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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 21 - 26 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.4.21
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최근 위치 및 지도의 활용이 늘면서 공간 데이터의 사용이 급격히 증가하고 있고 공간 데이터로부터 지식을 추출하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 빅 데이터나 데이터마이닝 기술에서 클러스터링이 중요한 역할을 차지하고 있듯이 공간 데이터 분야에서도 지식을 추출하기 위해서는 공간 클러스터 발견이 중요하다. 공간 데이터는 대용량 데이터이고 점뿐만 아니라 복잡하고 가변 길이인 선과 면을 처리해야 하므로 특히 성능이 강조된다. 본 논문에서는 공간 데이터 클러스터링을 효율적으로 수행하기 위하여 기존의 공간 데이터 클러스터링 알고리즘을 GPGPU를 활용하도록 개선하는 방법을 제안한다. 다수의 GPGPU 코어를 활용하여 공간 데이터를 병렬로 처리하여 성능을 향상시키는 방법을 사용한다. 제안한 방법의 개선된 성능을 측정하기 위하여 실제 공간 데이터 셋을 구축하고 비교 실험을 수행한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 병렬 H-Scan 클러스터링 방법
Ⅳ. 성능평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
D. Xu / 2015 / A comprehensive survey of clustering algorithms / Annals of Data Science(AODS) 2(2):165~193
J. Mennis / 2009 / Spatial data mining and geographic knowledge discovery-An introduction / Computers, Environment and Urban Systems 33(6):403~408
G. Sheikholeslami / 1998 / Wavecluster : A multiresolution clustering approach for very large spatial databases / Proc. of the 24th VLDB Conf. 98:428~439
K. S. Chang / 2017 / Density-based clustering algorithm for GPGPU computing / IEEE Int. Conf. on Applied System Innovation :774~777
G. R. L. Silva / 2017 / CUDA-Based Parallelization of Power Iteration Clustering for Large Datasets / IEEE Access 5:27263~27271
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K. S. Chang / 2017 / Density-based clustering algorithm for GPGPU computing / IEEE Int. Conf. on Applied System Innovation :774~777
G. R. L. Silva / 2017 / CUDA-Based Parallelization of Power Iteration Clustering for Large Datasets / IEEE Access 5:27263~27271
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