• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.23-32
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• 2016

With the rapid development of information technology, we can manage not only structured data but also unstructured data. Big data environments drive new business values. This study examines the effect of analytic resources to business performance under big data environments. Recent worldwide reports showed empirical performance results of big data applications. Compared to these reports, we attempt to analyze resources of big data applications to companies in Korea. This study results in current status of big data use in Korea. and will help to develop a maturity model of big data applications.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.741-743
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• 2015

오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2021.11a
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• pp.129-134
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• 2021

농업은 잦은 자연재해, 코로나 같은 예측하기 힘든 불확실성이 높아지는 상황이며 이를 해결하기 위해 새로운 기술적 접근방안과 돌파구 마련이 필요하다. ICT의 급속한 발전과 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다. 빅데이터는 농업이 직면한 다양한 기술적 난제를 해결함과 동시에 생산,소비,유통 분야의 밸류체인 혁신을 통해 높은 경쟁력을 확보할 수 있게 핵심 요소가 될 것이다. 실제 농업 분야의 해외 사례를 살펴보면 주로 빅데이터에 대한 수집 분석이 기업을 중심으로 이루어지고 있고 기업의 새로운 가치 창출에 중요한 역할을 담당하고 있어 상업적 측면에서 활용가치가 매우 높음을 알 수 있다. 우리나라도 기업의 빅데이터 활용을 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 아직은 대기업, 소수의 혁신기술 기반 중소기업이 대부분이다. 기업의 빅데이터 활용에 영향을 미치는 연구는 계속 진행되고 있으나, 산업별 특성이 반영되어 결과는 상이하게 나타났다. 또한 대부분의 연구가 조직 차원에서 초기 도입 의도에 영향을 주는 요인 파악에 집중하였다. 반면 기업이 빅데이터를 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 각 분야 현업 종사자들의 지속적인 활용 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 혁신기술 수용 의도를 파악하는데 높은 설명력을 나타내는 통합기술수용이론(UTAUT)과 혁신성향 변수를 활용하여 농업 관련 기업 종사들의 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보고 경제적 혜택과 실용적 혜택의 매개 효과를 분석하고자 한다. 실제 농업 관련 기업 종사자 대상 설문을 통한 실증 연구를 통해 현장 종사자들의 빅데이터 활용 수준을 높이고 우수의 고급 인력을 확보하여 육성하기 위한 방안을 제시하여 농업관련분야 기업의 빅데이터 활성화 정책 도출에 시사점을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.304-305
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• 2023

드론 비행 후 추출할 수 있는 Log 파일은 드론의 비행 정보를 확인할 수 있는 데이터이다. 이 데이터를 Log 분석기를 사용하여 그래프 형태로 시각화 하게 되면 비행 속도, 거리, 높이 등 다양한 비행데이터를 분석하기에 용이하다. 또한 Log 분석 자료에는 기체운용 중 발생하는 안전 이슈에 대한 기록도 포함되어 있어 드론의 사고 또는 고장유무를 판단할 때에 중요한 자료로서 활용된다. 그러므로 데이터분석 시에 안전 이슈 발생 시점과 연관지어 데이터를 분석하는 것이 보다 효과적이다. 그러나 상용 서비스에서는 분석데이터와 안전 이슈 데이터를 함께 보는 방법은 제공되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Log 분석 시스템에 안전 이슈 정보를 추가하여 볼 수 있는 방법을 제시하여 드론 운용자가 로그분석을 보다 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.136-137
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• 2017

4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 해운항만기업에서 4차 산업혁명을 주도하는 ICT를 활용하기 위한 노력이 다양하게 전개되고 있다. 특히 해운항만물류분야에서는 IoT센서가 만들어내는 다양한 데이터를 분석하여 도출된 인사이트를 기반으로 업무효율성을 높이고자 빅데이터분석 기법을 적용하기 시작하고 있다. 본 연구에서는 해운항만기업들 중 빅데이터분석을 도입해서 활용하고 있거나, 빅데이터를 업무에 활용하기 위해 도입의도를 가지고 있는 기업의 종사자들을 대상으로 어떤 요인들이 빅데이터 사용의도를 높여주는 지에 대하여 실증분석.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.16 no.2 s.68
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• pp.73-84
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• 2001

