데이터 변형성 기반 유사성 연결을 위한 시각화 알고리즘

• 영문명: Visualization Algorithm for Similarity Connection based on Data Transmutability
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김분희(Boon-Hee Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제9권 제11호, 1249~1253쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.11.30

국문 초록

사람에 의해 만들어진 수많은 데이터를 기반으로 하는 빅 데이터는 유용한 정보를 얻기 위해 사용된다. 컴퓨터 프로그램의 특징에 인간 메모리의 변형성을 추가 한 기계 학습 기법을 적용 할 경우 보다 유용한 정보를 얻을 수 있다. 그리고 빅 데이터는 이러한 결론을 사용하여 예측된다. 인간은 원래의 데이터와 유사한 데이터를 기억하는 경향이 있다. 그래서 빅 데이터 처리 기술은 인간의 이러한 특성을 반영해야 한다. 본 연구에서는 정보의 선택성을 제공하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 위 요인들을 반영한 기술이다. 이 알고리즘은 데이터의 변형 특성에 기초하여 유사한 데이터를 결정하는 데 높은 선택성을 가진 데이터를 선택한다

영문 초록

Big data based on numerous data made by the people are used in order to obtain useful information. We can obtain more useful information if it can apply machine learning techniques added deformation of human memory on the characteristics of the computer program. And big data is predicted by using these conclusions. Humans are used to remember similar data as an original data, so big data processing technology should reflect these human characteristics. In this study, this algorithm to provide the selectivity of information is proposed. This algorithm is the technology to reflect the above factors. This algorithm is selected the data with high selectivity to determine similar data based on the deformation characteristics of the data.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 제안 알고리즘

IV. 실험 결과 및 결론

References

키워드

Big Data Database Similarity Transmutability Visualization 빅데이터 데이터베이스 유사성 변형성 가시화