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초록·키워드
대규모 관계망은 디지털 인문학, 지식 그래프 및 사회관계망 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 탐색 성능 평가의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 동일한 인물관계망 데이터와 BFS 탐색 논리 및 탐색 조건을 적용하여 JSON 기반 인메모리 인접 리스트 탐색과 Neo4j 기반 단계별 질의 탐색의 성능을 비교하였다. Degree 기반 계층 표본추출로 90명의 벤치마크 대상을 선정하고, 탐색 깊이 1~5단계에서 예비 실행 2회와 본 실행 10회를 수행하였다. 총 4,500 쌍의 비교에서 Node Count, Link Count 및 SHA-256 해시값이 모두 일치하여 탐색 결과의 동일성을 확인하였다. 성능 측정 결과, Depth 1에서는 모든 그룹에서 Neo4j가 더 빨랐으나, Depth 3 이후에는 모든 그룹에서 JSON 기반 탐색이 더 빠르게 나타났다. Depth 5에서는 JSON 기반 탐색의 Server Time이 Neo4j 대비 49.3~71.7% 개선되었다. 이러한 결과는 관계망 탐색 성능이 데이터 저장 방식과 실행 구조의 영향을 받음을 보여주며, 대규모 관계망 탐색 시스템 설계를 위한 벤치마크 결과를 제시한다.
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