• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.63-71
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• 2018

최근 5년(2013~2017년) 연속 영화 총 관객 수가 2억 명이 넘는 국내 영화 산업에서 천만 관객을 돌파한 한국 영화 간에는 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 분석해 보았다. 일반적으로 천만 관객 돌파에 영향을 주는 요인으로는 스크린 수와 평점을 중요하게 보는 시각이 많았다. 본 연구에서는 스크린 수, 평점을 포함하고 추가적으로 4가지 요인을 설정하여 가설을 수립하고 빅데이터 분석을 통해 천만 관객 돌파 유무와의 상관관계를 분석했다. 이를 통해 천만 관객 돌파 예측 정확도는 91%, 누적 관객 수 예측 정확도는 99.4%까지 맞추는 유의미한 결과를 얻었다.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.57-97
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• 2018

빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.