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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박남훈 (안양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제1호(JKIIT, Vol.20, No.1)
발행연도
2022.1
수록면
49 - 55 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.1.49

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실시간 데이터 스트림 환경에서 클러스터링 분석은 과거 정보의 영향으로 최근 데이터에 의한 분석 결과를 효율적으로 반영하지 못한다. 클러스터링 분석에서 중요하지 않은 과거 정보가 반영된 결과를 찾는 경우가 발생하는 것이다. 이러한 환경에서 과거의 정보를 구분하여 처리하기 위한 방법으로 슬라이딩 윈도우 기법이 있다. 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우에서 데이터 스트림 클러스터링 분석 방법을 제안한다. 기존의 분석방법들은 모든 데이터 객체를 저장하고, 윈도우 범위가 지나면 각각 삭제하므로 두 배 이상으로 데이터를 처리해야 했다. 이를 개선하기 위해 윈도우 내 각 부분 통계정보를 가지는 페인 방법을 제시한다. 데이터 객체에 대한 각각의 처리 없이 페인 내의 분포정보를 기반으로 슬라이딩 윈도우를 갱신하여 데이터 처리의 효율성을 높인다. 실험을 통해 페인을 사용한 방법이 특정 구간에서 최대 50%까지 수행속도가 개선됨을 확인하였다.
#clustering #data streams #sliding window panes #data mining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 스트림 클러스터링
Ⅳ. 슬라이딩 윈도우
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
References

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