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| 한글제목(Korean Title) |
GPU를 활용한 연관 규칙 마이닝 가속화 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Parallel Association Rule Mining using GPU Acceleration |
| 저자(Author) |
이혜주
신진명
김태훈
김윤호
Hye-Ju Lee
Jinmyeong Shin
Tae-Hoon Kim
Yoon-Ho Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0004 ~ 0006 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
상품을 취급하는 다양한 산업 분야에서 소비자의 소비 패턴을 분석하고 그에 따라 상품을 이동, 저장하는 것은 상품 관리와 관련된 비용과 직결된 문제이며 이에 따라 Market basket 문제와 같은 요구 사항 예측 문제를 해결하기 위한 다양한 시도들이 있어왔다. 그 해결책 중 하나인 Apriori 알고리즘은 대용량 소비 데이터에서의 소비 패턴 예측에 있어 우수한 성능을 보여주었으나 연산과정에서의 데이터 간의 종속성에 의한 병목 현상에 의해 느린 연산 속도를 보였다. 본 논문에서는 이런 한계를 극복하기 위해 GPU 기반 Apriori 알고리즘 가속화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 Apriori 알고리즘에서 병목현상을 유발하던 데이터 간 종속 현상을 제거하기 위한 Intermediate Transaction ID Itemset 자료구조 및 GPU 기반 가속화 알고리즘을 통해 Apriori 알고리즘이 Single Instruction Multiple Data 방식으로 동작하도록 하며 실험을 통해 기존 Apriori 알고리즘 가속화 알고리즘 대비 최대 2795%의 가속 성능을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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