빅 데이터와 인공지능 기술의 적용 범위가 확대됨에 따라 그래프 데이터는 객체 간의 관계를 분석하기 위해 점점 더 많이 활용되고 있다. 네트워크 기술의 발전과 소셜 네트워크 서비스의 확산으로 인해, 실시간으로 생성되는 대규모 그래프 스트림을 처리할 수 있는 연속 질의 처리 알고리즘에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림을 효율적으로 제어하기 위한 슬라이딩 윈도우 기반 연속 부분그래프 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 트라이(trie) 인덱싱에 기반한 질의 처리 기법을 사용한다. 유사한 질의의 물질화된 뷰(materialized view)에 기반한 인덱스를 구성하고, 물질화된 뷰에 기초하여 연속 질의 처리를 수행함으로써 연속 질의 처리의 효율성을 확보한다. 또한 다양한 질의 유형을 고려하기 위해 정점과 간선에 대한 와일드카드 연산을 제공한다. 더불어 본 연구에서는 물질화된 뷰 형태로 중간 질의 결과를 처리하기 위해, 향후 사용될 수 있는 부분그래프와 자주 사용되는 부분그래프를 관리할 수 있는 2단계 캐시 기법을 개발한다. 개발된 캐시 기법의 성능을 향상시키기 위해 통계 데이터를 기반으로 한 캐시 교체 기법 또한 제시한다. 제안된 알고리즘의 우수한 성능은 독립적 성능 평가 및 비교 성능 평가를 수행함으로써 검증되었다.

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