한양대 김상욱 교수팀, SNS 빅데이터 분석속도 향상 기술 개발

한양대는 김상욱 컴퓨터공학부 교수팀이 소셜네트워크서비스(SNS) 빅데이터 분석속도를 수백 배 높일 수 있는 방법을 개발했다고 28일 밝혔다.

김 교수팀은 눈 분석을 위한 핵심 연산의 하나인 두 희소행렬 간의 곱셈(sparse matrix multiplication)을 기존 방법보다 수백배 빠르게 처리할 수 있는 방법을 개발했다.

김 교수팀은 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 SNS 분석의 핵심 연산인 두 희소행렬 곱셈을 빠르게 처리하는 획기적 방법을 제안했다. 김 교수팀은 GPU의 코어들에 처리할 데이터의 양을 균등하게 분배할 수 있는 새로운 기술을 고안했다. 이 방법은 눈 데이터를 이용한 평가에서 GPU 제조사인 엔비디아에서 자체 제공하는 기존의 방법보다 수백배까지 좋은 성능을 보였다는 것이 연구진 측 설명이다.

이 연구는 조용연 박사과정 연구원 등 대학원생이 함께 참여했다. 연구 결과는 지난 19일 호주 멜버른에서 개최된 데이터 처리 및 분석 분야 국제학술대회인 국제컴퓨터학회 정보지식관리 콘퍼런스(ACM CIKM)에서 발표됐다.

김명희기자 noprint@etnews.com