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저자정보
한진수 (충북대학교) 조중권 (충북대학교) 최도진 (충북대학교) 임종태 (충북대학교) 복경수 (충북대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
172 - 180 (9page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.4.172

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

그래프 스트림 분산 관리를 위한 정점 절단 기반의 분할 기법
한진수 ,  조중권 ,  최도진 외 3명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.04 학술저널
분산 그래프 환경에서 정점 절단 기반의 그래프 스트림 분할 기법
한진수 전기·전자·정보·계산기학부 2018.01 학위논문

2017

부하 분산을 위한 정점 절단 기반의 그래프 스트림 분할 기법
한진수 ,  조중권 ,  최도진 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

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SNS, 시맨틱 웹, IoT 등 다양한 분야에서 그래프 데이터가 생성되고 있다. 최근 그래프가 동적으로 변화하는 대용량의 그래프 스트림에 대한 활용이 증가됨에 따라 실시간으로 그래프를 분산 관리하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 질의 처리 성능 향상과 부하 분산을 고려한 정점 절단기반의 스트림 그래프 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저장 공간의 사용률 및 처리량을 고려한 노드의 부하를 그래프 분할 기준으로 선정한다. 또한, 핫 데이터로 인해 특정 노드에 부하가 집중되는 문제점을 해결하기 위해 핫 데이터가 삽입되는 경우 처리 성능에 더 높은 비중을 두고 분할을 수행한다. 성능평가에서는 기존 기법과의 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
#그래프 분할기법 #스트림 데이터 #정점 절단 분할 #핫 데이터 #graph partitioning #streaming data #vertex-cut #hot data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 그래프 스트림 분할 기법
3. 성능 평가
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
B. Hendrickson and R. Leland, A multilevel algorithm for partitioning graphs, Proc. of ACM/IEEE conference on Supercomputing, pp. 1-14, 1995. J. E. Gonzalez, Y. Low, and H. Gu, PowerGraph: Distributed Graph-Parallel Computation on Natural Graphs, Proc. of USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation, pp. 17-30, 2012. https://en.wikipedia.org/wiki/Power_law C. Xie, W. Li, and Z. Zhang, S-PowerGraph : Streaming Graph Partitioning for Natural Graphs by Vertex-Cut, CoRR, abs/1511.02586, 2015. A. Abdolrashidi and L. Ramaswamy, Continual and Cost-Effective Partitioning of Dynamic Graphs for Optimizing Big Graph Processing Systems, Proc. of IEEE International Congress on Big Data, pp. 18-25, 2016.

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