제목 | Classifying Big Trajectory Data using K-means Clustering Algorithm with MapReduce |
학회 기간 | 제 1저자, Hadoop 환경 세팅, K-Means 개발, 통계 |
날짜 | 2014.07.09. ~ 2014.07.10 |
요약 (내용) | Recently, the size of trajectory data for location-based services is getting bigger and bigger. Many algorithms have been developed for classifying data. K-means algorithm is popularly used and it is a method to grouping data into K clusters. K-means algorithm is intuitive and easy to implement. However, it is hard to directly apply K-means algorithm to classify big trajectory data. In this paper, we aim to discover some possibilities of classifying big trajectory data using MapReduce framework. MapReduce is a programming model to process big data with distributed environment on cloud computing. We focus on validating our idea of classifying big trajectory data using MapReduce; we adopted an open-source K-means clustering algorithm and ran it on our Hadoop cluster. With the experimentation, we verified that classifying big trajectory data using MapReduce is efficient and useful approach. |
발표기관 | MITA 2014 |
난생 처음으로 써본 논문ㅋㅋ 그것도 영어로 쓰는거라 광민이와 애먹으며 썼던 기억이 난다.
교수님의 많은 첨삭을 거친 작품이다.(정말 많이..)
빅데이터와 처음으로 연을 쌓았을 때 만든 논문인데 더 좋은 방법을 강구하지못해 아쉬움이 많이 남는 논문이다. ㅠㅠ
주된 내용은 K-Mean를 기반으로 빅경로데이터를 분석함으로써 얻을 수 있는 다양한 의미있는 결과물에 대해 다루고 있다.
썼던 논문은 한국멀티미디어학회에서 주최하는 MITA2014 국제학회에서 포스터 발표를 진행했다.
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최종보고서 이태호 장준식.docx
