• 제목/요약/키워드: Big Data Environment

검색결과 959건 처리시간 0.027초

IoT 환경에서 실시간 빅 데이터 수신을 위한 센서 게이트웨이에 관한 연구 (Study on the Sensor Gateway for Receive the Real-Time Big Data in the IoT Environment)

  • 신승혁
    • 한국항행학회논문지
    • /
    • 제19권5호
    • /
    • pp.417-422
    • /
    • 2015
  • IoT 환경의 서비스 규모는 센서의 수량에 의하여 결정된다. 센서의 수량이 증가함은 IoT 환경에서 발생하는 데이터의 양도 증가함을 의미한다. 네트워크 환경에서 데이터 폭주 시 네트워크 혼잡제어를 위한 연구와 동적 버퍼운영으로 네트워크를 안정적으로 운영하기 위한 연구들이 있다. 또한 비연결형 네트워크 환경에서 스트림 데이터 처리에 대한 연구들이 있다. 본 연구에서는 IoT환경의 빅데이터를 처리하기 위한 센서 게이트웨이를 제안한다. 이를 위하여 센서 미들웨어를 설계하기 위한 RESTful 을 확인하고, 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 이중버퍼 알고리즘을 적용한다. 마지막으로 제안하는 시스템을 평가하기 위하여 TCP 상의 HTTP 프로토콜을 기반으로 하는 MJpeg 스트림을 이용하여 빅 데이터 트래픽을 발생 시키며, 오픈소스 미디어 플레이어인 VLC를 이용하여 영상 수신 처리율을 이용하여 성능을 비교한다.

빅데이터 시스템의 수용의도에 영향을 미치는 수용조직의 환경요인에 관한 연구 (A Study on the Effect of Organization's Environment on Acceptance Intention for Big Data System)

  • 김은영;이정훈;서동욱
    • Journal of Information Technology Applications and Management
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.1-18
    • /
    • 2013
  • Big data has become a worldwide topic. Despite this, big data accurately understand and acquire the business to take advantage of companies that were only very few. The purpose of this study is to investigate the factors that effect Korean firm's adopting big data system. Empirical test was conducted to verify hypotheses using extended technology acceptance model and we analyzed factors which affect the behavioral intention of big data System. Based upon previous researches, we have selected organization innovation, organization slank, organization information system infra maturity, perceived benefits of big data system, perceived usefulness, perceived ease of use, behavioral intention as variables and proposed a research model based on survey questionnaires. From those, we drew that perceived usefulness and perceived ease of use influenced the behavioral intention. The results of this study will increase the users' awareness on big data system and contribute to develop a way to enable the introduction of new technologies.

빅 데이터의 새로운 고객 가치와 비즈니스 창출을 위한 대응 전략 (Correspondence Strategy for Big Data's New Customer Value and Creation of Business)

  • 고준철;이해욱;정지윤;강경식
    • 대한안전경영과학회지
    • /
    • 제14권4호
    • /
    • pp.229-238
    • /
    • 2012
  • Within last 10 years, internet has become a daily activity, and humankind had to face the Data Deluge, a dramatic increase of digital data (Economist 2012). Due to exponential increase in amount of digital data, large scale data has become a big issue and hence the term 'big data' appeared. There is no official agreement in quantitative and detailed definition of the 'big data', but the meaning is expanding to its value and efficacy. Big data not only has the standardized personal information (internal) like customer information, but also has complex data of external, atypical, social, and real time data. Big data's technology has the concept that covers wide range technology, including 'data achievement, save/manage, analysis, and application'. To define the connected technology of 'big data', there are Big Table, Cassandra, Hadoop, MapReduce, Hbase, and NoSQL, and for the sub-techniques, Text Mining, Opinion Mining, Social Network Analysis, Cluster Analysis are gaining attention. The three features that 'bid data' needs to have is about creating large amounts of individual elements (high-resolution) to variety of high-frequency data. Big data has three defining features of volume, variety, and velocity, which is called the '3V'. There is increase in complexity as the 4th feature, and as all 4features are satisfied, it becomes more suitable to a 'big data'. In this study, we have looked at various reasons why companies need to impose 'big data', ways of application, and advanced cases of domestic and foreign applications. To correspond effectively to 'big data' revolution, paradigm shift in areas of data production, distribution, and consumption is needed, and insight of unfolding and preparing future business by considering the unpredictable market of technology, industry environment, and flow of social demand is desperately needed.

빅데이터 환경에서 미국 커버로스 인증 적용 정책 (Kerberos Authentication Deployment Policy of US in Big data Environment)

  • 홍진근
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제11권11호
    • /
    • pp.435-441
    • /
    • 2013
  • 본 논문은 빅데이터 서비스를 위한 커버로스 보안 인증 방안과 정책에 대해 살펴보았다. 빅데이터 서비스 환경에서 하둡 기반의 보안기술에 대한 문제점에 대해 분석하였다. 또한 커버로스 보안 인증체계의 적용 문제를 고려할 때 미국의 상용 분야에서 발생하고 있는 주요 내용을 중심으로 적용 정책을 분석하였다. 커버로스 정책 적용과 관련하여, 미국은 크로스플랫폼 상호운용성 지원, 자동화된 커버로스 설정, 통합 이슈, OTP인증, 싱글사인온, ID 등 다양한 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다.

