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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정병호 (경상남도 도청) 임동훈 (경상대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제4호
발행연도
2017.7
수록면
755 - 768 (14page)

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빅데이터가 4차 산업혁명의 핵심으로 자리하면서 빅데이터 기반 처리 및 분석 능력이 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 전망이다. 빅데이터 처리 및 분석을 위한 RHadoop과 RHIPE 모형은 R과 Hadoop의 통합모형으로 지금까지 각각의 모형에 대해서는 연구가 많이 진행되어 왔으나 두 모형간 비교 연구는 거의 이루어 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량의 실제 데이터와 모의설험 데이터에서 다중 회귀 (multiple regression)와 로지스틱 회귀 (logistic regression) 추정을 위한 머신러닝 (machine learning) 알고리즘을 MapReduce 프로그램 구현을 통해 RHadoop과 RHIPE 간의 비교 분석하고자 한다. 구축된 분산 클러스터 (distributed cluster) 하에서 두 모형간 성능 실험 결과, RHIPE은 RHadoop에 비해 대체로 빠른 처리속도를 보인 반면에 설치, 사용면에서 어려움을 보였다.
#빅데이터 #다중 회귀 #로지스틱 회귀 #Big data #multiple regression #logistic regression #RHadoop #RHIPE

목차

요약
1. 서론
2. R과 Hadoop의 통합모형 개요
3. 관련 알고리즘 개요
4. RHadoop과 RHIPE의 실험 환경
5. RHadoop과 RHIPE의 성능 분석
6. 결론 및 향후연구
References
Abstract

참고문헌 (26)

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ASA data expo. (2009). http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html Davenport, T. (2015). B. I. G. forum 2015, Gyeonggi Creative Economy & Innovation Center. Forte, R. M. (2015). Mastering predictive analytics with R, Packt Publishing Ltd, Birmingham, U.K. Guha, S. (2010). Computing environment for the statistical analysis of large and complex data, Ph.D Thesis, Department of Statistics, Purdue University, West Lafayette. Guha, S., Hafen, R., Rounds, J., Xia, J., Li, J., Xi, B., Cleveland, W. S. (2012). Large complex data: divide and recombine (D&R) with RHIPE. Statistics, 191, 53-67.

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