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이동우 (지티원) 이상엽 (지티원) 이진우 (투이컨설팅) 김선호 (명지대학교) 이창수 (강릉원주대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 2018년 한국경영과학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2018.4
수록면
2,268 - 2,277 (10page)

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성공적인 연구 및 개발을 위해서는 고품질의 데이터가 필요하며, 이러한 사실은 실시간으로 데이터처리 및 분석, 대응이 되어야 하는 IoT환경에서 더욱 중요하게 적용된다. 하지만 중단되지 않는 정보의 흐름 속에서 다양한 변화를 하는 스트림 데이터 품질 평가를 위한 패턴 및 지식 구조의 추출은 기존 정적 데이터에서와는 다른 여러 가지 제약사항 들로 인하여 매우 어려운 일이다.
본 논문(발표)에서는 IoT환경에서의 데이터 특징을 먼저 살펴보고, 이러한 특성을 반영한 데이터 품질 관리 프레임워크에 대해서 소개한다. 그리고 IoT 환경에서 발생할 수 있는 데이터 관련 이슈 및 이를 해결할 수 있는 다양한 스트림 데이터 마이닝 기법들에 대해 살펴보고, IoT 데이터 프로파일링에 적용할 수 있는 방안을 제시한다.
#IoT Data Profiling #Stream Data Profiling #IoT Data Quality

목차

Abstract
Characteristics of IoT Data
Data Quality Issues for IoT Environments
IoT Data Quality Conceptual Framework
Define our research area
Sensor Data Monitoring System framework
IoT Data Profiling
Error types of General(Big) Data
Error types of Stream Data
Why is handling IoT (Stream) data difficult?
Challenges and Limits
Handling IoT (Stream) Data Processing
Algorithms for IoT (Stream) Data Profiling
A classification of IoT Data Profiling Tasks
Summary
References

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