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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태은 (파이코) 김용환 (숭실대학교 IT정책경영학과) 김광용 (숭실대학교) 박진호 (숭실대학교)
저널정보
한국IT정책경영학회 한국IT정책경영학회 논문지 한국IT정책경영학회 논문지 제8권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
175 - 179 (5page)

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새로운 기술 트렌드로 IoT에 대한 관심이 높아지고 있다. IoT가 지원하는 자율지능서비스의 핵심은 다양한 디바이스 및 소프트웨어로부터 발생되는 데이터와 인터넷정보를 이용하여 새로운 가치를 밝혀내고 보다 정교한 자율지능서비스를 지원하는 빅데이터 분석 기술이다. 이제까지의 데이터 분석을 위한 데이터 품질관리 목표는 데이터의 신뢰성과 정확성을 높이도록 하는 것이었다. 하지만 빅데이터 분석을 위해서는 데이터로부터 다양한 가치를 찾을 수 있기 위해서는 데이터의 품질 관점이 변화되어야 한다. 이 연구에서는 기존의 데이터 품질관리 프레임워크를 조사하여 현재의 품질관리 프레임워크에서 빅데이터의 해석을 용이하게 하기 위해 필요한 것이 무엇인지 도출하고 빅데이터 분석을 효과적으로 지원하기 위한 품질관리 방안을 제시하고자 한다.
#Data Quality #BigData Analysis #Data Quality Management(DQM)

목차

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김선호 / 2010 / 마스터 데이터 품질관리 프레임워크 / Entrue Journal of Information Technology 9(2):109~121 dbpia 김태은 / 2015 / 금융 Fraud Detection System 운영 프레임워크 연구 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 5(4):9~17 dbpia 한국데이터베이스진흥원 / 2006 / 데이터 품질관리 성숙모형V1.0 google schola 한국데이터베이스진흥원 / 2006 / 데이터품질관리지침Ver2. 1 google schola 이상기 / 2014 / 데이터프로파일링과 정규 표현식 활용 비정형 과학기술 빅데이터 품질관리 방안 / 한국콘텐츠학회 논문지 14(12):486~493 Crossref

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