Data Inconsistency
데이터 불일치

Data Inconsistency(데이터 불일치)란 무엇입니까?

Data Inconsistency 데이터 불일치 - Data inconsistency is an important issue in Wireless sensor networks (WSN). ^[1] The exponential rise in testing data of welding components in recent time, have increased the data inconsistency and complexity by manifolds. ^[2] In this paper, we aim to empirically analyse the data quality impact of vulnerability repositories for actual information technology (IT) and operating technology (OT) systems, especially on data inconsistency. ^[3] However, existing meta-learning approaches ignore the prior fact that good meta-knowledge should alleviate the data inconsistency between training and test data, caused by the extremely limited data, in each few-shot learning task. ^[4] Considering this, the current study was undertaken to assess the data inconsistency by comparing the dairy herd structure and its milk production at regional level and propose a validation tool to arrive at the national data by using the regional findings. ^[5] This difference could be due to data inconsistency and did not present the actual condition found in the field. ^[6] Within the test region, the omission error had the largest contribution to the GGM-data inconsistency with values ranging from -72. ^[7] Although attractive, ImC also brings challenges such as avoiding data-loss and data inconsistency, and striking the right balance between performance, energy and quality of the result. ^[8] Unlike Scisola, the new program applies enhanced algorithms for waveform data filtering via quality metrics such as signal-to-noise ratio, waveform clipping, data and meta-data inconsistency, long-period (“mouse”) disturbances, and current station evaluation based on comparison between its daily Power Spectral Density (PSD) and various reference metrics for the frequency bands of interest, featuring a CPU multiprocessing implementation for faster calculations. ^[9] Experiments show that the proposed optimization and improvement scheme can effectively improve the performance of cache system and solve the problems of scalability, data inconsistency, serialization and cache distribution. ^[10] Therefore, this research focuses on the classification and discussion of eight groups of challenges: data labeling, data inconsistency, data costs, data complexity, lack of data, non-transferable results, parameterization of the models, and quality of the models. ^[11] Furthermore, existing research focuses solely on data inconsistency between cities, ignoring data inconsistency in different periods. ^[12] When this method is implemented, there is no paper work and no data inconsistency. ^[13] Instrumental texture analysis has not been practically used due to data inconsistency. ^[14] Moreover, the errors of data inconsistency can be detected based on the unfolding techniques, and some model-checking can be done via the guard-driven reachability graph (GRG). ^[15] In order to realize the information exchange and resource sharing, the formation of information island causes obstacles, which leads to the frequent occurrence of data inconsistency. ^[16] Because the concentration of contrast agent in clinical applications is low, it can result in data inconsistency for dictionary-based representation during the iteration process. ^[17] In addition, during the process of data transmission, it may lead to data inconsistency between the user side and the storage side. ^[18] Firstly, based on the concepts of concurrency, data log and shared attribute, the error of data inconsistency is defined from the perspective of data value. ^[19] Community detection is a challenging task in attributed networks, due to the data inconsistency between network topological structure and node attributes. ^[20] Data quality problems are analyzed to get several typical problems, such as data missing, data duplication, data abnormality, data inconsistency and data logic error. ^[21] Data inconsistency between government institutions is a common problem in Indonesia. ^[22] Because of data inconsistency, other industries are not included in the data sample of this study. ^[23] AIM This review, with a phylogenetic and chemosystematic perspective, intends to highlight plant identification challenges in these taxa with examples from club moss phytochemical and ethnopharmacological studies, as these lead to data inconsistency and confusion. ^[24] uncertainty in data due to data inconsistency. ^[25] In Ghana, rain gauge stations are poorly distributed and also, obtaining long time span of data is difficult due to data inconsistency, as