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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍동권 (계명대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
254 - 260 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.3.254

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NoSQL 데이터베이스는 스키마 제약을 강하게 요구하지 않음으로써 지속적인 스키마 변경(Schema evolution)과 다양한 구조의 데이터를 쉽게 수용할 수 있는 장점이 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스의 응용 프로그램의 개발과 데이터 분석 과정에서 데이터베이스에 포함된 구조적 정보의 추출과 이상치(Outlier)를 탐지하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 JSON 형식으로 표현된 NoSQL 데이터베이스의 도큐먼트(Document) 구조적 정보를 그래프로 표현하는 기존의 방식들에서 벗어나 도큐먼트의 키(Key) 집합을 활용하는 방안을 활용하였다. 키 집합은 다시 일정한 크기의 벡터로 변환되고, 트리 기반의 고립탐지 기술인 격리 포리스트(Isolation forest)의 입력으로 사용되어 컬렉션의 대표 스키마 추출과 이상치 탐지(Outlier detection)를 동시에 수행하는 기법을 제안하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방식이 다양한 실험 환경에서 효율적으로 스키마를 추출하고 이상치를 탐지하는 것을 확인하였다.
#노에스큐엘 #대표 스키마 추출 #이상치 탐지 #격리 포리스트 #구조적 정보 #NoSQL #representative schema extraction #outlier detection #isolation forest #structural information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 구조적 이상치 탐지와 스키마 추출
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Jing Han, Haihong E, Guan Le and Jian Du, “Survey on NoSQL database,” 2011 6th International Conference on Pervasive Computing and Applications, pp. 363-366, 2011. google schola Meike Klettke, Uta StSrl and Stefanie Scherzinger, “Schema extraction and structural outlier detection for JSON-based NoSQL data stores,” BTW 2015, Hamburg, Germany, pp. 425-444, 2015. google schola Zain Aftab, Waheed Iqball, Khaled Mohamad Almustafa, Faisal Bujhari, and Muhammad Abdullah “Automatic NoSQL to Relational Database Transformation with Dynamic Schema Mapping,” Scientific Programming, vol. 2020, 2020. google schola Fatma Abdelhedi, Amal Ait Brahhim, Hela Rajhi, and Rabah Tighilt Ferhat, “Automatic Extraction of Document-oriented NoSQL Schema,” Proceedings of the 23rd International Conference on Enterprise Information Systems, vol. 1, pp. 192-199, 2021. google schola Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, Raymond T. Ng, and JorgSander, “LOF: identifying density-based local outliers,” ACM SGIMOD record, vol. 29, no. 2, pp. 93-104, 2000. google schola

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