적용하거나 수정하여 해결할 수는 있더라도, 이들은 제한적인 확장성을 가진다. 또한, 어느 방법도 MaxStRS-RC 문제(일종의 MaxStRSC 문제)를 해결하는 데 사용할 수 없다. 마지막으로, 제안된 알고리즘들의 성능을 실험적으로 연구한다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 확장 가능하며 기존 방법보다 훨씬 더 효율적임을 보여준다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.