초록 ▼

연구개요
그래프 데이터는 차세대 웹상의 데이터 집합을 연결하는 데 촉망받는 데이터 포맷으로 현재 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 그래프 데이터의 진화에 관련된 대용량 데이터 처리 기술은 웹 데이터 진화를 충분히 지원하기에는 아직 미흡한 상태에 머물고 있다. 다양하고 동적으로 변화하는 대용량의 그래프 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 도전 과제들이 남아 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 빅데이터 처리기술을 활용하여 대용량 동적 그래프 데이터를 처리하는 프레임워크를 연구하고자 한다.

연구 목표대비 연구결과<

연구개요
그래프 데이터는 차세대 웹상의 데이터 집합을 연결하는 데 촉망받는 데이터 포맷으로 현재 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 그래프 데이터의 진화에 관련된 대용량 데이터 처리 기술은 웹 데이터 진화를 충분히 지원하기에는 아직 미흡한 상태에 머물고 있다. 다양하고 동적으로 변화하는 대용량의 그래프 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 도전 과제들이 남아 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 빅데이터 처리기술을 활용하여 대용량 동적 그래프 데이터를 처리하는 프레임워크를 연구하고자 한다.

연구 목표대비 연구결과
대용량 그래프 데이터의 효율적인 변화 처리를 달성하기 위하여 본 연구에서는 세가지 세부 과제를 수행하였다.
1. 레거시 데이터의 Temporal 그래프 데이터 변환
- 관계형 데이터의 의미 정보를 포함한 그래프 데이터(트리플 데이터 및 속성 모델) 변환
- 그래프 진화에 따른 갱신 기법 및 Temporal 그래프 데이터 생성
2. Temporal 및 동적 그래프 데이터 처리 알고리즘 개발
- 그래프 진화에서의 그래프 처리 알고리즘 개발
- 빅데이터 기술 기반 Temporal 그래프 처리 알고리즘 개발
3. 그래프 진화를 활용한 통합화 및 시각화 어플리케이션
- 그래프 통합 및 요약 기법을 사용할 수 있는 그래프 데이터 비식별화
- 그래프 데이터 활용 어플리케이션 개발

연구개발결과의 중요성
1. 그래프 데이터 모델 사용의 증가와 처리의 필요성
- 현실 모형에 가까운 직관적인 형태의 모델로 향후 데이터 및 분석 트렌드 상위 10개 기술 트랜드에 “그래프” 데이터 분석이 포함
2. 데이터 진화에 대한 시간적 분석 처리의 필요성
- 특정 시간에서의 그래프 처리가 아닌 시간의 흐름에 따라 변화하는 그래프 데이터에 대한 연구는 동적 그래프 데이터 유형과 여러 응용에 도움을 줄 수 있음
3. 데이터 비식별화 처리와 이에 대한 어플리케이션의 필요성
- 5G 기반의 다양한 서비스와 데이터 3법의 개정에 따라 개인 정보를 포함하는 데이터에 대한 비식별화 기술이 필요하며, 그래프 데이터에 대한 비식별화 연구 역시 중요한 부분을 차지할 것으로 예상됨

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1연구결과 요약문 ... 2목차 ... 41. 연구개발과제의 개요 ... 52. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5 2.1 1차년도(2017-2018) 연구 수행 내용 및 연구 결과 ... 5 2.2 2차년도(2018-2019) 연구 수행 내용 및 연구 결과 ... 8 2.3 3차년도(2019-2020) 연구 수행 내용 및 연구 결과 ... 113. 연구개발결과의 중요성 ... 144. 참고문헌 ... 155. 연구성과 ... 16대표적 연구실적 ... 19끝페이지 ... 33