• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.41-51
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• 2016

Big data is an emerging issue as large data which was impossible to be processed in the past is possible to be handled with the development of information and communication technology. Manufacturing is the most promising field that big data is applied such that there are abundant data available. It is important to improve an efficiency of manufacturing process for quality control and production efficiency because the processes from production design, sales, productions and so on are mixed intricately. This study proposes big data cloud service for manufacturing analysis using a big data technology and a process mining technique. It is expected for manufacturing corporations to improve a manufacturing process and reduced the cost by applying the proposed service. The service provides various analyses including manufacturing analysis and manufacturing duration analysis. Big data cloud service has been implemented and it has been validated by conducting a case study.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.345-350
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• 2007

최근 기업의 각 업무가 정보화 되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터 표준 관리와 데이터 요구사항 관리를 통매 데이터 품질 관리 프로세스를 개선한 사례를 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성 적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.59-62
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• 2014

다양한 센서를 내장한 스마트기기가 보급되면서 개인의 활동부터 환경 상태까지 광범위한 미시 데이터의 수집이 가능해졌고, 또한 데이터 저장매체의 가격과 통신비용이 급격히 하락하고 있으며, 컴퓨터의 연산능력과 데이터 분석 방법론도 눈부시게 성장하는 중이다. 이러한 데이터 처리 기술의 발전과 함께 빅데이터에 대한 사회적 인식의 제고가 맞물리며 빅데이터 시장이 빠르게 성숙하고 있다. 이에 따라 국내 외 대다수의 기업들이 빅데이터 기술을 도입 검토 중에 있으며, 특히 글로벌 콘텐츠(방송, 음악, 도서 등) 기업들의 맞춤형 추천 서비스 성공 사례들로 인해 빅데이터 기술이 콘텐츠 산업 업계의 차세대 먹거리로 주목을 받고 있다. 이에 본 논문은 국내 케이블 방송 사업자들이 빅데이터 기술을 접목한 차별화된 서비스 제공을 통해 고객에게 새롭고 차별화된 가치를 제공할 수 있는 서비스 방안에 대해서 연구하였다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.10 no.1
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• pp.55-67
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• 2020

Fine dust has recently become one of the greatest concerns of Korean people and has been a target of considerable efforts by governments and local governments. In the academic world, many researches have been carried out in relation to fine dust, but the research on the economic field has been relatively few. So we wanted to know how fine dust affects the economy. Big data of PM10 concentration for fine dust and fine dust theme stock price were collected for five years from 2013 to 2017. Regression analysis was performed using the linear regression model, the generalized least squares method. As a result, the change in the fine dust concentration was found to have a effect on the related theme stocks' price. When the fine dust concentration increased compared to the previous day, the fine dust theme stocks' price also showed a tendency to increase. Also, according to the analysis of stock price change from 2013 to 2017 based on fine dust theme stocks, companies with large regression coefficients were changed every year. Among them, the regression coefficients of Monalisa were repeatedly high in 2014, 2015, 2017, Samil Pharmaceutical in 2015, 2016 and 2017, and Welcron in 2016 and 2017, and the companies were judged to be sensitive to the concentration of fine dust. The companies that responded the most in the past 5 years were Wokong, Welcron, Dongsung Pharmaceutical, Samil Pharmaceutical, and Monalisa. If PM2.5 measurement data are accumulated enough, it would be meaningful to compare and analyze PM2.5 concentration with independent variables. In this study, only the fine dust concentration is used as an independent variable. However, it is expected that a more clear and well-explained result can be found by adding appropriate additional variables to increase the explanatory power.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.1
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• pp.103-112
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• 2014

In recent years, the rapid diffusion of smart devices and growth of internet usage and social media has led to a constant production of huge amount of valuable data set that includes personal information, buying patterns, location information and other things. IT and Production Infrastructure has also started to produce its own data with the vitalization of M2M (Machine-to-Machine) and IoT (Internet of Things). This analysis study researches the applicable effects of Structured and Unstructured Big Data in various business circumstances, and purposes to find out the value creation method for a corporation through the Structured and Unstructured Big Data case studies. The result demonstrates that corporations looking for the optimized big data utilization plan could maximize their creative values by utilizing Unstructured and Structured Big Data generated interior and exterior of corporations.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.1-9
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• 2001

o CRM은 모든 e-business 전략의 초석임 o 고객 중심이 되도록 모든 업무 프로세스를 정리함 o 기업 내/외부의 모든 업무 프로세스를 통합함 o 공급망 및 기업 내부와의 통합이 필수적임 o CRM 실현 기술 및 패키지 관점의 프로젝트가 아니라, 명확한 기업의 목표 및 고객 특성 분석에서 출발해야 함. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.271-273
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• 2005

