2020-09-02
org.kosen.entty.User@2559b854
이은진(kosen10)
분야
정보/통신
발행기관
한국전자통신연구원
발행일
2020-08-27
URL
본 기술은 칼럼구조 DBMS에서 벡터 처리를 활용한 관계 연산(자)를 가속화하는 SW 기술이다.- - 본 기술은 칼럼구조 데이터베이스 관리시스템(DataBase Management System, 이하 DBMS)의 질의 처리에 적용 가능하다.
- 본 기술을 최적으로 활용하기 위해서는 DBMS의 특성에 따라 추가적인 개발 또는 적용 보완이 필요하며, 본 기술이전 대상 SW는 DBMS 엔진 내부에서 칼럼 기반으로 데이터가 저장되어 있음을 가정하고 개발되었으며, 칼럼기반 DBMS인 MonetDB(Mozilla Public License 2.0)에 최적화되어 있다.
- 본 기술은 DBMS에서 질의 처리 시간의 많은 부분을 차지하는 정렬 연산, 그룹 연산, 조인 연산 및 스캔 연산에 대한 내용으로만 구성되어 있으나 기술의 내용을 파악하게 되면 다른 연산들로 확장하여 적용할 수 있다.
O 기술이전 목적 및 필요성
최근 빅데이터 분석 수요는 지속적으로 확대되고 있으며, 분석 대상 데이터의 크기도 지속 성장하고 있는 상황임.
- 빅데이터 분석에 기반한 의사결정을 통해 비즈니스 성공 확률을 높이고자 하는 욕구가 높아지고 있는 점과 관련하여 빅데이터 분석 성능의 향상은 실시간 기업환경에서 필수적인 기술이 되어가고 있음
- 빅데이터 분석 성능 향상을 위해서는 데이터 저장구조의 칼럼화, 벡터처리 기반 데이터 분석 등의 기술이 요구됨.
- 본 기술이전은 칼럼 구조의 데이터 저장소를 기반으로 벡터처리를 수행하여 빅데이터 분석 성능을 향상시키는 것을 목적으로 함.
자세한 내용은 바로가기(URL)을 통해 확인해 주시기 바랍니다.
- 본 기술을 최적으로 활용하기 위해서는 DBMS의 특성에 따라 추가적인 개발 또는 적용 보완이 필요하며, 본 기술이전 대상 SW는 DBMS 엔진 내부에서 칼럼 기반으로 데이터가 저장되어 있음을 가정하고 개발되었으며, 칼럼기반 DBMS인 MonetDB(Mozilla Public License 2.0)에 최적화되어 있다.
- 본 기술은 DBMS에서 질의 처리 시간의 많은 부분을 차지하는 정렬 연산, 그룹 연산, 조인 연산 및 스캔 연산에 대한 내용으로만 구성되어 있으나 기술의 내용을 파악하게 되면 다른 연산들로 확장하여 적용할 수 있다.
O 기술이전 목적 및 필요성
최근 빅데이터 분석 수요는 지속적으로 확대되고 있으며, 분석 대상 데이터의 크기도 지속 성장하고 있는 상황임.
- 빅데이터 분석에 기반한 의사결정을 통해 비즈니스 성공 확률을 높이고자 하는 욕구가 높아지고 있는 점과 관련하여 빅데이터 분석 성능의 향상은 실시간 기업환경에서 필수적인 기술이 되어가고 있음
- 빅데이터 분석 성능 향상을 위해서는 데이터 저장구조의 칼럼화, 벡터처리 기반 데이터 분석 등의 기술이 요구됨.
- 본 기술이전은 칼럼 구조의 데이터 저장소를 기반으로 벡터처리를 수행하여 빅데이터 분석 성능을 향상시키는 것을 목적으로 함.
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