본문/내용
1. 서론
희소행렬은 대부분의 원소가 0인 행렬을 의미하며, 이러한 행렬은 기존의 밀집 행렬에 비해 저장 공간과 계산 비용이 훨씬 적게 소모되는 특징이 있다. 예를 들어, 1000x1000 행렬에서 약 99% 이상의 원소가 0인 경우, 희소행렬은 원소를 1이나 0으로 저장하는 대신에 비제로 원소의 위치와 값만 기록함으로써 공간 효율성을 극대화할 수 있다. 실제로 대규모 그래프 기반 분석, 자연어 처리, 통신 네트워크 구조 등 여러 분야에서 희소행렬은 핵심적인 역할을 수행하며, 예를 들어 자연어 처리 분야에서는 단어-문서 행렬이 95% 이상 희소성을 띄는 경우가 많다. 이러한 데이터를 처리하는 데 있어서 기존 밀집 행렬 방식을 사용하면 저장 공간은 기하급수적으로 늘어나고 계산 속도는 크게 저하될 수밖에 없다. 이에 따라 희소행렬의 효율적인 저장과 연산이 중요한 기술적 요구사항이 되었으며, 희소행렬의 곱셈은 특히 그래프 알고리즘이나 머신러닝 등 다양한 분야에서 핵심 연산으로 자리잡고 있다. 그러나 희소행렬 곱셈은 일반 행렬 곱셈보다 구현이 까다롭고 연산 최적화가 어려운 문제로 꼽히며, 이에 따라 효율적인 알고리즘 개발이 지속적으로 이루어…