많은 글로벌 기업들이 비용절감 및 효율성 증대를 위하여 RFID 시스템을 도입하거나 도입을 적극 검토 중에 있다. RFID 시스템으로부터 획득된 수많은 정보들이 기업의 업무효율을 증대시킬 수 있도록 하기 위해서는 상위 응용 서비스에서 RFID 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 리더와 응용 서비스 간의 중계 역할을 할 수 있는 RFID 미들웨어의 역할이 매우 중요하다. 이러한 요구사항에 맞춰 최근 EPCglobal에서는 RFID 미들웨어인 ALE(Application Level Event)를 제시하고 있다. ALE는 RFID 리더에 의해 읽혀진 EPC 이벤트 데이터를 실시간으로 수집하여 원본 데이터의 오류를 보정한 후에 사용자와 응용 서비스의 요구에 따라 특정 이벤트 데이터를 필터링하여 보고하는 역할을 한다. 본 논문에서는 ALE의 실시간 EPC 이벤트 데이터 처리를 위한 EMS(Event Management System) 컴포넌트를 제시하며 EMS에 대한 요구사항을 분석하고 설계하였다. EMS 컴포넌트는 RFID 리더를 통해서 끊임없이 들어오는 스트링 형태의 EPC 이벤트 데이터를 블록킹 없이 수집하는 역할을 한다. 또한, RFID 리더에서 수집한 데이터의 보정 및 필요 데이터 추출을 위한 다양한 필터링 기능을 제공함으로써 수집된 데이터의 정확성을 높이며 신속한 데이터 제공을 가능하게 한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.23 no.2
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• pp.97-110
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• 2018

With the advent of the 4-th industrial revolution, manufacturing companies have increasing interests in the realization of smart manufacturing by utilizing their accumulated facilities data. However, most previous research dealt with the structured data such as sensor signals, and only a little focused on the unstructured data such as text, which actually comprises a large portion of the accumulated data. Therefore, we propose an association rule mining based facility error pattern extraction framework, where text data written by operators are analyzed. Specifically, phrases were extracted and utilized as a unit for text data analysis since a word, which normally used as a unit for text data analysis, is unable to deliver the technical meanings of facility errors. Performances of the proposed framework were evaluated by addressing a real-world case, and it is expected that the productivity of manufacturing companies will be enhanced by adopting the proposed framework.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.556-559
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• 2013

The purpose of the current research is to develop a strategy to activate the domestic Cloud Date Center (CDC), which allows various cloud services as a fundamental infrastructure in the rising cloud market. Specifically, the paper is proceeded based on three steps; (1) in the first step, the authors analyzes the overall CDC market including leading domestic as well as international CDC companies (e.g., EMC, HP, IBM, Samsung SDS, LG CNS, SK C&C) focusing on revenue, firm size, employee numbers, total energy consumption, market share, and so on. (2) In the next step, the study derives strengths and weaknesses based on the results of the first step. These strengths and weaknesses help us to deduct the factors which should be reinforced or complimented for the domestic CDC's competitive advantage in the global CDC market. Finally, considering these strengths and weaknesses in the second step, the authors suggest a strategy to activate the domestic CDC. Thus, this research will focus on the development of the strategic direction for the domestic CDC, which includes a checklist of strengths and weaknesses by analyzing the overall CDC market situation.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.73-80
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• 2014

본고에서는 교육 분야에서 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 학습 서비스를 제공하려는 학습 분석(Learning Analytics) 서비스의 개념과 앞으로 기대되는 유즈케이스를 소개한다. 국제적으로 주목 받고 있는 학습 분석 기술은 현재 개념화 수준에 머물러 있지만, 글로벌 기업들이 주축이 된 민간단체에서는 데이터 수집체계와 같은 구체적인 구현 방법에 대한 논의도 추진되고 있어서 관련 현황에 대한 진단도 해본다. 특히 국제 표준화 기구와 단체를 통해 추진되고 있는 내용을 중심으로 소개한다. 다양한 데이터 응용 기술을 융합해서 기대할 수 있는 학습 분석 서비스 모형을 제시하면서 관련 정책과 제품개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.