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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최창락 (경희대학교 이과대학 지리학과) 김예린 (경희대학교 이과대학 지리학과) 홍성연 (경희대학교 이과대학 지리학과)
저널정보
한국지리정보학회 한국지리정보학회지 한국지리정보학회지 제21권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
119 - 131 (13page)

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휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.
#클라우드 컴퓨팅 #병렬 연산 #공간분석 #공간데이터 #효율성 #효과성

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Armbrust, M. / 2009 / Above the clouds: a berkeley view of cloud computing google schola Azad, A / 2017 / A workefficient parallel sparse matrix-sparse vector multiplication algorithm / Proceedings of the 2017 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium :688~697 google schola 조영임 / 2013 / 빅데이터의 이해와 주요 이슈들 / 한국지역정보화학회지 16(3):31~52 dbpia 최재규 / 2011 / 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 평가 요소 / 보안공학연구논문지 8(3):371~384 dbpia Cleveland, W. S / 1979 / Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots / Journal of the American Statistical Association 74(368):829~836 google schola

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