빅 데이터의 MapReduce를 이용한 효율적인 병렬 유전자알고리즘 기법The Efficient Method of Parallel Genetic Algorithm using MapReduce of Big Data
- Other Titles
- The Efficient Method of Parallel Genetic Algorithm using MapReduce of Big Data
- Authors
- 홍성삼; 한명묵
- Issue Date
- Oct-2013
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- 빅데이터; 하둡 프레임워크; 맵 리듀스; 병렬 유전자 알고리즘; 최적화; Big Data; Hadoop Framework; MapReduce; Parallel Genectic Algorithm; Optimization
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.23, no.5, pp.385 - 391
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 23
- Number
- 5
- Start Page
- 385
- End Page
- 391
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/15273
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
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