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저자정보
김민영 (충북대학교) 최도진 (충북대학교) 박재열 (충북대학교) 김연동 (충북대학교) 임종태 (충북대학교) 복경수 (충북대학교) 최한석 (목포대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제19권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
141 - 151 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

분산환경에서 확률분포에 따른 경로 기반 서브 그래프 탐색 기법
김민영 ; Kim ,  Min Young 전기·전자·정보·컴퓨터학부 2019.01 학위논문
분산 환경에서 경로 질의 기반 서브 그래프 탐색 기법
김민영 ,  최도진 ,  박재열 외 5명 한국콘텐츠학회논문지 2019.01 학술저널

2018

분산 환경에서 서브 그래프 탐색을 위한 경로 질의 기반 그래프 처리 기법
김민영 ,  최도진 ,  김민수 외 6명 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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개체 간의 상호 작용을 나타내기 위해 그래프 데이터 형태의 네트워크가 많은 애플리케이션에서 사용되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 처리해야할 네트워크의 크기가 점점 커짐에 따라 하나의 서버에서 이를 처리하기 어려워졌기 때문에 분산 처리의 필요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 그래프 데이터가 분산 저장되어있는 환경에서 서브 그래프 탐색을 효율적으로 수행하기 위한 분산 처리시스템을 제안한다. 불필요한 탐색을 줄이기 위해 데이터의 통계정보를 활용해 확률적인 스코어링을 통해 탐색 순서를 정한다. 그래프 네트워크의 정점과 차수의 관계는 데이터의 종류에 따라 다른 특성을 보일 수 있기 때문에 여러 분포적 특성을 갖는 그래프에 대해 다른 스코어링 방법을 통해 불필요한 탐색을 줄이기 위한 스코어를 계산하여 탐색 순서를 결정한다. 결정된 순서에 따라 그래프가 분산 저장된 서버에서 순차적으로 탐색한다. 성능평가에서는 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 비교를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법보다 탐색 시간이 약 3~10% 향상됨을 보였다.
#그래프데이터 #그래프 탐색 #분산 처리 #서브그래프 매칭 #빅데이터 #Graph Data #Graph Search #Distributed Processing #Subgraph Matching #Bigdata

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 서브 그래프 탐색 기법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
A. Cuzzocrea / 2004 / A grid framework for approximate aggregate query answering on summarized sensor network readings / Proc. OTM Workshops :144~153 google schola A. Fariha / 2013 / Mining frequent patterns from human interactions in meetings using directed acyclic graphs / Proc. Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :38~49 google schola F. Jiang / 2014 / Mining interesting “following” patterns from social networks / Proc. International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery :308~319 google schola F. Towards / 2013 / Towards a Scalable HDFS Architecture / Proc. International Conference on Collaboration Technologies and Systems :155~161 google schola J. Dörre / 2015 / Modeling and optimizing MapReduce programs / Concurrency and Computation : Practice and Experience 27(7):1734~1766 google schola

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