▲ 김상욱 교수

김상욱 한양대 컴퓨터공학부 교수팀이 소셜 네트워크 서비스의 빅 데이터 분석속도를 수백 배 높일 수 있는 방법을 개발했다고 한양대가 29일 밝혔다.

김 교수팀은 소셜 네트워크 분석을 위한 핵심 연산의 하나인 두 *희소행렬 간의 곱셈(sparse matrix multiplication)을 기존 방법보다 수백 배 빠르게 처리할 수 있는 방법을 개발했다. 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크 서비스의 인기로 사용자가 급증함에 따라 소셜 네트워크 데이터의 크기가 급속도로 증가하고 있다. 더불어 이러한 소셜 네트워크를 분석해 비즈니스에 활용하려는 사례들이 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 비즈니스에 활용하기 위해서는 소셜 네트워크 서비스의 빅 데이터를 빠르게 분석하는 것이 요구된다.

김 교수팀은 그래픽처리장치(GPU: Graphics Processing Unit)를 활용해 소셜 네트워크 분석의 핵심 연산인 두 희소행렬 곱셈을 빠르게 처리하는 획기적인 방법을 제안했다. GPU는 코어(core)라 불리는 수백에서 수천 개의 처리 장치들로 이뤄져 있으며, GPU에서 효율적인 데이터 처리를 위해서는 처리할 전체 데이터를 코어들에게 균등하게 분배하는 것이 매우 중요하다. 김 교수팀은 소셜 네트워크의 구조적 특징을 세심하게 분석해 GPU의 코어들에게 처리할 데이터의 양을 균등하게 분배할 수 있는 새로운 기술을 고안했다. 이 방법은 실제 소셜 네트워크 데이터를 이용한 평가에서 GPU 제조사인 엔비디아(NVIDIA)에서 자체 제공하는 기존의 방법보다 수백 배까지 좋은 성능을 보였다.

해당 연구 결과는 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스내의 사용자들 간의 관계를 분석하는 다양한 응용에 활용될 수 있다. 이 연구는 조용연 박사과정 연구원 등 김 교수팀 내의 대학원생들이 함께 참여했다. 연구 결과는 지난 10월 19~23일 호주 멜버른에서 개최된 데이터 처리 및 분석 분야의 국제저명학술대회인 국제컴퓨터학회 정보지식관리 콘퍼런스(ACM CIKM: Association of Computer Machinery International Conference on Information and Knowledge Management)에서 발표되어 호평을 받았다.