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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,496 - 1,506 (11page)
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With the progress of miniaturization and high performance of various sensors, a lot of data is generated in various fields and being collected in real-time, but the use of such large-capacity data is often unable to keep up with the collection technology. In the medical field, health data is collected and managed by platform, which causes inconvenience to users in searching their own health data and receiving medical services. In this paper, in order to solve these problems, we designed and implemented PHDItemReader to improve the speed of data query in a batch application environment that can integrate and process health data having various data expression formats. The experiment compared and analyzed 3 types of query speed based on 1,000,000 hypothetical health data, and as a result of the experiment, it was verified that the PHDItemReader implemented in this paper improved up to about 21% compared to the existing one.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. PHR 스키마 및 ItemReader 설계
4. 구현 및 실험
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
S.H. Jung, J.C. Kim, and C.B. Sim, “A Novel Data Prediction Model Using Data Weights and Neural Network Based on R for Meaning Analysis between Data,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 18, No. 4, pp. 524- 532, 2015.
J.G. Son and J.G. Kim, “Squall: A Real-time Big Data Processing Framework Based on TMO Model for Real-time Events and Micro-batch Processing,” J ournal of Korean Institute of Information Scientists and Engineerings, Vol. 44, No. 1, pp. 84-94, 2017.
Node.js Batch NPM(2011), https://www.npmjs.com (accessed June 8, 2020).
D. Cheng, Y.X. Zhou, Y. Wang, and C. Jiang, “Adaptive Scheduling Parallel Jobs with Dynamic Batching in Spark Streaming,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Vol. 29, No. 12, pp. 2672-2685, 2018.
D. Jeon, B.M. Lee, and H. Hwang, “Performance Analysis of RDBMS and MongoDB through YCSB in Medical Data Processing System Based HL7 FHIR,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 21, No. 8, pp. 934-941, 2018.
J.G. Son and J.G. Kim, “Squall: A Real-time Big Data Processing Framework Based on TMO Model for Real-time Events and Micro-batch Processing,” J ournal of Korean Institute of Information Scientists and Engineerings, Vol. 44, No. 1, pp. 84-94, 2017.
Node.js Batch NPM(2011), https://www.npmjs.com (accessed June 8, 2020).
D. Cheng, Y.X. Zhou, Y. Wang, and C. Jiang, “Adaptive Scheduling Parallel Jobs with Dynamic Batching in Spark Streaming,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Vol. 29, No. 12, pp. 2672-2685, 2018.
D. Jeon, B.M. Lee, and H. Hwang, “Performance Analysis of RDBMS and MongoDB through YCSB in Medical Data Processing System Based HL7 FHIR,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 21, No. 8, pp. 934-941, 2018.
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