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저자정보
조정희 (한국전자통신연구원) 이강우 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제26권 제1호(통권 제83호)
발행연도
2018.3
수록면
3 - 10 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2018.26.1.003

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빅데이터의 많은 부분을 차지하고 있는 공간 빅데이터는 빅데이터의 일반적인 특징을 보유하면서 장소에 대한 속성 또한 추가적으로 포함한다. 따라서 생성하는 데이터의 양이 방대할 뿐만 아니라 다른 종류의 빅데이터에 비하여 다양성과 복잡도가 매우 높은 특징을 가지고 있다. 대부분의 기존 빅데이터 처리 기술들은 공간 정보 처리에 특화된 처리 기능을 제공하지 않거나 제한된 기능만을 제공하여 공간 데이터 처리 성능의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발하고 있는 Marmot 시스템을 소개한다. Marmot은 공간 빅데이터의 빠른 처리를 위한 함수 기반의 고성능 공간 빅데이터 저장관리 시스템이다. 이 시스템은 하나 이상의 공간 연산들의 체인으로 분석의 대상이 되는 응용을 기술하고, 입력 공간 빅데이터의 크기에 따라 맵리듀스(MapReduce) 또는 인메모리(In-Memory) 작업을 동적으로 선택하여 수행한다. 이때, 주어진 작업을 맵리듀스 방식으로 처리하는 경우 사용되는 맵리듀스 횟수를 최소화 하는 기능을 통해 고속의 공간 분석 응용의 수행 성능을 보여준다. 또한 개방형 공간 연산 기반의 데이터 처리 기능을 제공하여 사용자 정의가 가능한 공간 연산을 통한 높은 확장성을 제공한다.
#공간 빅데이터 #오픈 플랫폼 #하둡 #맵리듀스 #Gepspatial Big Data #Open Platform #Hadoop #MapReduce

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Marmot 시스템 설계
4. Marmot 시스템 구현
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - Annoni, A. / 2004 / Towards a European spatial data infrastructure: the INSPIRE initiative / Proceedings of the 7th international global spatial data infrastructure conference : 11 ~ google schola [보고서] - Beyer, M .A. / 2012 / The importance of big data: a definition, Technical report : 3 ~ 4 google schola [학술대회논문] - Bodden, E. / 2014 / Ts4j: a fluent interface for defining and computing typestate analyses / Proceedings of the 3rd ACM SIGPLAN International Workshop on the State of the Art in Java Program Analysis : 1 ~ 6 google schola [학술대회논문] - Eldawy, A. / 2014 / SpatialHadoop: towards flexible and scalable spatial processing using mapreduce / Proceedings of the 2014 SIGMOD PhD symposium : 46 ~ 50 google schola [단행본] - Evans, M. R. / 2014 / Spatial big data. Big Data: Techniques and Technologies in Geoinformatics : 149 ~ google schola

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