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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 211 - 219 (9page)
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본 연구에서는 AI 진단 및 학습 추천을 하기 위한 학습 맵(지식그래프)의 매핑 기능과 관련하여, 효율적인 매핑 기능 개발을 위한 그래프 데이터베이스의 기능을 비교 분석하였다. Neo4j, Microsoft Azure Cosmos DB, Aerospike 등 주요 그래프 데이터베이스별 기능의 공통점과 차이점을 바탕으로 데이터 모델링, 쿼리 언어 및 API, 데이터 무결성 및 보안, 성능 및 수평적 확장성, 커뮤니티 및 지원이라는 5가지 비교 기준을 설정하였다. 이를 바탕으로, 학습 맵 매핑의 효과적인 개발을 위한 적합한 그래프 데이터베이스 선정 시 고려해야 할 사항을 도출하였다. 이러한 고려 사항은 학습 맵을 활용한 기능 개발 시 적합한 그래프 데이터베이스 선택의 기반이 될 수 있을 것이다. 본 연구는 향후 그래프 데이터베이스를 활용한 학습 맵 구축 시 실질적인 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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