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다양한 센서의 개발과 센서 네트워크 구축으로 인해 특정 공간의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 보다 유용한 정보 및 지식의 발견을 위하여 데이터 마이닝(Data mining) 기법이 활용되는 연구들이 소개되었다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션 확인(Session identification)과 ii) 오류 검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각 센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다. 본 연구 결과의 성능 평가를 위하여 센서 네트워크 테스팅 환경을 교내에 설치하였으며 30여일 동안 수집된 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행하였다.
목차
1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 온톨로지 기반의 센서 스트림 데이터 전처리
4. 실험 및 토론
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
Abstract
저자소개
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1995 / Mining Sequential Patterns / Proceedings of the 11th International Conference on Data Engineering : 3 ~ 14
2. [학술대회논문] - Chen, H. / 2004 / SOUPA: Standard Ontology for Ubiquitous and Pervasive Applications / In Proceedings of the 1st Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems : Networking and Services(Mobiquitous 2004) : 22 ~ 26
3. [학술지(정기간행물)] - Culler, D. / 2004 / Overview of Sensor Networks / Computer 37 (8) : 41 ~ 49
4. [학술지(정기간행물)] - Eagle, N. / 2006 / Reality Mining: Sensing Complex Social Systems / Personal and Ubiquitous Computing 10 (4) : 255 ~ 268
5. [학술대회논문] - Eid, M. / 2007 / A Universal Ontology for Sensor Networks Data / In Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications : 27 ~ 29
2. [학술대회논문] - Chen, H. / 2004 / SOUPA: Standard Ontology for Ubiquitous and Pervasive Applications / In Proceedings of the 1st Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems : Networking and Services(Mobiquitous 2004) : 22 ~ 26
3. [학술지(정기간행물)] - Culler, D. / 2004 / Overview of Sensor Networks / Computer 37 (8) : 41 ~ 49
4. [학술지(정기간행물)] - Eagle, N. / 2006 / Reality Mining: Sensing Complex Social Systems / Personal and Ubiquitous Computing 10 (4) : 255 ~ 268
5. [학술대회논문] - Eid, M. / 2007 / A Universal Ontology for Sensor Networks Data / In Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications : 27 ~ 29
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