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대용량 데이터 분석을 위한 이상치 제거용 분산처리 환경
Distributed Processing Environment for Outlier Removal to Analyze Big Data 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호, 2016 July 12, 2016년, pp.73 - 74  

홍예진 (동국대학교 정보통신학과) ,  나은희 (동국대학교 정보통신학과) ,  정용환 (한국과학기술정보원) ,  김양우 (동국대학교 정보통신학과)

초록
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IoT 데이터는 비정형 데이터로 가공되고 분석하였을 때 비로소 가치를 갖기에 전 세계적으로 빅데이터 기술에 관심이 집중되고 있다. IoT 데이터 중 많은 부분을 차치하는 센서 데이터는 수집이 용이하고 활용범위가 넓기 때문에 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 센서가 정상적으로 작동하지 못한 경우에는 실제와는 다른 값인 이상치를 포함하여 왜곡된 결과가 도출되어 활용할 수 없는 경우가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 정확한 결과를 도출하기 위하여 수집된 원자료의 데이터를 분석하기 전에 이상치 탐지 및 제거를 하고자 한다. 또한 점점 늘어나고 있는 대용량 데이터를 신속하게 처리하기 위하여 메모리 접근방식인 스파크를 사용한 분산처리환경에서 이상치 탐지 및 제거하는 것을 제안한다. 맵리듀스 기반의 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 구현하였으며 제안한 기법의 성능 평가를 위해 총 3가지 환경에서 비교하여 실험하였다. 실험을 통해 데이터의 용량이 커질수록 분산처리환경에서 스파크를 사용하여 처리하는 방식이 가장 빠를 것 이라는 결과를 얻었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한, 점점 방대해지는 양의 데이터를 기존에 사용되어왔던 단일노드의 환경에서 처리하기에는 시간적인 제약이 존재한다.[1] 때문에 본 논문에서는 대용량 데이터를 빠르게 처리하기 위하여 맵리듀스(MapReduce)[2]기반의 이상치 탐지 및 제거를 제안한다. 해당 실험은 메모리에 접근하여 데이터를 처리하는 BDAS(Berkely Data Analytics Stack)[3]방식으로 구현하였으며, 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 각 단계별로 매퍼(Mapper)와 리듀서(Reducer)로 구현하였다.
  • 본 논문에서는 빅데이터 기술을 이용하여 전처리 과정에서의 이상치 탐지 및 제거에 관하여 연구하였다. 제안한 기법을 실험을 통해 평가한 결과, 대용량 데이터의 이상치 제거를 할 경우에는 분산처리환경에서 스파크를 사용하는 환경A가 3가지 환경 중 가장 적합하다고 판단된다.
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