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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유재수
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2018
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최근 소셜 미디어, IoT 등에 대한 활용이 증가됨에 따라 대용량의 그래프 스트림이 생성되고 있으며 그래프 스트림을 실시간으로 처리하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 효율적인 그래프 스트림 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 점진적 처리를 통해 변경된 영역만을 처리하여 연산량을 감소시키며 이전 결과 데이터를 재사용하여 계산되는 정점의 탐색 비용 및 디스크 I/O 비용을 감소시킨다. 점진적 처리 시 그래프 많은 변경으로 인해 탐색 비용 및 처리 비용이 증가할 수 있기 때문에 점진적 처리와 정적인 처리를 선택적으로 수행하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안하는 비용 모델은 실제 처리된 이력을 바탕으로 재계산 영역의 탐색 비용 및 처리 비용의 예측 값을 계산하여 점진적 처리가 정적인 처리보다 이득인 경우 점진적 처리를 수행한다. 제안하는 기법의 처리 구조는 캐시를 사용하여 읽어온 데이터와 인접 정점의 데이터를 저장하였다가 처리 시 메모리 매핑만을 수행하여 처리의 효율성을 높인다. 다양한 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
목차
Ⅰ. 서론 1Ⅱ. 관련연구 51. 정적 처리 기법 52. 점진적 처리 기법 113. 기존 연구의 문제점 15Ⅲ. 제안하는 스트림 데이터 처리 기법 161. 시스템 구조 162. 재계산 비용 예측 183. 비용 모델 214. iGAS 245. 캐싱 31Ⅳ. 성능 평가 331. 성능 평가 환경 332. 성능 평가 결과 35Ⅴ. 결론 및 향후연구 44참고문헌 46
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