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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박홍규 (동양미래대학교) 박남훈 (안양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제2호(JKIIT, Vol.17, No.2)
발행연도
2019.2
수록면
13 - 20 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.2.13

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최근 빅데이터 산업의 규모가 커지면서 더 방대한 양의 데이터 처리, 실시간 데이터 분석 등 산업의 요구사항들도 점차 고도화되고 있다. 많은 빅데이터 분석 플랫폼에서 탐색 공간 최소화를 통한 분석 성능 향상을 위하여 블룸 필터를 많이 활용하지만, 기존의 방법들은 시스템 요구사항이나 빅데이터의 특성들을 잘 반영하지 못하고 있으며, 주로 긍정오류율을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 하지만 빅데이터 영역에서는 긍정오류율보다 실시간으로 발생되는 방대한 양의 데이터를 지연 없이 적재해야 하며, Spark, Storm과 같은 인-메모리 처리 엔진의 경우에는 저장 공간 또한 효율적으로 활용해야 한다. 본 논문에서는 이러한 빅데이터의 특성을 고려하여 적재 성능과 저장 공간 비용을 최적화한 동적 블룸 필터 기법들을 제안하고, 실험을 통해 이들의 효율성과 성능을 검증한다. 본 연구 결과를 블룸 필터를 이미 활용 중인 빅데이터 분석 플랫폼에 적용하여 플랫폼의 성능 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 빅데이터 환경에서의 DBF 기법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
J. Dean / 2008 / MapReduce : Simplified Data Processing on Large Clusters / ACM Communications of the ACM 51(1):107~113 google schola M. . Zaharia / 2016 / Apache Spark : a unified engine for big data processing / Communications of the ACM 59(11):56~65 google schola STORM, A. Storm / distributed and fault-tolerant realtime computation google schola BIGSTREAM google schola B. Bloom / 1970 / Space/time tradeoffs in hash coding with allowable errors / Communications of the ACM 13(7):422~426 google schola

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