빅데이터 분석을 위한 그래프론 및 그 응용

• 영문명: Graph Theory with the Applications for BigData Analysis
• 발행기관: 한국빅데이터서비스학회
• 저자명: 박순형 이우기 Soon-Hyoung Park Wookey Lee
• 간행물 정보: 『한국빅데이터서비스학회 논문지』한국빅데이터서비스학회 논문지 1권 1호, 25~34쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.12.30

국문 초록

개체를 나타내는 노드와 그들간의 관계를 설명하는 간선으로 문제를 단순화 시켜 구성하며, 이는 소셜 네트웍, 컴퓨터 전산망, 월드와이드웹, 생화학, 의학 뿐만 아니라 물리, 화학, 생물, 정보학, 인문학, 사회학 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 본 고에서는 그래프론을 통해 빅데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 방법론을 살펴보았다. 우선 그래프 빅데이터에 대한 획득, 저장, 관리, 분석 관점의 기술들을 소개하고, 이를 통해 향후 효과 적인 그래프 빅데이터 서비스 방법론을 사용자에게 제공할 수 있을 것이라고 본다. 좀 더 구체적인 응용 예로서 특허 빅데이터 및 유가분석 시스템에 대한 그래프론의 적용 사례를 소개하였다

영문 초록

Graph theory simplifies the real world so that the entities can be viewed as nodes and their relationships as edges. The graph theory has been effective and efficient for the big graph application areas such as social networks, computer connections, world wide web, bio-chemistry, medical as well as physics, chemistry, genetic biology, informatics, humanities, sociologies, etc. Recently various methodologies for analyzing bigdata have been investigated for capturing, storing, managing, and analyzing on which we introduced the graph theory as one of the most effective solutions thereafter. Specifically as a detailed application example, the patent big graph data analysis and oil price realtime network have been introduced in depth.

목차

1. 서 론

2. 그래프 빅데이터 관련 개념

3. 그래프 빅데이터 처리 기법

4. 그래프 빅데이터 응용 연구

5. 결 론

키워드

그래프론 소셜 네트웍 그래프 빅데이터 특허 그래프 분석 Graph theory social network big graph data patent graph analysis