| 1 |
1
빅데이터를 청크 단위로 분할하고, 각 데이터 청크에 대해 최대우도추정법을 수행하여 중간값을 산출하며, 상기 산출된 데이터 청크의 중간값을 중앙서버로 전송하는 복수의 클라이언트; 및상기 복수의 클라이언트로부터 수신한 중간값에 기초하여 뉴턴-랩슨 방법을 적용하여 계수를 추정하고, 상기 추정된 계수를 상기 복수의 클라이언트로 전송하는 중앙 서버를 포함하는, 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 클라이언트는, 메모리 허용 가능한 크기를 계산하고, 빅데이터를 상기 계산된 크기에 해당하는 청크로 분할하는 분할부;상기 분할된 데이터 청크를 순차적으로 로딩하고, 상기 로딩된 데이터 청크에 대해 최대우도추정법(maximum likelihood estimation, MLE)으로 중간값을 산출하여 상기 중앙 서버로 전송하는 중간값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 중간값 산출부는, 각 데이터 청크에 대해 로짓으로 확률을 산출하고, 상기 산출된 확률을 이용하여 로그우도함수의 1차 미분값과 2차 미분값을 중간값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 5 |
5
제3항에 있어서, 상기 중간값 산출부는, 중간값 산출 동작을 반복수행하고, 상기 중앙 서버로부터 계수 수신 시, 중간값 산출 동작을 종료하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 중간값 산출부는, 상기 수신된 계수를 이전에 수신한 계수와 비교하여, 그 차이가 기 설정된 일정 정밀도보다 작은 경우, 중간값 산출 동작을 종료하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 7 |
7
제3항에 있어서, 상기 빅데이터의 구조를 공통 데이터 모델로 변환하는 전처리부를 더 포함하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 8 |
8
제3항에 있어서, 상기 산출된 각 데이터 청크의 중간값을 통합하고, 상기 통합된 데이터에 뉴턴-랩슨 방법(Newton-Raphson method)을 적용하여 계수를 추정하는 계수 추정부를 더 포함하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 9 |
9
제1항에 있어서, 상기 중앙서버는, 상기 복수의 클라이언트로부터 데이터 청크에 대한 중간값을 수집하는 수집부; 및상기 수집된 중간값을 통합하고, 상기 통합된 데이터에 뉴턴-랩슨 방법(Newton-Raphson method)을 적용하여 계수를 추정하는 계수 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 10 |
10
제9항에 있어서, 상기 계수 추정부는, 계수 추정 동작을 반복수행하고, 상기 추정된 계수를 이전에 추정된 계수와 비교하여, 그 차이가 기 설정된 일정 정밀도보다 작은 경우, 계수 추정 동작을 종료하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 시스템
|
| 11 |
11
복수의 클라이언트는 빅데이터를 청크 단위로 분할하고, 각 데이터 청크에 대해 순차적으로 최대우도추정법을 수행하여 중간값을 산출하며, 상기 산출된 데이터 청크의 중간값을 중앙서버로 전송하는 단계;상기 중앙서버는 상기 복수의 클라이언트로부터 수신한 중간값에 기초하여 뉴턴-랩슨 방법을 적용하여 계수를 추정하고, 상기 추정된 계수를 상기 복수의 클라이언트로 전송하는 단계를 포함하는, 대용량 데이터 분석 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서, 상기 중앙서버는 계수 추정 동작을 반복수행하고, 상기 추정된 계수를 이전에 추정된 계수와 비교하여, 그 차이가 기 설정된 일정 정밀도보다 작은 경우, 계수 추정 동작을 종료하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 방법
|
| 13 |
13
제11항에 있어서,상기 복수의 클라이언트는 중간값 산출 동작을 반복수행하고, 상기 중앙 서버로부터 계수를 수신한 경우 또는 상기 수신된 계수와 이전에 수신한 계수의 차이가 기 설정된 일정 정밀도보다 작은 경우, 중간값 산출 동작을 종료하는 것을 특징으로 하는 대용량 데이터 분석 방법
|
