맵리듀스 프레임워크를 이용한 대용량 공간 추론 방식

Large-scale Spatial Reasoning using MapReduce Framework

Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.