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반도체 공정에서 인 메모리 데이터 그리드를 이용한 고속의 빅데이터 처리 시스템 구현
Implementation of High Speed Big Data Processing System using In Memory Data Grid in Semiconductor Process

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  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제15권 제5호 통권67호 (2016.10)바로가기
  • 페이지
    pp.125-133
  • 저자
    박종범, 이방원, 김성중
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A285658

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원문정보

초록

영어
Data processing capacity and speed are rapidly increasing due to the development of hardware and software in recent time. As a result, data usage is geometrically increasing and the amount of data which computers have to process has already exceeded five-thousand transaction per second. That is, the importance of Big Data is due to its ‘real-time’ and this makes it possible to analyze all the data in order to obtain accurate data at right time under any circumstances. Moreover, there are many researches about this as construction of smart factory with the application of Big Data is expected to have reduction in development, production, and quality management cost. In this paper, system using In-Memory Data Grid for high speed processing is implemnted in semiconductor process which numerous data occur and improved performance is proven with experiments. Implemented system is expected to be possible to apply on not only the semiconductor but also any fields using Big Data and further researches will be made for possible application on other fields.
한국어
최근 하드웨어와 소프웨어의 발전으로 데이터의 처리 용량과 처리 속도도 급속하게 증가하고 있다. 이로 인한 데이터 사용량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이미 컴퓨터가 처리해야하는 자료는 초당 5천 트랜잭션을 넘었다. 이처럼 빅데이터가 중요한 이유는 실시간 때문이며, 이는 어떠한 상황에서도 모든 데이터를 분석하여 정확한 데이터를 적시에 얻을 수 있기 때문이다. 또한, 빅데이터를 활용한 스마트 공장을 만들면 개발 및 생산비용, 품질관리 비용 감소효과가 있을 것으로 예상하고 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 많은 데이터들이 발생하는 반도체 공정에서 고속의 빅데이터 처리를 위한 인-메모리 데이터 그리드를 이용한 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 향상된 성능을 입증하였다. 구현한 시스템은 반도체 뿐 만 아니라 빅데이터를 사용하는 모든 부분에서 응용 가능 할 것으로 판단된다.

목차

요약
 ABSTRACT
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 인 메모리 컴퓨팅 개요
 Ⅳ. IMDG를 이용해 구현한 시스템
  1. IMDG를 이용한 무 손실 기법 제안
  2. IMDG를 이용한 고속의 빅데이터 처리시스템구조
 Ⅴ. 시험 결과
  1. 데이터 무 손실 기법 시험 결과
  2. 고속의 빅데이터 처리 시스템 시험 결과
 Ⅵ. 결론
 REFERENCES

키워드

빅데이터 인 메모리 컴퓨팅 인 메모리 데이터 그리드 데이터베이스관리시스템 폐영역 회수 Big Data In Memory Computing In Memory Data Grid(IMDG) Data Base Management System(DBMS) Garbage Collection

저자

  • 박종범 [ Jong-Beom Park | 한양여자대학교 정보경영과 교수 ] 주저자 및 교신저자
  • 이방원 [ Alex Lee | ㈜넥스톰 연구소장 ] 공저자
  • 김성중 [ Tony Kim | ㈜넥스톰 대표이사 ] 공저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-0774
  • eISSN
    2384-1729
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

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