2016년 춘계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
효율적인 각 기반 공간 분할 병렬 스카이라인 질의 처리를 위한 데이터 샘플링 기반 프루닝 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Sampling based Pruning Approach for Efficient Angular Space Partitioning based Skyline Query Processing |
| 저자(Author) |
최우성
민종현
정재화
정순영
Woo-Sung Choi
Jong-Hyeon Min
Jaehwa Chung
SoonYoung Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0055 ~ 0058 (2016. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스카이라인 질의란 다수의 선택지 중 '선호될 만한(preferable)' 선택지를 요청하는 질의이다. 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키는 스카이라인 질의는 데이터가 폭증하는 빅데이터 환경에서 매우 유용하게 활용된다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 · 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 · 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행 중이다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 · 중복 계산 문제 · 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 최근 각 기반 공간분할 기법을 사용하여 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하는 맵리듀스 기반 스카이라인 질의 처리 기법이 제안되었으나 해당 기법은 네트워크 비용 관점에서 최적화되어있지 않다. 본 논문에서는 부하 불균 등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 새로운 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 제안한다. MR-SEAP에서는 데이터를 샘플링하여 샘플 스카이라인 객체를 추출한 뒤 해당 객체들을 균등 분배하는 각도를 기준으로 공간을 분할하여 스카이라인 질의를 병렬 계산하되, 샘플 스카이라인을 이용하여 다수의 객체를 사전에 프루닝함으로써 네트워크 비용을 절감한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 수량(cardinality) 및 분포(distribution)에 따른 제안 기법의 성능을 실험 평가함으로써 제안 기법의 우수성을 검증한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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