논문 (학술지)
바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처
| 등록번호 | RPMS-2018-090688983 | SCI 구분
?
※구분 : SCI(SCIE포함), 비SCI |
비SCI |
|---|---|---|---|
| 저자명 (주·공동저자) | 고명숙; 이태규 | ||
| 논문구분 | 국내전문학술지 | 학술지명 | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 |
| ISSN | 2287-5905 | 학술지 출판일자 | 2018-02-01 |
| 학술지 볼륨번호 | 7 | 논문페이지 | 43 ~ 50 |
| 학술지 임팩트팩터 | 0.0 | 기여율 | 100 % |
| DOI | 10.3745/KTSDE.2018.7.2.43 | ||
| 키워드 |
동적 프로세스, 디지털 패치, 빅데이터, 웨어러블 디바이스, 하둡, 바이오센싱
Big Data, Bio-Sensing, Digital Patch, Dynamic Process, Hadoop, Wearable Device |
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| 초록 | 생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다. | ||
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