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대용량 하이퍼그래프에 대한 효율적인 탐색 기법과 분석에의 응용
류충모(Chungmo Ryu),서정혁(Junghyuk Seo),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.8
하이퍼그래프는 노드와 여러 노드를 연결할 수 있는 하이퍼에지로 구성된다. 하이퍼그래프 분석을 위해 그래프 기본 연산 중 그래프 탐색을 사용할 수 있다. 일반 그래프에 사용되는 DFS, BFS 탐색방법을 하이퍼그래프에 그대로 적용하였을 시 여러 노드를 연결하는 하이퍼에지의 특성을 고려하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 하이퍼그래프를 위한 DBMS인 hypergraphDB에 저장 된 그래프 탐색 시 에지 단위로 탐색 여부를 판단하는 방법을 제안하고, 제안 탐색 방법을 응용한 하이퍼그래프 분석 실험을 수행하였다. 실험을 통해 일반 그래프의 탐색 기법을 적용한 경우 보다 빠른 속도와 보다 적은 DB 접근 횟수로 그래프 분석 작업을 수행함을 보인다. A hypergraph consists of a set of nodes and hyperedges that connect an arbitrary number of nodes. We employ graph traversal algorithms such as BFS and DFS to analyze or explore hypergraph data. However, the conventional BFS and DFS do not consider the structural characteristics of hyperedges. In this paper, we propose a method to record visited edges and nodes during the traversal algorithm for data stored in hypergraphDB. In the experiments, we conduct various hypergraph analyses that utilize traversal algorithms and show that our method achieves a fewer number of database accesses and faster processing time than the conventional one.
Hadoop 기반 클라우드 컴퓨팅을 이용한 영상 처리 프레임워크 구현
류충모 ( Chungmo Ryu ),이대철 ( Daecheol Lee ),장민욱 ( Minwook Jang ),김철기 ( Cheolgi Kim ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드 보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.