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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 柳哉秀
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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최근 대규모 RDF 데이터를 효과적으로 분산 저장하기 위해 RDF 분할 기법의 연구가 진행되고 있다. 기존 분할 기법은 특정 데이터의 사용이 증가되어 서버의 부하가 발생하는 경우 데이터 재분할을 수행하고, 특정 서버에 질의 부하가 집중되는 경우 부하를 분산시키기 위해 데이터를 복제한다. 하지만 지속적으로 데이터의 추가 및 변경이 발생하는 환경에서 특정 서버에 데이터가 집중되거나 복제된 데이터에 대한 중복 데이터의 추가 비용이 발생한다. 본 논문에서는 지속적으로 데이터의 추가 및 변경이 발생하는 동적 환경에서 부하 분산을 지원하는 RDF 동적 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프 분할을 수행하기 위한 기준으로 질의에 의해 사용되는 RDF 데이터의 사용 빈도를 고려하여 클러스터와 서브 클러스터 그룹을 생성한다. 클러스터는 데이터의 사용 빈도가 높은 그룹을, 서브 클러스터는 클러스터에 비해 사용 빈도가 낮은 그룹을 가반으로 생성된다. 이렇게 생성된 클러스터와 서브 클러스터는 분산 서버의 질의 빈도수 평균값을 기준으로 부하 분산을 수행하며, 각 서버에 분산 저장되는 데이터 크기를 고려하여 그래프 데이터 분할을 수행한다. 또한 서버 간에 발생하는 통신비용을 최소화하기 위해 클러스터와 서브 클러스터 간에 연결된 간선 절단 수의 최소화를 수행한다. 이를 통해 지속적인 데이터 변경 및 추가로 인해 특정 서버에 대한 데이터 집중을 해결하고, 서버 간에 효율적인 부하 분산을 수행한다. 성능평가를 통하여 분산 서버에서 제안하는 기법이 기존 분할 기법에 비해 질의 수행 시간이 크게 향상됨을 보인다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련연구 62.1 일반적인 RDF 그래프 데이터 분할 기법 62.1.1 세 단계로 구성된 그래프 데이터 분할 기법 62.2 RDF 그래프 데이터 동적 분할 기법 92.2.1 효율적인 복제를 수행하는 그래프 데이터 동적 분할 기법 92.2.2 그래프 데이터를 효과적으로 관리하는 동적 분할 기법 122.2.3 간선 절단 수를 최소화하는 그래프 데이터 동적 분할 기법 152.3 기존 동적 분할 기법의 문제점 분석 18Ⅲ. 제안하는 동적 분할 기법 193.1 동적 분할 구조 193.2 통계 정보 관리 223.3 클러스터 생성 243.4 서브 클러스터 생성 283.5 그래프 분할(Graph Partitioning) 31Ⅳ. 성능평가 394.1 성능평가 환경 394.2 성능평가 결과 414.2.1 간선 절단 비율 414.2.2 분산 저장된 데이터 용량 비율 434.2.3 질의 응답시간 454.2.4 질의 요청 수에 따른 질의 응답시간의 표준편차 47Ⅴ. 결 론 49참고문헌 50
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