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NTIS 바로가기주관연구기관 | 단국대학교 DanKook University |
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연구책임자 | 김현진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100013599 |
과제고유번호 | 1345313195 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-11 |
키워드 | 근사화 패턴 매칭.Levenshtein 거리.그래픽 프로세싱 유닛.멀티 패턴 매칭.병렬 패턴 매칭.빅 데이터 분석. |
□ 연구개요
빅 데이터 환경에서의 비정형 (informal) 데이터를 분석하기 위해서는 완전 일치 패턴보다 근사화 패턴이 더 활용도가 높아질 것으로 예상된다. 또한 근사화 패턴에서 다양한 종류의 분화 연산이 고려되고 여러 패턴의 매칭 다양성이 고려된다면 실제 패턴들의 근사화를 더욱 정밀하게 모델링하는 것이 가능하다. 그러므로 패턴 분화의 여러 연산과 여러 패턴들에 대한 매칭 다양성을 고려하는 고속의 근사화 패턴 매칭기술이 꼭 필요하다. 본 과제는 기존의 소프트웨어 기반 패턴 매칭 엔진을 대신하는 GPU (graphic proc
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