최근들어 소셜네트워크, 유전자 그래프, IoT등의 많은 분야에서 그래프로 데이타를 분석하는 사례가 급증하고 있다. 그래프는 노드와 에지들로 구성된 복잡한 형태의 자료구조로서, 현존하는 실제 그래프의 크기가 매우 커지고 있다. 이 발표에서는 그래프를 사용한 분석 응용들에 대해서 알아보고, 포스텍 데이타베이스 연구실에서 개발하고 있는 TurboGraph에 대한 소개를 하고자 한다. TurboGraph는 SSD와 멀티코어 CPU를 최대한 활용함으로써 하드웨어 성능을 최대한 활용하였으며 그로 인해 수십억개의 노드로 구성된 그래프도 하나의 PC로 처리할 수 있는 획기적인 프레임워크이다. 또한, 기존에 알려져 있는 다른 그래프 처리 프레임워크와의 비교를 하고자 한다.

발표자 소개 한욱신 포항공과대학교

2001년에 KAIST에서 전산학 학위를 받았으며 2005년에 IBM Almaden Reseach Center에서 IBM DB2 parallel version에서 Progressive query optimization의 개념을 제안하고 엔진에 구현하였습니다. 경북대에서 10년간 교수로 있다 2013년에 포항공과대학 창의IT융합공학과/컴퓨터공학과에서 부교수로 재직중이다.

20년간 DBMS 엔진에 대한 연구를 수행하고 있으며, 데이타베이스 최고 분야의 학회인 SIGMOD/VLDB에 거의 매년 논문을 발표하고 있다. 2010년 이후로 그래프 엔진 개발에 집중하고 있다.

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