병렬 컴퓨팅을 위한 R 패키지 소개 및 성능평가

• 영문명: R Packages for Parallel Computing and their Performance Evaluation
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박용민(Yongmin Park) 고영준(Youngjoon Ko) 김진석(Jinseog Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.14 No.4, 1951~1961쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.08.30

국문 초록

스마트 기기와 더불어 트위터, 페이스북 등 SNS의 등장으로 다양한 정보와 방대한 데이터가 빠른 속도로 수집되고 있다. 이렇게 수집된 데이터를 빅데이터라고 하고 빅데이터를 처리하고 분석해야 하는 요즘 시대를 빅데이터 시대라고 한다. 최근 빅데이터의 신속한 처리 및 분석을 위한 연구, 특히 고성능 컴퓨팅(HPC, high performance computing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고성능 컴퓨팅을 위한 연구테마에는 하둡(Hadoop)과 같이 효율적으로 빅데이터를 저장하고 처리하는 기술개발 및 연산속도의 향상을 위한 병렬 컴퓨팅에 대한 연구 등이 포함된다. 이와 더불어 R 커뮤니티에서도 대용량자료의 처리 및 분석을 위한 많은 연구 및 기술개발을 하고 있다. 본 연구에서는 최근 R 커뮤니티에서 개발된 병렬 계산 패키지들을 소개하고 특징들을 비교하였으며, 모의실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 계산속도는 자료의 수, 컴퓨터 수, 코어 수 및 통신방식에 따라 차이를 나타냈지만 패키지별 차이는 없는 것으로 나타났다.

영문 초록

With the advent of smart devices and SNS such as Twitter, Facebook, huge sized information and data are being collected at a rapid pace. This collected data is often called the big data. A lot of research for processing and analyzing the big data have been actively studied, especially high-performance computing (HPC), Hadoop, parallel computing, and so on. In R community, there have been much research and technologies for processing and analysis of the big data. In this study, we introduce to the R packages for parallel computing, and evaluate their performances through simulations.

목차

1. 서론

2. 병렬 컴퓨팅을 위한 R 패키지

3. R에서의 병렬 프로그래밍 순서

4. R 병렬 컴퓨팅 패키지의 성능평가

5. 결론

참고문헌

키워드

빅데이터 고성능 컴퓨팅 병렬 컴퓨팅 R 패키지 Big data High performance computing Parallel computing R package