하둡 환경에 적합한 클러스터 그룹 기반 속성 정보를 이용한 빅 데이터 관리 기법

한군희; 정윤수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한군희 정윤수

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제13권 제9호

발행연도: 2015.1

수록면: 235 - 242 (8page)

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소셜 네트워크 기술이 발달하면서 빅 데이터 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 중앙 서버가 아닌 분산 서버에 저장된 데이터를 손쉽게 검색 및 추출하기 위한 기술은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스를 제공하는 컨텐츠 서버와 관리 서버에서 사용자가 원하는 정보의 처리시간을 최소화하기 위한 빅 데이터 관리 기법을 제안하다. 제안 기법은 빅 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터를 그룹으로 분류한 후 분류된 그룹 내 데이터를 속성정보와 연계하여 해쉬체인에 적용한다. 또한, 분산 서버에 저장된 데이터를 최단 시간에 추출하기 위해서 데이터 인덱스 정보(DII, Data Index Information)를 그룹화하여 데이터에 부여된 다중의 속성 정보를 분류하여 데이터의 처리 속도를 향상시킨다. 실험 결과, 클러스터 그룹 수에 따른 데이터의 평균 검색 시간은 평균 14.6% 향상되었고, 키워드 수에 따른 데이터 처리시간은 평균 13% 단축되었다.

#빅 데이터 #하둡 환경 #다중 속성 #데이터 관리 #데이터 인덱스 정보 #Big Data #Hadoop Environment #Multi Attribute #Data Management #Data Index Information

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참고문헌 신청

A. Chong / 2003 / Hierarchical fuzzy classifier for bioinformatics data / 2003. Proceedings. Seventh International Symposium on Signal Processing and Its Applications : 45 ~ 48

A. Katal / 2013 / Big data:Issues, challenges, tools and Good practices / 2013Sixth International Conference on Contemporary Computing(IC3) : 404 ~ 409

E. Ahmed / 2008 / Resource capability discovery and description management system for bioinformatics Data and service Integration - an experiment with gene regulatory networks / 20

H. Hu / 2014 / Toward Scalable Systems for Big Data Anaqlytics: A Technology Tutorial / IEEE Access 2 : 652 ~ 687

J. Manyika / 2011 / Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity / Mckinsey Global Institute : 1 ~ 137

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이 논문의 저자 정보

한군희

소속기관 한국디지털정책학회

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 16 이용수 174

정윤수

소속기관 목원대학교

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