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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 77 - 82 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.1.77
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본 연구에서는 비정상적인 상황을 인식하기 위한 불균형 데이터 관리 방안을 제안하였다. 기존의 over sampling 이나 down sampling을 획일적으로 적용하는 것보다는 상황 정보 획득에 있어서 비중 있는 데이터를 그대로 두고 상대적으로 상황 정보에서 비중이 낮은 데이터를 조정하는 방안을 제안하였다. 스마트 시스템의 목표가 실제 세계에서 벌어진 상황을 인식하려는 것임을 고려할 때, 상황 정보 획득에서의 비중을 고려하여 불균형 데이터를 처리하는 것은 타당성 있으며 이를 뒷받침하기 위하여 데이터 스트림에서 이벤트의 심도가 깊어지는 것을 측정하도록 하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 데이터 스트림 환경에서 불균형 데이터 처리 방안
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
J. Dean, and S. Ghemawat, “MapReduce: simplified data processing on large clusters”, Proc. conference on Symposium on Operating Systems Design & Implementation, pp. 137-150, 2004.
M. Zaharia, M. Chowdhury, T. Das, A. Dave, J. Ma, M. McCauly, M. J. Franklin, S. Shenker, and I. Stoica, “Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing”, NSDI, pp. 15-28, 2012.
P. Bhatotia, M. Dischinge, R. Rodrigues and U. A Acar, “Slider: Incremental Sliding-Window Computations for Large-Scale Data Analysis”, Middleware, pp. 61-72, 2014.
M. Yook, J. Han, J. Lim, K. Bok, and J. Yoo, “Incremental Query Processing Scheme Considering Load of Nodes in Distributed In-memory Environments”, Korea Information Science Society, pp. 175-177, December, 2015.
E. D. Valle, S. Ceri, F. V. Harmelen, and D. Fensel, “It’s a Streaming World! Reasoning upon Rapidly Changing Information”, IEEE Intelligent Systems, Vol. 24, pp. 83–89, 2009.
M. Zaharia, M. Chowdhury, T. Das, A. Dave, J. Ma, M. McCauly, M. J. Franklin, S. Shenker, and I. Stoica, “Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing”, NSDI, pp. 15-28, 2012.
P. Bhatotia, M. Dischinge, R. Rodrigues and U. A Acar, “Slider: Incremental Sliding-Window Computations for Large-Scale Data Analysis”, Middleware, pp. 61-72, 2014.
M. Yook, J. Han, J. Lim, K. Bok, and J. Yoo, “Incremental Query Processing Scheme Considering Load of Nodes in Distributed In-memory Environments”, Korea Information Science Society, pp. 175-177, December, 2015.
E. D. Valle, S. Ceri, F. V. Harmelen, and D. Fensel, “It’s a Streaming World! Reasoning upon Rapidly Changing Information”, IEEE Intelligent Systems, Vol. 24, pp. 83–89, 2009.
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