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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김용기 (전주비전대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,315 - 1,322 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.8.1315

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최근 시공간 데이터의 양이 급격히 증가하고 있다. 이러한 대규모 시공간 데이터 분석을 통해 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. Apache Spark는 대표적인 대규모 분산 처리 프레임워크이며 메모리 기반의 분산 처리를 수행함으로써 대규모 데이터에 대해 빠른 처리 속도를 보인다. 그러나 기존 Spark 기반 연구는 공간적으로 밀집되어 있는 데이터의 경우 한 노드에 데이터가 집중된다는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 시공간 데이터 질의 처리를 위해 Spark 상에서 수행되는 시공간 그리드 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터의 공간 및 시간을 고려하기 때문에 분산 및 병렬처리하기에 좋은 로드 밸런싱을 유지한다. 아울러 제안하는 기법을 통한 시공간 Range 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 성능 평가 결과, 제안하는 시공간 그리드 분할 기법은 범위 질의 처리 시간 측면에서 기존 기법보다 29%의 우수한 성능을 보인다.
#빅데이터 #시공간 데이터 #아파치 스파크 #시공간 분할 #범위 질의 처리 #Big data #spatio-temporal data #Apache spark #Spatio-temporal partitioning #Range query processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 시공간 그리드 분할 기법
Ⅳ. 성능평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
A. Labrinidis / 2012 / Challenges and opportunities with big data / Proceedings of the VLDB Endowment 5(12):2032~2033 google schola X. Wu / 2013 / Data mining with big data / IEEE transactions on knowledge and data engineering 26(1):97~107 google schola V. Pandey / 2018 / How good are modern spatial analytics systems? / Proceedings of the VLDB Endowment 11(11):1661~1673 google schola A. Chaturvedi / 2020 / Service evolution analytics: change and evolution mining of a distributed system / IEEE Transactions on Engineering Management 68(1):137~148 google schola B. Jagadeesh / 2021 / A Major Issue: Data Security in Distributed System Environment / International Journal of Research in Engineering, Science and Management 4(4):174~176 google schola

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