| 연구목표 |
1차년도에서는 초대규모 그래프 기반의 데이터 통합 및 관리 기술에서 세 가지 세부 기술인 1) 관심 대상과 관련 있는 데이터 통합 기술, 2) 통합 DB의 일관성 및 최신성 유지를 위한 고속 데이터 동기화 기술, 3) 메모리 사용량을 줄이면서 GPU 연산 효율을 향상시키기 위한 초대규모 그래프 압축 저장 기술을 개발을 목표로 한다. 초대규모 압축 저장된 그... |
| 연구내용 |
관심 대상 데이터를 고속으로 통합하기 위해 관심 대상 관련 데이터만 복제하는 추출-변환-로드 방법과 원본 DB의 로그를 이용하여 변경된 데이터만 추적/복제하는 변경 데이터 캡쳐 방법으로 데이터 통합 기술을 개발하고, GNN의 핵심 연산인 다중 홉 집계를 위한 행렬 곱 기반 그래프 탐색 방법으로 GNN 모델 실행/처리할 수 있는 기술을 개발한다. (22.09... |
| 기대효과 |
금융, 제조, 통신, IT 분야의 대기업 및 중소기업까지 디지털 전환에 따라 데이터 통합 및 관리 수요가 크게 증가하고 있는 바, 해당 기업들이 흩어져 있는 여러 다양한 정형, 비정형 데이터들을 통합 및 관리하고 데이터 사일로 문제를 해결하는데 본 과제에서 개발할 GraphAI 솔루션이 활용될 수 있도록 할 계획이다. 또한, 통합된 데이터에 대해 AI 분석... |
| 키워드 |
데이터 패브릭,그래프 데이터베이스,질의 처리,데이터 통합,In DB 분석 |