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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
정해성 (서원대학교)
저널정보
한국신뢰성학회 한국신뢰성학회 학술대회논문집 한국신뢰성학회 2018 춘계학술대회 논문집
발행연도
2018.5
수록면
91 - 91 (11page)

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Volume(용량), Velocity(속도), Variety(다양)은 빅데이터의 주요 특징이다. 지금까지 우리는 의사결정에 필요한 데이터나 정보가 절대적으로 부족하다고 생각해 왔다. 하지만 센서와 사물인터넷 기술의 발달로 다양한 소스에서 실시간으로 엄청난 양의 데이터를 수집할 수 있고 이를 통해 의사결정을 할 수 있는 시대에 있다. 빅데이터 시대에는 수많은 데이터 버킷(bucket)이 분석을 위해 연결되고 또한 분리되기도 한다. 즉, 데이터가 새로운 관점에서 합쳐지고 분리되곤 한다는 것이다. 이 과정에서 대응관측값(paired observation), 시계열(time series) 데이터 등이 품고 있는 상관성을 계산해야 하는 경우가 종종 발생한다.
빅데이터는 데이터 버킷(bucket)의 크기가 변하며, 이상값(outlier)이 포함될 수 있다. 따라서 빅데이터 특성에 맞는 상관관계 측도를 사용하여야 한다. 본 연구에서는 전통적인 상관성 측도의 성질을 알아보고, 빅데이터 특성에 부합하는 상관성 측도의 조건과 이에 부합하는 상관성 측도를 제안하고자 한다.

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지영민 ,  유준재 ,  이상학 정보과학회지 2017 .07

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