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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양평우 (국립농업과학원) 남광우 (군산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.1
발행연도
2018.1
수록면
53 - 60 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.1.53

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본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
#분산 처리 시스템 #공간 웹 객체 #Spark #공간 웹 객체 인덱스 #ditributed processing system #spatial web object #spark #spatial web object index

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 구조
4. 시스템 구현
5. 공간 웹 객체 검색 성능 실험
6. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
I. D. Felipe, V. Hristidis, and N. Rishe, Keyword search on spatial databases, Proc. of the IEEE 24th International Conference on Data Engineering, pp. 656-665, 2008. D. Zhang, Y. M. Chee, A. Mondal, A. K. H. Tung, and M. Kitsuregawa, Keyword search in spatial databases: Towards searching by document, Proc. of the 25th IEEE International Conference on Data Engineering, pp. 688-699, 2009. Y. Zhou, X. Xie, C. Wang, Y. Gong, and W.-Y. Ma, Hybrid index structures for location-based web search, CIKM, pp. 155-162, 2005. M. R. Evans, D. Oliver, X. Zhou and S. Shekhar, Spatial big data, Hassan A. K. (eds.), Big data: techniques and technologies in geoinformatics, Taylor & Francis Group, UK, pp. 149-156. 2014. Apache Hadoop, http://hadoop.apache.org

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