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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경희대학교 Kyung Hee University |
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연구책임자 | 이영구 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-05 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900022709 |
과제고유번호 | 1711051840 |
사업명 | 개인기초연구(미래부) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 그래프 마이닝.그래프 압축.그래프 요약.분산 처리.빅 그래프. |
□ 연구개요
빅그래프는 마케팅, 사회현상 분석, 자연과학 연구 등과 같이 다양한 분야에서 유용한 정보를 찾기위해 활용되기 시작했으며, 최근에 여러 그래프 처리 플랫폼이 제안되었다. 그러나 빅그래프가 갖는 초대용량성, 복잡하고 고차원적인 그래프의 형태, 동적 변화 등으로 인해 더 빠른 빅그래프 처리엔진이 요구되고 있다. 그래프 요약 및 압축은 그래프의 구조적 특성을 유지하면서 그래프 크기를 줄일 수 있는 기술로서, 원래 그래프의 복원 없이 요약/압축된 그래프를 사용하면 그래프 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구는 빅그
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