a result remotely sensed precipitation products are largely used to complement ground gauge stations data for assessing climatic variability and water resource managements. ^[26] In addition, we provide an approach to remove the data inconsistency in the MPI Sintel dataset, making it more proper for intrinsic image decomposition. ^[27] This data inconsistency is something that from our research is rarely reported or attempted to traverse, but is consistently occurring in real multivariate data case studies. ^[28] The concept of locality aware scheduling is to make the data parallel applications run more efficiently with less data loss or data inconsistency. ^[29] Current practice relies on time consuming manual extraction by researchers or clinicians resulting in data inconsistency and limitation in data set volume. ^[30] Finally, the Algorithm can be consistently dealt with the problem of data inconsistency after adding noise. ^[31] However, TDL faces the problem of data inconsistency and thus cannot well support cooperation across multiple militarily domains. ^[32] However, the dynamic movements of these attributes might responsible for data inconsistency. ^[33] Despite its easy implementation and its computational efficiency, the developed method may result in additional image artifacts for a large cone angle geometry due to data inconsistency. ^[34] Coefficient of variation was very high for all tested parameters (>50%) as a result of data inconsistency. ^[35] A multi-thread program easily suffers from concurrent bugs such as livelock, deadlock and data inconsistency. ^[36]
데이터 불일치는 WSN(무선 센서 네트워크)에서 중요한 문제입니다. ^[1] 최근 용접 부품의 테스트 데이터가 기하급수적으로 증가하면서 매니폴드에 의한 데이터 불일치와 복잡성이 증가했습니다. ^[2] 이 논문에서는 실제 정보 기술(IT) 및 운영 기술(OT) 시스템에 대한 취약성 저장소, 특히 데이터 불일치에 대한 데이터 품질 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. ^[3] 그러나 기존의 메타 학습 접근 방식은 좋은 메타 지식이 각 몇 번의 학습 작업에서 극도로 제한된 데이터로 인해 발생하는 학습 데이터와 테스트 데이터 간의 데이터 불일치를 완화해야 한다는 이전의 사실을 무시합니다. ^[4] 이를 고려하여 본 연구는 낙농군 구조와 지역별 우유 생산량을 비교하여 자료의 불일치성을 평가하고, 지역별 결과를 활용하여 국가 자료에 도달하기 위한 검증 도구를 제안하고자 한다. ^[5] 이 차이는 데이터 불일치로 인한 것일 수 있으며 현장에서 발견된 실제 조건을 나타내지 않았습니다. ^[6] 테스트 영역 내에서 누락 오류는 -72 범위의 값으로 GGM 데이터 불일치에 가장 크게 기여했습니다. ^[7] 매력적이기는 하지만 ImC는 데이터 손실 및 데이터 불일치를 방지하고 성능, 에너지 및 결과 품질 간의 올바른 균형을 맞추는 것과 같은 문제도 가져옵니다. ^[8] Scisola와 달리 새로운 프로그램은 신호 대 잡음비, 파형 클리핑, 데이터 및 메타 데이터 불일치, 장기간(“마우스”) 교란, 더 빠른 계산을 위한 CPU 다중 처리 구현을 특징으로 하는 관심 주파수 대역에 대한 일일 전력 스펙트럼 밀도(PSD)와 다양한 기준 메트릭 간의 비교를 기반으로 하는 현재 스테이션 평가. ^[9] 실험은 제안된 최적화 및 개선 방안이 캐시 시스템의 성능을 효과적으로 개선하고 확장성, 데이터 불일치, 직렬화 및 캐시 분배 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. ^[10] 따라서 이 연구는 데이터 레이블 지정, 데이터 불일치, 데이터 비용, 데이터 복잡성, 데이터 부족, 이전할 수 없는 결과, 모델 매개변수화, 모델 품질의 8가지 문제 그룹에 대한 분류 및 토론에 중점을 둡니다. ^[11] 또한, 기존 연구는 다른 기간의 데이터 불일치를 무시하고 도시 간의 데이터 불일치에만 중점을 둡니다. ^[12] 이 방법이 구현되면 문서 작업과 데이터 불일치가 없습니다. ^[13] 기기의 질감 분석은 데이터 불일치로 인해 실제로 사용되지 않았습니다. ^[14] 또한 데이터 불일치 오류는 언폴딩 기술을 기반으로 감지할 수 있으며 일부 모델 검사는 GRG(Guard-Driven Reachability Graph)를 통해 수행할 수 있습니다. ^[15] 정보교류와 자원공유를 실현하기 위해 정보섬의 형성은 장애를 초래하여 데이터 불일치가 빈번하게 발생한다. ^[16] 임상 응용에서 조영제의 농도가 낮기 때문에 반복 과정에서 사전 기반 표현에 대한 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. ^[17] 또한, 데이터 전송 과정에서 사용자 측과 저장 측 사이에 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. ^[18] 첫째, 동시성(concurrency), 데이터 로그(data log), 공유 속성(shared attribute)의 개념을 기반으로 데이터 불일치 오류를 데이터 값의 관점에서 정의한다. ^[19] 커뮤니티 탐지는 네트워크 토폴로지 구조와 노드 속성 간의 데이터 불일치로 인해 속성 네트워크에서 어려운 작업입니다. ^[20] 데이터 품질 문제를 분석하여 데이터 누락, 데이터 중복, 데이터 이상, 데이터 불일치 및 데이터 논리 오류와 같은 몇 가지 일반적인 문제를 얻습니다. ^[21] 정부 기관 간의 데이터 불일치는 인도네시아에서 일반적인 문제입니다. ^[22] 데이터 불일치로 인해 다른 산업은 이 연구의 데이터 샘플에 포함되지 않았습니다. ^[23] 겨냥하다 계통발생학적 및 화학계통학적 관점에서 이 검토는 클럽모스 식물화학 및 민족약리학 연구의 예를 사용하여 이러한 분류군의 식물 식별 문제를 강조하고자 합니다. ^[24] 데이터 불일치로 인한 데이터의 불확실성. ^[25] 가나에서는 우량계측소의 분포가 불량하고 데이터의 불일치로 인해 장기간의 데이터를 확보하기 어렵기 때문에 기후변동성 및 수자원 관리 평가를 위한 지상계측소 데이터를 보완하기 위해 원격으로 측정된 강우량을 주로 사용하고 있다. ^[26] 또한 MPI Sintel 데이터 세트에서 데이터 불일치를 제거하는 접근 방식을 제공하여 본질적인 이미지 분해에 더 적합합니다. ^[27] 이 데이터 불일치는 우리 연구에서 거의 보고되지 않았거나 통과하려고 시도한 적이 없지만 실제 다변수 데이터 사례 연구에서는 일관되게 발생합니다. ^[28] 지역 인식 스케줄링의 개념은 데이터 병렬 애플리케이션이 데이터 손실이나 데이터 불일치를 줄이면서 보다 효율적으로 실행되도록 하는 것입니다. ^[29] 현재 관행은 연구원이나 임상의가 수동으로 추출하는 시간이 많이 소요되는 방식에 의존하여 데이터 불일치와 데이터 세트 볼륨의 제한을 초래합니다. ^[30] 마지막으로, 알고리즘은 노이즈를 추가한 후 데이터 불일치 문제를 일관되게 처리할 수 있습니다. ^[31] 그러나 TDL은 데이터 불일치 문제에 직면해 있으므로 여러 군사 영역에 걸친 협력을 잘 지원할 수 없습니다. ^[32] 그러나 이러한 속성의 동적 이동으로 인해 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. ^[33] 쉬운 구현과 계산 효율성에도 불구하고 개발된 방법은 데이터 불일치로 인해 큰 원뿔 각도 형상에 대해 추가 이미지 아티팩트가 발생할 수 있습니다. ^[34] 데이터 불일치의 결과로 테스트된 모든 매개변수(>50%)에 대해 변동 계수가 매우 높았습니다. ^[35] 다중 스레드 프로그램은 라이브록, 교착 상태 및 데이터 불일치와 같은 동시 버그로 쉽게 고통받습니다. ^[36]

