• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.527-532
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• 2014

최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동객체 위치 예측 기술은 차세대 시공간 정보 서비스에서 요구하는 필수적인 기술로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 기존연구는 특정 어플리케이션에 종속적인 이동객체 위치 예측 질의처리 연구로서 증가하는 차세대 시공간 정보 서비스의 기술적 요구를 반영하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 실세계 공간 네트워크에서 이동객체들의 초대용량 시공간적 데이터를 토대로 필수적으로 예측에 필요한 기본적이고 다양한 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 범용적 분산 이동객체 예측 질의처리 프레임워크 설계를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1068-1069
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• 2013

최근 정보 기술과 웹의 발전으로 많은 응용에서 데이터의 양이 급격이 증가하였다. MapReduce는 이러한 대용량 데이터를 처리하기 위해 구글에서 제안한 프레임워크이다. MapReduce 프레임워크는 데이터 전달 패러다임을 기반으로 한다. 이로부터, 데이터 처리 및 질의에 있어 I/O 비용이 전체 처리 비용에서 큰 부분을 차지한다. 본 논문에서는 MapReduce 프레임워크에서 I/O에 소요되는 비용을 확인하기 위해, 실제 데이터를 기반으로 실험을 수행하였다. 이를 통해, MapReduce 기반 시스템의 성능 예측이나 성능 향상을 위해 고려되어야 할 부분을 제시하고자 하였다.