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빅데이터 분석을 위한 병렬 근사화 패턴 매칭 엔진의 연구
Study of Parallel Approximate Pattern Matching Engine for Big Data Analysis 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 단국대학교
DanKook University
연구책임자 김현진
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-06
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.

초록

□ 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

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 3
  • 목차 ... 4
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
  • 1. 1차년도 ... 4
  • 2. 2차년도 ... 7
  • 3. 3차년도 ... 9
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 11
  • 4. 참고문헌 ... 11
  • 5. 연구성과 ... 12
  • 끝페이지 ... 13

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참고문헌 (25)

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