Avoid Data Inconsistency 데이터 불일치 방지

With the extensive use of relational databases in the business environment there is a need to reduce database complexity in order to avoid data inconsistency and redundancy, which can provide a company with unreliable and/or meaningless data and information. ^[1] Thus, five oversampling balancing techniques, two hybrid balancing techniques (oversampling-undersampling) and one clustering-based balancing technique have been applied to avoid data inconsistency problem. ^[2]
비즈니스 환경에서 관계형 데이터베이스를 광범위하게 사용함에 따라 데이터 불일치 및 중복을 피하기 위해 데이터베이스 복잡성을 줄여야 할 필요가 있으며, 이는 회사에 신뢰할 수 없고/또는 무의미한 데이터 및 정보를 제공할 수 있습니다. ^[1] 따라서 5가지 오버샘플링 밸런싱 기법, 2가지 하이브리드 밸런싱 기법(오버샘플링-언더샘플링) 및 1가지 클러스터링 기반 밸런싱 기법을 적용하여 데이터 불일치 문제를 방지했습니다. ^[2]

data inconsistency issue

According to the evaluation, this paper recommends three mitigation measures to rescue the applications and embedded machine learning algorithms from the data inconsistency issue in the post-pandemic era. ^[1] The joint effort has resolved many data inconsistency issues caused either by interpretation or software issues. ^[2]
평가에 따르면, 이 논문은 포스트 팬데믹 시대의 데이터 불일치 문제에서 애플리케이션과 임베디드 머신 러닝 알고리즘을 구출하기 위한 3가지 완화 조치를 제안합니다. ^[1] 공동 노력은 해석 또는 소프트웨어 문제로 인해 발생하는 많은 데이터 불일치 문제를 해결했습니다. ^[2]