Integration of Distributed Biological Data using Modified K-means Algorithm

K-means 알고리즘을 사용한 분산 바이오 데이터 통합화

Bioinformatics의 목표는 생물학적인 질의를 해결하는 것과 생물학자들이 수집된 데이터를 분석하고 검색을 하여 생물학자들이 정확한 일을 수행하는 것이다. 인터넷은 여러 조사 그룹의 데이터베이스에 동시에 접근가능한 수단을 제공했으나 이러한 분산 환경에서 많은 양의 데이터는 전송 시의 시간 지연 문제와 최종 검색시의 느린 검색 속도 문제를 나타낸다. 데이터 클러스터링은 데이터의 검색시 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이용될 수 있는 방법이지만 단순 적용시에는 데이터의 양에 비례하는 실행 시간이 또 다른 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 바이오데이터의 효율적인 클러스터링을 위한 개선된 분산 클러스터링 시나리오와 이를 위해 수정된 K-means 알고리즘을 제시한다. 최종 실험 결과는 20% 이상 향상된 실행 속도를 보여준다.