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Conference Paper
머신 러닝 모델 기반 근사 질의 처리 방법에 관한 연구
Cited - time in 
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- Issue Date
- 2021-11
- Citation
- 한국정보처리학회 학술 발표 대회 (추계) 2021, pp.532-534
- Publisher
- 한국정보처리학회 (KIPS)
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 최근 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 빅데이터 환경에서 데이터 질의 처리 수행 시 연산 시간이 많이 소요되는 문제점이 발생한다. 이러한 처리 시간을 줄이기 위한 방법으로 근사질의 처리에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 근사 질의 처리 방법은 정확도가 다소 떨어지더라도 빠른 결과를 요구하는 응용 분야에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 결과 정확도와 적시성 등을 지원하기 위한 근사 질의 처리 언어 확장, 실행 계획생성 및 질의 최적화 기술을 제안하고, 설계 방향 및 특징 등에 대해서 설명한다.