기업용 데이터 서비스는 이제 음성, 화상, 데이터의 통합 패러다임과 전자상거래 등의 상거래 패러다임의 변화에 따라 기업의 주요 자산으로 인식되고 있다. 즉, 얼마나 기업망을 효율적으로 구성, 이용하고 또한 이를 생산 요소로 활용하느냐에 따라 기업의 생산성뿐만 아니라 수익성에도 커다란 영향을 미친다. 따라서 많은 기업 이용자들은 그들의 미래 데이터망에 대한 이전(Migration)에 신중을 기할 수밖에 없으며 이제 단순한 비용효율화 방향의 대체 서비스 모색이 아닌 기업 가치사슬상의 핵심 요소로 인식의 변화가 일고 있다. 이에 데이터 서비스 제공사업자들은 그들의 요구에 부응하는 미래 데이터 하부구조 투자와 서비스 개발을 서두르고 있으며, 이용자들의 자연스러운 Migration Path를 전략적으로 구성하고 있다. 본 고는 이용자들의 Migration 개념 변화를 고찰하고 미국 3대 사업자들의 전용회선, 프레임릴레이, ATM 서비스를 대상으로 Migration 전략을 유형화하여 비교 분석한다. 또한 이러한 분석을 통하여 국내 사업자들을 위한 전략적 시사점을 제시한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.6 no.4
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• pp.195-200
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• 2013

This paper proposes an SNS and Web Data Analytics System which can utilize a business marketing strategy by analyzing negative SNS and Web Data that can do great damage to a business image. It consists of the Data Collection Module collecting SNS and Web Data, the Hbase Module storing the collected data, the Data Analysis Module estimating and classifying the meaning of data after an semantic analysis of the collected data, and the PHS Module accomplishing an optimized Map Reduce by using SNS and Web data involved a Businesse. This paper can utilize this analysis result for a business marketing strategy by efficiently managing SNS and Web data with these modules.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.643-644
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• 2014

정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.483-497
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• 2017

a본 논문에서는 과학기술정책연구원에서 조사한 2016년 한국기술혁신조사(KIS 2016) 데이터를 이용하여 한국 제조기업의 혁신성과에 영향을 미치는 혁신저해요인에 관한 분석을 진행하였다. KIS 2016 데이터의 제조업 기업 수는 4000개였는데 이 중 혁신 설문에서 제시한 혁신 저해요인 중 아무것도 겪지 않았다고 답한 기업과 응답이 누락된 기업을 제외한 3159개 기업의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였으며, 분석 방법으로는 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 자료를 바탕으로 요인분석을 실시하였으며, 그에 따라 혁신 저해요인으로 자금 문제, 기업 역량 요인, 필요 요인 총 세 가지 요인이 추출되었다. 이를 바탕으로 로지스틱 회귀분석 결과 자금 문제와 기업 역량 요인의 경우 혁신 제품의 시장 출시에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 필요 요인의 경우 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 기업의 혁신 성공에 있어서는 기술혁신의 필요성에 대한 인식 제고가 시급한 것으로 분석되었다.

• Knowledge Management Research
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• v.25 no.2
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• pp.19-47
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• 2024

Organizational ability to analyze and utilize data plays an important role in knowledge management and decision-making. This study aims to investigate the potential application of large language models in corporate data analysis. Focusing on the field of human resources, the research examines the data analysis capabilities of these models. Using the widely studied IBM HR dataset, the study reproduces machine learning-based employee turnover prediction analyses from previous research through ChatGPT and compares its predictive performance. Unlike past research methods that required advanced programming skills, ChatGPT-based machine learning data analysis, conducted through the analyst's natural language requests, offers the advantages of being much easier and faster. Moreover, its prediction accuracy was found to be competitive compared to previous studies. This suggests that large language models could serve as effective and practical alternatives in the field of corporate data analysis, which has traditionally demanded advanced programming capabilities. Furthermore, this approach is expected to contribute to the popularization of data analysis and the spread of data-driven decision-making (DDDM). The prompts used during the data analysis process and the program code generated by ChatGPT are also included in the appendix for verification, providing a foundation for future data analysis research using large language models.