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클라우드 기반 맵리듀스를 활용한 다중 염기 서열 정렬의 속도 향상에 관한 연구
박승현(Seunghyun Park),이병한(Byunghan Lee),김한주(Hanjoo Kim),김동승(Dongseung Kim),윤성로(Sungrho Yoon) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2A
최근 하둡 맵리듀스를 활용한 클라우드 서비스가 다양하게 등장하고 있다. 기존의 맵리듀스 환경은 분산 클러스터 컴퓨팅 환경에서 많이 활용되었으나 이러한 기존의 방식에 비해 클라우드 기반 맵리듀스는 대용량 데이터의 빠른 처리를 위한 컴퓨팅 자원의 확장이 유연하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 아마존 클라우드의 맵리듀스 서비스를 생물정보학 분야의 중요한 문제 중 하나인 다중 염기 서열 정렬 방법에 적용하였다. 다중 염기 서열 정렬을 위해서는 염기 서열 간 유사도 측정이 필수적이며 유사도 측정 방식으로 Needleman-Wunsch 알고리즘이 많이 활용되는데 정렬해야 할 염기 서열의 양이 많은 경우에는 계산량이 크게 증가하는 문제가 있다. 본 연구의 결과로 상당한 계산 속도를 향상시킬 수 있었으며 대용량 데이터 처리에 대한 클라우드 기반 맵리듀스의 적합성을 확인하였다.