Empirical Comparison of the Effects of Online and Offline Recommendation Duration on Purchasing Decisions: Case of Korea Food E-commerce Company

  • Qinglong Li;Jaeho Jeong;Dongeon Kim;Xinzhe Li;Ilyoung Choi;Jaekyeong Kim
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제34권1호
    • /
    • pp.226-247
    • /
    • 2024
  • Most studies on recommender systems to evaluate recommendation performances focus on offline evaluation methods utilizing past customer transaction records. However, evaluating recommendation performance through real-world stimulation becomes challenging. Moreover, such methods cannot evaluate the duration of the recommendation effect. This study measures the personalized recommendation (stimulus) effect when the product recommendation to customers leads to actual purchases and evaluates the duration of the stimulus personalized recommendation effect leading to purchases. The results revealed a 4.58% improvement in recommendation performance in the online environment compared with that in the offline environment. Furthermore, there is little difference in recommendation performance in offline experiments by period, whereas the recommendation performance declines with time in online experiments.

국방분야 빅데이터 분석의 활용가능성에 대한 고찰 (A Study on a Way to Utilize Big Data Analytics in the Defense Area)

  • 김성우;김각규;윤봉규
    • 한국경영과학회지
    • /
    • 제39권2호
    • /
    • pp.1-19
    • /
    • 2014
  • Recently, one of the core keywords in information technology (IT) as well as areas such as business management is big data. Big data is a term that includes technology, personnel, and organization required to gather/manage/analyze collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to manage and analyze using traditional tools. The military has been accumulating data for a long period due to the organization's characteristic in placing emphasis on reporting and records. Considering such characteristic of the military, this study verifies the possibility of improving the performance of the military organization through use of big data and furthermore, create scientific development of operation, strategy, and support environment. For this purpose, the study organizes general status and case studies related to big data, traces back examples of data utilization by Korean's national defense sector through US military data collection and case studies, and proposes the possibility of using and applying big data in the national defense sector.

빅데이터 환경에서 개인정보 익명화를 통한 보호 방안 (Anonymity Personal Information Secure Method in Big Data environment)

  • 홍성혁;박상희
    • 융합정보논문지
    • /
    • 제8권1호
    • /
    • pp.179-185
    • /
    • 2018
  • 빅데이터는 이제 더 이상 미래 혁신의 아이콘이 아니라 인류가 당면한 과제를 해결하기 위한 하나의 수단으로써 공고히 자리매김해 가고 있다. 빅데이터의 활용과 개인정보 보호는 분명 양면성을 갖고 있다. 데이터의 활용을 강조할 경우 개인이 공개를 원하지 않는 사생활은 필연적으로 침해 될 것이고, 개인정보 보호를 강조할 경우 어설픈 수준의 빅데이터 연구만 가능해 공공의 목적을 달성 하는데 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 개인정보 침해의 문제점을 알아보고 빅데이터의 활용과 개인정보의 보호를 하기 위해서 취합하는 빅데이터를 익명화하는 방안을 제시하였다. 이를통해 빅데이터 활용 뿐만 아니라 개인정보 침해의 문제점을 해결할 수 있을 것으로 보인다.

Operating Simulation of RPS using DEVS W/S in Web Service Environment

  • Cho, Kyu-Cheol
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제21권12호
    • /
    • pp.107-114
    • /
    • 2016
  • Web system helps high-performance processing for big-data analysis and practical use to make various information using IT resources. The government have started the RPS system in 2012. The system invigorates the electricity production as using renewable energy equipment. The government operates system gathered big-data with various related information system data and the system users are distributed geographically. The companies have to fulfill the system, are available to purchase the REC to other electricity generation company sellers to procure REC for their duty volumes. The REC market operates single auction methods with users a competitive price. But the price have the large variation with various user trading strategy and sellers situations. This papler proposed RPS system modeling and simulation in web environment that is modeled in geographically distributed computing environment for web user with DEVS W/S. Web simulation system base on web service helps to analysis correlation and variables that act on trading price and volume within RPS big-data and the analysis can be forecast REC price.

빅데이터 분석 시스템 구현을 위한 데이터 구조의 복잡성에 따른 MongoDB 환경 구성 연구 (Study of MongoDB Architecture by Data Complexity for Big Data Analysis System)

  • 이협건;김영운;이진우;이승현
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제16권5호
    • /
    • pp.354-361
    • /
    • 2023
  • 빅데이터 분석 시스템들은 다양한 형태의 방대한 데이터를 저장 및 처리, 분석을 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 적용한다. MongoDB는 환경 구성에 따라 분산 처리 및 데이터 복제를 통해 확장성과 빠른 데이터 처리 속도를 제공한다. 본 논문에서는 구현하는 빅데이터 분석 시스템에 적합한 MongoDB 환경 구성에 대해 연구한다. 성능 평가를 위한 환경은 크게 싱글 노드와 다중 노드 환경으로 구성하였으며, 다중 노드 환경은 데이터 노드의 수를 2대에서 3대까지 확장하여 각 환경별 성능을 측정하였다. 분석 결과, 3차원 이상의 복잡한 데이터 구조의 데이터 처리 속도는 싱글 노드 환경이 2개의 데이터 노드 환경에 비해 약 5.75% 빠르게 처리하지만,3개의 데이터 노드 환경은 싱글 노드 환경에 비해 약 25.15% 이상 빠르게 처리한다. 그러나 데이터 구조가 단순한 1차원 데이터 구조는 다중 노드 환경이 싱글 노드 환경에 비해 약 28.63% 빠르게 처리한다. 향후 본 연구를 기반으로 다양한 데이터 구조 및 방대한 양의 데이터를 통한 실질적인 검증이 필요하다.

빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법 연구 (Study of In-Memory based Hybrid Big Data Processing Scheme for Improve the Big Data Processing Rate)

  • 이협건;김영운;김기영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제12권2호
    • /
    • pp.127-134
    • /
    • 2019
  • IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.