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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이진형 (위세아이텍 인공지능팀)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제2권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
75 - 86 (12page)

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본 연구에서는 빅데이터의 품질을 진단하는 방법을 자동화하는 방법을 제안하고 있다. 빅데이터의 품질진단을 자동화해야 하는 이유는 4차 산업혁명이 이슈화 되면서 과거보다 더 많은 볼륨의 데이터를 발생시키고 이 데이터들을 활용 하려는 요구가 증가하기 때문이다. 데이터는 급증하지만 데이터의 품질을 진단하기 위해 많은 시간이 소비된다면 데이터를 활용하기 위해 많은 시간이 걸리거나 데이터의 품질이 낮아질 수 있다. 그러면 이러한 낮은 품질의 데이터로부터 의사결정이나 예측을 한다면 그 결과 또한 잘못된 방향을 제시할 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터를 신속하게 진단하고 개선할 수 있는 머신러닝 이용한 빅데이터 품질 향상을 위한 진단을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 머신러닝을 이용하여 도메인 분류 작업을 자동화하여 도메인 분류 작업 시 발생할 수 있는 오류를 예방하고 작업 시간을 단축시켰다. 연구 결과를 토대로 데이터 변환의 중요성, 학습되지 않은 데이터에 대한 학습 시킬 수 있는 방안 모색, 도메인별 분류 모델을 개발에 대한 연구를 지속적으로 진행한다면 빅데이터를 활용하기 위한 데이터 품질 향상에 기여할 수 있을 것이다.
#빅데이터 #데이터 품질 #머신러닝 #도메인 #데이터전처리

목차

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김선호 / 2016 / 공공데이터 품질관리 성숙 수준에 대한 연구 / 대한산업공학회 추계학술대회논문집 :159~165 dbpia 명재호 / 2011 / 데이터 품질가이드라인 / 한국데이터진흥원 google schola 이상기 / 2014 / 데이터프로파일링과 정규 표현식 활용 비정형 과학기술 빅데이터 품질관리 방안 / 한국콘텐츠학회 논문지 14(12):486~493 Crossref 이용구 / 2011 / 학술지 기사에 대한 메타데이터 품질의 계량화 방법에 관한 연구 / 정보관리학회지 28(1):309~326 dbpia 이현호 / 2016 / R과 SQL을 활용한 실전 데이터전처리 / 카오스북 google schola

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