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김창수 (포스웨이브) 이주섭 (포스웨이브) 황규문 (포스웨이브) 성효진 (포스웨이브)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.2
발행연도
2018.2
수록면
99 - 105 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.2.99

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공간통계 분석중 하나인 핫스팟 분석은 “인접해 있는 것은 멀리 있는 것 보다 더 연관성이 있다”는 법칙에 따라 공간속성이나 사건의 공간 패턴을 쉽게 파악할 수 있는 기법 중 하나 이지만, 공간의 인접성이 고려되어야 하므로 분산 처리하기 용이하지 않다. 본 논문에서는 핫스팟 분석의 분산처리 방안을 기술하고 성능을 하둡 및 인메모리 기반인 Spark으로 평가한 결과 단일 시스템 대비 하둡기반 처리는 625.89%, Spark기반 처리는 870.14%의 성능향상을 확인하였으며, 하둡 기반과 Spark기반의 비교에서는 대용량 데이터 셋을 처리 할수록 Spark기반의 성능향상율이 높아짐을 확인하였다.
#공간통계 #핫스팟 분석 #공간데이터 처리 #hadoop #spark #Getis-Ord Gi* #spatial statistics #hotspot analysis #spatial data processing #hadoop #spark

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 핫스팟 분석
4. 분산처리를 통한 성능 개선 방안
5. 실험결과 및 검토
6. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Cisco. Cisco Mobile Visual Networking Index, Cisco, Jun. 2017. Franklin, Carl and Paula Hane, An introduction to GIS: linking maps to databases, Database, Vol.15, No. 2, pp. 17-22, Apr. 1992. W.R. Tobler, A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region, Economic Geography, Vol. 46, pp. 234-240, 1970. Kim Changsoo, Hadoop based Spatial Bigdata Index Creation and Processing, Korea Computer Congress, pp. 87-89, Jun. 2016. H. Kang, Hotspot Analysis: Basic of Spatial Analysis, Understanding and utilization to Closet Grouping Analysis and Local Moran I, PLANNING AND POLICY, pp. 116-121, Oct. 2008.

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