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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최기선 (LG CNS 서울과학기술대 IT정책전문대학원) 김우제 (서울과학기술대학교)
저널정보
(주)엘지씨엔에스(구LGCNS엔트루정보기술연구소) Entrue Journal of Information Technology Entrue Journal of Information Technology Vol.16 No.2
발행연도
2017.1
수록면
71 - 84 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

유전자 알고리즘 기반 ETL 배치작업 스케줄링 최적화 연구
최기선 2017.01 학위논문
적시적인 데이터 서비스 제공을 위한 유전자 알고리즘 기반 ETL 배치작업 스케줄링 최적화 연구
최기선 ,  김우제 Entrue Journal of Information Technology 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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Social Network 및 IoT(Internet of Things)의 발전에 따라 기존에는 상상하지 못했던 대용량의 데이터가 생성되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 대용량의 데이터로부터 가치를 발견하고 활용하기 위해서는 데이터 분석이 필수적이다. 이를 위해서는 분석 시스템에 대상 데이터를 적재하는 ETL(Extract Transformation Loading) 작업이 선행된다. ETL은 한정된 시스템 자원에서 수백, 수천 개의 작업이 선후 관계로 묶여 스케줄링되어 있으며, 비즈니스 변화에 의한 데이터 용량의 증감으로 인해 성능 지연이 발생할 수 있기 때문에 지속적인 성능 관리가 필요하다. 본 연구에서는 ETL의 성능 최적화를 위하여 메타 휴리스틱의 일종으로 인공지능의 한 분야인 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화 방안을 도출하였다. 유전자 알고리즘의 적합도 함수로 ETL 배치작업 수행 시간 최소화와 서버 CPU 자원의 부하 최소화를 사용하였고 제약조건으로 ETL 배치작업 종료 시간, 동시 실행 작업수를 두었다. 연구 대상 데이터는 현업에서 수행되고 있는 260개 적재 작업의 3개월 평균 CPU 사용량, 실행시간 정보를 활용하였으며, 최적의 결과를 도출하기 위해 파라미터를 변경하며 실험을 반복 수행하였다. 본 연구는 빅데이터 시스템의 데이터 적재작업을 최적으로 운영할 수 있는 중요한 기반이 될 것으로 기대한다.
#GA #Genetic Algorithm #Meta Heuristic #AI #ETL #Data Service #Big Data #DW

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류기동 / 2014 / 유전자 알고리즘을 이용한 IT 서비스 담당자 권역할당 최적화 모델 연구 / 한국정보기술학회논문지 12(12):101~114 dbpia 신성호 / 2011 / 과학기술정보콘텐츠 통합관리시스템 구축을 위한 데이터 마이그레이션 모델 수립 및 적용 사례 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(11):123~136 dbpia 문치웅 / 1998 / 공정순서에기초한 생산셀 설계를 위한 유전 알고리즘 접근 / 한국경영과학회지 23(3):123~133 google schola 정윤철 / 2008 / ETL 상에서 파일 시스템을 이용한 대용량 데이터 처리 기법 / 한국정보과학회 학술발표논문집 35(1C):127~131 dbpia 양미나 / 2006 / 유전자 알고리즘을 이용한 매트릭스조직의 소프트웨어 개발 스케쥴링 / 경영과학 23(3):187~198 google schola

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