International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.82-86
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2019
We aim to use public data different from the remote BEMS energy diagnostics technology and already established and then switch the conventional operation environment to a big-data-based integrated management environment to operate and build a building energy management environment of maximized efficiency. In Step 1, various network management environments of the system integrated with a big data platform and the BEMS management system are used to collect logs created in various types of data by means of the big data platform. In Step 2, the collected data are stored in the HDFS (Hadoop Distributed File System) to manage the data in real time about internal and external changes on the basis of integration analysis, for example, relations and interrelation for automatic efficient management.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5287-5303
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2018
Handling vast amount of data found in large transactional datasets is an obvious challenge for the conventional data mining algorithms. Addressing this challenge, our paper proposes a parallel approach for proper decomposition of mining problem into sub-problems in order to find frequent patterns from these datasets. The proposed, Pattern Mining for Large Distributed Dataset (PMLDD) approach, ensures minimum dependencies as well as minimum communications among sub-problems. It establishes a linear aggregation of the intermediate results so that it can be adapted to large-scale programming models like MapReduce. In this context, an algorithmic structure for MapReduce programming model is presented. PMLDD guarantees an efficient load balancing among the sub-problems by a specific selection criterion. Further, it optimizes the number of required iterations over the dataset for mining frequent patterns as compared to the existing approaches. Finally, we believe that our approach is scalable enough to handle larger datasets in terms of performance evaluation, and the result analysis justifies all these mentioned concerns.
최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.
In this paper, we proposed an Indexing Structure System (ISS) based on Apache Hadoop in Wireless Sensor Network (WSN). Nowadays sensors data continuously keep growing that need to control. Data constantly update in order to provide the newest information to users. While data keep growing, data retrieving and storing are face some challenges. So by using the ISS, we can maximize processing quality and minimize data retrieving time. In order to design ISS, Indexing Types have to be defined depend on each sensor type. After identifying, each sensor goes through the Indexing Structure Processing (ISP) in order to be indexed. After ISP, indexed data are streaming and storing in Hadoop Distributed File System (HDFS) across a number of separate machines. Indexed data are split and run by MapReduce tasks. Data are sorted and grouped depend on sensor data object categories. Thus, while users send the requests, all the queries will be filter from sensor data object and managing the task by MapReduce processing framework.
사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.
Khalil, Md Ibrahim;Kim, R. Young Chul;Seo, ChaeYun
Journal of Platform Technology
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제8권2호
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pp.3-9
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2020
Big Data is a new concept in the global and local area. This field has gained tremendous momentum in the recent years and has attracted attention of several researchers. Big Data is a data analysis methodology enabled by recent advances in information and communications technology. However, big data analysis requires a huge amount of computing resources making adoption costs of big data technology. Therefore, it is not affordable for many small and medium enterprises. We survey the concepts and characteristics of Big Data along with a number of tools like HADOOP, HPCC for managing Big Data. It also presents an overview of big data like Characteristics of Big data, big data technology, big data management tools etc. We have also highlighted on some challenges and opportunities related to the fields of big data.
데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.
유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
데이터를 구조화하여 사용하는 관계형 데이터베이스가 현재까지 데이터 관리에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 관계형 데이터베이스는 데이터가 증가되면 데이터를 저장하거나 조회할 때 읽기, 쓰기 연산 수행에 제약 조건이 발생되어 서비스가 느려지는 현상이 나타난다. 또 새로운 업무가 추가되면 데이터베이스 내 데이터는 증가되고 결국 이를 해결하기 위해 하드웨어의 병렬 구성, CPU, 메모리, 네트워크 등 추가적인 인프라 구성을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스의 데이터 증가로 느려지는 웹 정보서비스 개선을 위해 기존 관계형 데이터베이스의 데이터를 하둡 HDFS로 전송하고 이를 일원화하여 데이터를 재구성한 후 사용자에게 하둡 데이터 처리로 대량의 데이터를 빠르고 안전하게 추출하는 모델을 구현한다. 본 시스템 적용을 위해 웹 기반 민원시스템과 비정형 데이터 처리인 이미지 파일 저장에 본 제안시스템을 적용하였다. 적용결과 관계형 데이터베이스 시스템보다 제안시스템 데이터 처리가 0.4초 더 빠른 결과를 얻을 수 있었고 기존 관계형 데이터베이스와 같은 대량의 데이터를 처리를 빅 데이터 기법인 하둡 데이터 처리로도 웹 정보서비스를 지원이 가능하였다. 또한 하둡은 오픈소스로 제공되어 소프트웨어 구매 비용을 줄여주는 장점이 있으며 기존 관계형 데이터베이스의 데이터 증가로 효율적인 대용량 데이터 처리를 요구하는 조직에게 도움을 줄 수 있을 것이다.
Chronological aging and photoaging affect appearance, causing wrinkles, pigmentation, texture changes, and loss of elasticity in the skin. Phragmites communis is a tall perennial herb used for its high nutritional value and for medicinal purposes, such as relief from fever and vomiting and facilitation of diuresis. In this study, we investigated the effects of ethanol extract of P. communis rhizome (PCE) on skin aging. The total flavonoid and total phenolic content in PCE were 2.92 ± 0.007 ㎍ of quercetin equivalents (QE) and 231.8 ± 0.001 ㎍ of gallic acid equivalents (GAE) per 100 mg of dried extract (n = 3). The half-maximal inhibitory concentration (IC50) values of PCE for 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl radical (DPPH) and hydrogen peroxide scavenging activities were 0.96 and 0.97 mg/mL, respectively. PCE showed inhibitory effects on tyrosinase when L-tyrosine (IC50 = 1.25 mg/mL) and L-3,4-dihydroxyphenylalanine (IC50 = 0.92 mg/mL) were used as substrates. PCE treatment up to 200 ㎍/mL for 24 h did not cause any significant cytotoxicity in B16F10 melanocytes, human dermal fibroblasts (HDFs), and HaCaT keratinocytes. In B16F10 melanocytes, PCE (25 and 50 ㎍ /mL) inhibited melanin production and cellular tyrosinase activity after challenge with α-melanocyte-stimulating hormone (α-MSH; p < 0.05). In HDFs, PCE suppressed the mRNA expression of matrix metalloproteinase-1 (MMP-1) and reduced the activity of elastase (p < 0.05). In addition, ultraviolet B (UVB)-mediated downregulation of hyaluronic acid synthase-2 gene expression in HaCaT keratinocytes was also effectively suppressed by PCE treatment. Overall, our results showed that PCE has potential anti-skin aging activity associated with the suppression of hyperpigmentation, wrinkle formation, and reduction in dryness. PCE is a promising candidate for the development of an anti-skin aging cosmetic ingredient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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