Distributed/Parallel Processing for Large-Scale Text Analytics
연구 내용
대규모 텍스트 데이터를 대상으로 분산/병렬 처리를 적용해 분석 처리 시간을 줄이고 확장성을 확보하는 연구
본 연구는 소프트웨어학부 관점에서 대규모 텍스트 분석을 수행하기 위한 분산/병렬 처리 방식을 핵심 기술로 삼습니다. 전처리 단계부터 특징 추출, 집계, 비교 연산까지 파이프라인을 분할하여 처리 병목을 완화하고, 데이터 규모 증가에 따른 계산 비용의 증가를 제어하는 구조를 지향합니다. 이를 통해 정보검색 및 텍스트 마이닝 분석의 재현성과 실행 효율을 함께 확보하는 데 목적이 있습니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
현재 보유한 연구 키워드 기준으로, 초기 단계에서는 텍스트 전처리와 특징 추출 연산을 병렬화하기 위한 작업 단위를 정의하는 데 집중합니다. 이후에는 기간별 집계와 비교 연산을 분산 실행 구조로 옮겨 처리 효율과 확장성을 동시에 검증합니다. 연구 데이터 연도는 입력에 2021년 1편의 텍스트 마이닝 분석 실적이 존재하며, 이를 기반으로 후속 단계에서 병렬 처리 확장 적용을 수행하는 방향으로 연구를 전개합니다. 최종적으로 다양한 도메인 데이터에 대해 동일한 분석 파이프라인을 안정적으로 적용하는 것을 목표로 합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.