시계열 빅데이터 처리 분석을 위한 맵리듀스 메커니즘 연구

임유진; 최은미

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 임유진 최은미

저널정보: 한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제12권 제1호

발행연도: 2015.1

수록면: 91 - 98 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

정보화 시대는 다양한 형태로 빠르게 축적되고 있는 빅데이터를 저장, 관리 및 처리하기 위한새로운 연구 접근법을 요구하고 있다. 본 논문은 시계열 특성을 가지는 디지털운행기록계 빅데이터의처리 분석을 대한 연구를 진행하고, 하둡분산파일시스템과 맵리듀스를 이용하여 패턴 기반의 분석을위한 분산 처리의 성능 향상을 이루는 방법론을 제안한다. 전처리 과정, 필터링, 이차정렬을 포함하는본 논문의 메커니즘을 이용하면, 여러 파일에 분할 저장된 시계열 빅데이터에서 시계열 특성의 패턴을 이벤트 형태로 분석 및 생성할 수 있다. 본 논문은 빅데이터의 전처리 과정을 통한 성능 향상 효과와, 제안한 시계열 분석 방법론인 시계열 맵리듀스 메커니즘을 적용한 실험과 분석 결과를 통하여 본논문이 제안한 방법론의 타당성, 정확성 및 고성능 향상성을 보인다.

#시계열 #빅데이터 #맵리듀스 #고성능 #Time Series #Big Data #MapReduce #High-performance

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

D. Miner / 2012 / MapReduce Design Patterns: Building Effective Algorithms and Analytics for Hadoop and Other Systems

J. Dean / 2008 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Communications of the ACM 51 (1) : 107 ~ 113

J. Ekanayake / 2008 / MapReduce for Data Intensive Scientific Analyses / the 4th IEEE International Conference on eScience : 277 ~ 284

J. Gantz / 2012 / The Digital Universe in 2020: big data, bigger digital shadows, and biggest growth in the far east

K. Shvachko / 2010 / The Hadoop Distributed File System / the 26th IEEE Symposium on Mass Storage Systems and Technologies : 1 ~ 10

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

임유진

소속기관 한국엔터프라이즈아키텍처학회

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 2 이용수 11

최은미

소속기관 한국엔터프라이즈아키텍처학회

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 8 이용수 78

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (11)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)