감지 된 파라미터 는 당뇨병 , 비 정상 적 BP , 그리고 다른 질병 의 대부분 의 증상 들 을 포함 한다 . 또한 환자 의 몸 에서 다른 파라미터 들 을 추출 한다 . 그러나 단순 성 을 위해 제안 된 작업 에서 는 이러 한 파라미터 만 언급 된다 . 사전 분석 에서 는 다양 한 단계 를 수행 한다 . 첫째 , 데이터 세트 는 쉽 게 구문 분석 할 수 있 도록 쉼표 로 구분 된 값 ( CSV ) 파일 로 변환 된다 . 이름 은 각 속성 ( 파라미터 ) 에 할당 되 며 , 숫자 값 과 함께 열 의 형태 로 표시 된다 . 그런 다음 센서 데이터 의 ID 를 실제 센서 이름 으로 표시 한다 ( 예 를 들 어 , S 1 은 혈당 ID ) . 다양 한 속성 을 다른 목적 으로 사용 한다 . 예 를 들 어 혈당 , 혈압 , 심박수 , 체질량 지수 ( BMI ) , 연령 , 성별 , 활동 속성 을 활용 하 여 당뇨병 및 BP 환자 의 건강 상태 를 분류 한다 . 그러나 연령 과 활동 에 각각 명시 적 인 연도 와 시간 을 사용 하 는 대신 속성 연령 을 일 , 월 , 년 으로 나누 고 , 활동 시간 을 아침 , 오후 , 저녁 으로 나눈다 . 이러 한 생성 된 기능 은 월 의 시작 인지 끝 인지 또는 시작 월과 종료 월 중 에 심각 한 상태 가 발생 하 는지 여부 에 따라 정상 적 이 고 비 정상 적 인 상태 의 패턴 과 같이 환자 건강 에 대한 귀중 한 통찰력 을 제공 한다 . 이후 추가 처리 를 위해 최종 데이터 세트 는 Hadoop 클라우드 환경 으로 업로드 한다 .