초록 ▼

● 대규모 과학 기술 데이터를 DBMS에 데이터 로딩 없이 질의 처리를 하는 in-situ 분석 기술 개발
● 분산 시스템 환경인 SciDB에서 in-situ 분석을 위해 HDF Merger와 In-situ scan operator 개발
● In-situ scan operator를 통해 질의 처리 시 기존의 SciDB 데이터 로딩 과정 이후 질의 처리에 비해 질의 형태에 따라 6123% 성능을 개선
● 실제 질의에 대해 모든 데이터 셋을 로딩하지 않아도 되기 때문에 다수의 데이터 셋과 낮은 selectivity를 요

● 대규모 과학 기술 데이터를 DBMS에 데이터 로딩 없이 질의 처리를 하는 in-situ 분석 기술 개발
● 분산 시스템 환경인 SciDB에서 in-situ 분석을 위해 HDF Merger와 In-situ scan operator 개발
● In-situ scan operator를 통해 질의 처리 시 기존의 SciDB 데이터 로딩 과정 이후 질의 처리에 비해 질의 형태에 따라 6123% 성능을 개선
● 실제 질의에 대해 모든 데이터 셋을 로딩하지 않아도 되기 때문에 다수의 데이터 셋과 낮은 selectivity를 요구하는 질의일 경우 최대 75배 이상의 성능을 개선
● Matrix에 대한 질의 처리에 가장 대중적이며 단일 시스템 환경에서 동작하는 프레임워크인 MATLAB과 성능 비교에서 데이터의 크기가 커질수록 질의 처리에 1319% 성능을 개선
● 범용적으로 다양한 과학 기술 데이터를 분석하는데 크게 도움 될 뿐 아니라, 실제로 위성 빅데이터 기반의 적조 탐지 및 발생 경향을 분석하거나 해색 원격탐사 데이터 처리 및 분석에서 활용 가능

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 6
• 표(그림)목차 ... 8
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 10
• 제1절 과학 기술 데이터의 증가 ... 10
• 제2절 과학 기술 데이터 처리를 위한 기존 시스템들의 문제점 ... 11
• 제3절 과학 기술 데이터 로딩의 문제점 ... 12
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 15
• 제1절 Array 데이터 처리 시스템 ... 15
• 제2절 일반적인 데이터 로딩 방법 ... 18
• 제3절 In-situ 분석 기술 ... 19
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 22
• 제1절 In-situ 분석방법의 목적 ... 22
• 제2절 SciDB에 In-situ 분석방법 적용 ... 24
• 제3절 In-situ scan operator ... 26
• 제4장 구현 사항 ... 31
• 제5장 실험 ... 34
• 제1절 SciDB 데이터 로딩 후 질의 처리와 성능 비교 ... 34
• 제2절 MATLAB과 성능 비교 ... 37
• 제6장 목표달성도 ... 41
• 제7장 연구개발결과의 활용계획 ... 41
• 참고문헌 ... 44
• 끝페이지 ... 45