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분산 병렬 프레임워크를 활용한 빅 데이터의 효율적인 군집화 및 활용 기법 연구
A research for efficient clustering methods on big data and their applications using distributed and paralel framework 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국기술교육대학교
Korea University of Technology and Education
연구책임자 민준기
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-11
과제시작연도 2017
주관부처 교육부
Ministry of Education
등록번호 TRKO201900025787
과제고유번호 1345270149
사업명 개인기초연구(교육부)
DB 구축일자 2020-08-29
키워드 군집화.분산 병렬 프레임워크.빅 데이터.데이터 마이닝.색인구조.요약정보.분산 처리.그래프 데이터.부하 불균등.

초록

□ 연구개요
데이터에 대한 군집화 기법은 데이터를 복수 개의 군집들로 생성하는 기법으로, 해당 데이터에 대한 특성을 제공하여 산업, 공업, 농업 등과 같이 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다. 기존 군집화 기법들은 단일기기 환경에서 입력 데이터를 복수개의 데이터 군집들로 생성한다. 그러나 빅 데이터의 등장으로, 입력 데이터의 크기가 단일기기의 처리 역량을 초과하여 기존 군집화 기법들은 군집들을 효율적으로 생성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근에는 맵리듀스 (MapReduce)와 같은 분산 병렬

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 가. 연구개발 필요성 ... 4
  • 나. 연구개발 최종목표 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
  • 가. 1차 년도 연구수행내용 ... 5
  • 나. 2차 년도 연구수행내용 ... 6
  • 다. 3차 년도 연구수행내용 ... 7
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 8
  • 가. 학문 및 교육적 중요성 ... 8
  • 나. 산업 분야에서의 중요성 ... 8
  • 4. 참고문헌 ... 8
  • 5. 연구성과 ... 10
  • 끝페이지 ... 12

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참고문헌 (25)

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