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NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.10, 2018년, pp.75 - 80
강지수 (경기대학교 컴퓨터과학과) , 정경용 (경기대학교 컴퓨터공학부)
In this paper, we propose heterogeneous lifelog mining model in health big-data platform. It is an ontology-based mining model for collecting user's lifelog in real-time and providing healthcare services. The proposed method distributes heterogeneous lifelog data and processes it in real time in a c...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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전처리 과정을 거치지 않은 원시 데이터는 어떤 문제점이 발생하는가? | 이는 수집한 데이터를 활용하기 유용한 형태로 정제하는 과정이다. 전처리 과정을 거치지 않은 원시 데이터는 필요한 속성이 없는 불완전 문제, 데이터 내에 의미가 맞지 않는 값이 있거나 범위 밖의 이상치가 있는 노이즈 문제,그리고 여러 데이터를 통합할 때 발생할 수 있는 비일관성 문제가 나타난다. 그림 1은 빅데이터의 전처리 프로세스를 나타낸다. | |
빅데이터 일괄 처리기술에는 어떤것들이 있는가? | 빅데이터 일괄 처리기술은 빅데이터를 수집하여 여러 서버로 분산하고 병렬 처리한 후, 이를 다시 수집하여 결과를 도출하는 기술이다. 여기에는 구글 맵-리듀스, 하둡맵-리듀스, 마이크로소프트 드라이애드 등의 기술이 있다[7]. 빅데이터 실시간 처리기술은 실시간으로 들어오는 빅데이터를 처리하기 위한 기술로 분산 환경에서 스트리밍 데이터를 분석할 수 있는 트위터의 스톰이 있다. | |
데이터 클리닝이란 무엇인가? | 데이터 클리닝은 데이터의 공백을 채우고 잡음은 제거하며 모순된 데이터를 해결하는 과정이다. 데이터 집합을 쉽게 사용할 수 있도록 만들며 불일치나 오류를 수정하고 추론엔진이 읽을 수 없는 요소를 제거한다. |
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