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라즈베리파이 보드 기반의 빅데이터 분석을 위한 학습 시스템
Learning System for Big Data Analysis based on the Raspberry Pi Board 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.11 no.4, 2016년, pp.433 - 440  

김영근 (순천대학교 컴퓨터과학과) ,  조민희 (순천대학교 컴퓨터과학과) ,  김원중 (순천대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 IT분야에서 화두가 되고 있는 빅데이터 처리를 위한 시스템 환경의 구축을 위해서는 다수의 컴퓨터를 네트워크 장비를 통해 연결하여 노드를 구성하거나, 하나의 컴퓨터에 다수의 가상 호스트를 통한 클라우딩 환경을 구축하여야 한다. 그러나 이러한 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 것은 복잡한 시스템 구성과 비용적인 측면에서 많은 제약이 따른다. 이러한 제약은 중요한 국가 경쟁력의 하나로 부각되고 있는 빅데이터 전문 인력 양성에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분야의 인력 양성을 위한 교육현장에서 저렴한 가격으로 실용적인 교육이 가능한 라즈베리파이 보드 기반의 교육용 빅데이터 분석 시스템을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to construct a system for big data processing, one needs to configure the node by using network equipments to connect multiple computers or establish cloud environments through virtual hosts on a single computer. However, there are many restrictions on constructing the big data analysis sys...

주제어

#빅데이터   #라즈베리파이 보드   #하둡   #맵리듀스  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 본 논문에서는 빅데이터 관련 교육기관에서 실질적인 빅데이터 인재 양성에 도움을 줄 수 있는 라즈베리파이 보드 기반의 실용적인 교육용 빅데이터 분석 및 처리 시스템을 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하둡은 무엇인가? 하둡은 크기가 큰 데이터 처리를 위해 다수의 컴퓨터를 네트워크를 통해 연결한 분산처리 프레임워크로 최근 빅데이터 처리 및 분석을 위한 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있다[5].
HDFS는 어떻게 구성되어 있는가? HDFS는 마스터/슬레이브 구조로 그림 1과 같이 데이터 노드를 관리하고 데이터 노드에 저장된 메타데이터를 관리하는 네임 노드와 사용자의 데이터를 저장 및 복제하여 관리하는 다수의 데이터 노드로 구성되어있다[6].
하둡은 크게 두 부분으로 구성되어 있는데 각각 무엇인가? 하둡은 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 물리적으로 데이터를 저장하는 HDFS(: Hadoop Distributed File System)와 논리적으로 데이터를 처리하는 MapReduce이다.
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참고문헌 (10)

  1. S. Yee and H. Joon, "The Study on Strategy of National Information for Electronic Government of S. Korea with Public Data analysed by the Application of Scenario Planning," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 6, Dec. 2012, pp. 1259-1273. 

  2. W. Sho, "Big Data Service and Data Scientist," Communications of the Korean Information Science Society, vol. 31, no. 1, Jan. 2014, pp. 59-65. 

  3. K. Noh, S. Park, S. Ju, and B. Kim, "A Study on Policy for e-Learning utilizing Big data," Korea Communications Commission Policy Research Projects Final Report, vol. 14, no. 12, Nov. 2014. 

  4. Y. Kwon, "Data Analytics in Education : Current and Future Directions," J. of Intelligent Information System Society, vol. 19, no. 2, June 2013, pp. 87-100. 

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  5. S. Kim, Y. Kim, and W. Jim, "The Design of Method for Efficient Processing of Small Files in the Distributed Systembased on Hadoop Framework," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 10, Oct. 2015, pp. 1115-1121. 

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  6. H. Kim, J. Kang, H, You, and M. Jun, "A Design of Permission Management System Based on Group Key in Hadoop Distributed File System, e-bridge," J. of Information Processing Systems, vol. 4, no. 4, Apr. 2015, pp. 141-146. 

  7. J. Jong, Beginning Hadoop Programming Development and Operations. Paju: Wikibooks, 2015. 

  8. W. Gang, S. Mee, J. Jark, J. You, K. Park, S. Choi, and K. Shin, "Design of Disaster Navigation Robot Using a Raspberry Pi," Proc. of the 2015 summer Institute of Electronic and Information Engineers Conf., Jeju, Korea, June, 2015, pp. 1578-1581 

  9. J. Kim, "A Smart Home Prototype Implementation Using Raspberry Pi," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 10, Oct. 2015, pp. 1139-1144. 

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  10. Y. Kim, S. Him, M. Jo, and W. Kim, "The Bigdata Processing Environment Building for the Learning System," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 6, Aug. 2014, pp. 791-797. 

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