Weighted Negative Tree Pattern Discovery

가중치 부여 부정 트리 패턴 추출

사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.