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영어

This paper proposes an approach to big data analytics for phon call data. The analytical models for phon call data is composed of the PVPF (Parallel Variable-length Phrase Finding) algorithm for identifying verbal phrases of natural language and the word count algorithm for measuring the usage frequency of keywords. In the proposed model, we identify words using the PVPF algorithm, and measure the usage frequency of the identified words using word count algorithm in MapReduce. The results can be interpreted from various viewpoints. We design and implement the model based HDFS (Hadoop Distributed File System), verify the proposed approach through a case study of phon call data. So we extract useful results through analysis of keyword correlation and usage frequency.

한국어

본 연구는 전화통화에 의해 생성된 데이터에 대한 빅데이터 분석 접근을 제안한다. 전화통화 데 이터의 분석모형은 자연어의 어휘식별을 위한 PVPF(Parallel Variable-length Phrase Finding) 알 고리즘과 키워드의 사용빈도 측정을 위한 워드 카운트 알고리즘으로 구성된다. 제안한 분석모형에서 는 먼저 PVPF 알고리즘에 의해 연계 단어 추출을 통해 어휘를 식별하며, MapReduce의 워드 카운 트 알고리즘을 사용하여 식별된 어휘 및 단어의 사용빈도를 측정한다. 그 결과는 다양한 관점에서 해 석될 수 있다. 제안 분석모형의 효과성을 보이기 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 기반으로 분석모형을 설계 구현하였으며, 전화통화 데이터를 실험 적용한다. 실험결과, 키워드 상관관 계 분석 및 사용빈도 변화 분석을 통해 유의미한 결과를 도출한다.