최근 마케팅 현업에서 마이크로 마케팅(Micro Marketing)이 마케팅 기법의 화두로 등장하면서 데이터 퓨전(Data Fusion) 또는 데이터 인리치먼트(Data Enrichment)가 각광받는 영역으로 등장하고 있다. 본 연구에서는 데이터 퓨전의 개념과 그를 둘러싸고 있는 통계적 문제와 그 대안에 대하여 논의한다.
플랫폼 금융은 데이터 분석과 플랫폼을 이용한 매칭이라는 새로운 자금조달 방식을 제시함으로써 중소기업의 대안금융으로 부상하고 있다. 이 사업의 본질은 빅데이터를 이용한 위험평가와 투자자의 위험-수익 선호(risk-return preference)를 적절히 반영할 수 있는 위험분산 기술을 금융업에 적용한 것이다. 이로써 소상공인을 위한 소액금융, 중소기업의 운전자본(working capital) 조달을 위한 공급망 금융의 형태로 기존 금융의 대안으로 부상하고 있다. 한국의 플랫폼 금융은 이 같은 가능성에도 아직 유치 단계(infant stage)이며, 정책적 지원을 필요로 한다. 이는 다음과 같이 요약할 수 있다. "기관 및 공공 투자참여", 플랫폼 금융의 민간 자금유입(crowd-in)을 위한 정책금융의 씨앗자금(seed money) 공급, "수용적 규제체계", 영국의 샌드박스와 같이 새로운 사업에 대한 한시적 규제 유예, "데이터 개방 확대", 재량적인 데이터 공유의 허용, "대안투자 수단의 보급", 저금리시대의 대안투자 수단으로서 플랫폼 금융 육성.
본 연구는 공식발표 통계지표의 적시성 확보를 위해 기존 Nowcasting 방법론을 살펴보고 실시간 경기 현황 분석이 가능한 Real-time nowcasting 모형을 운용하기 위한 대안 데이터와 그 수집 체계를 점검한다. 공공영역과 민간영역에서 경기지표를 예측할 수 있는 고빈도 실시간 데이터를 탐색하고, 나아가 데이터의 수집, 가공, 모형화를 위한 클라우드 기반의 구축과정을 제안한다. 더불어 Real-time nowcasting 모형 추정 및 데이터 관리에 있어 고려해야 할 요소를 확인함으로써 적시성 및 안정성을 갖춘 공식 통계지표의 예측 프로세스를 제시한다.
컨테이너 터미널 간의 치열한 경쟁, 대형 선박의 출현, 컨테이너 터미널 운영의 자동화 등으로 인해서 세계 각국에서는 많은 컨테이너 터미널들을 건설 중이다. 컨테이너 터미널의 건설에는 아주 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 컨테이너 터미널을 효율적으로 설계하는 것이 필수적이다. 본 연구는 컨테이너 터미널의 엔지니어링 프로세스를 지원하기 위해서 개발된 소프트웨어 시스템 TODAY(Terminal Optimization, Design, and Analysis sYstem)에 대해 다루고자 한다. 먼저 설계 프로세스를 제안하였다. 설계 프로세스는 데이터 입력, 능력 소요 계산, 대안 설계, 대안 평가, 결과 출력으로 구성된다. 대안을 신속히 설계하고 평가하기 위해서 컨테이너 터미널 전용 라이브러리가 개발되었다. 라이브러리는 Wharf, Yard, TravellingArea, Gate로 구성된다. 라이브러리의 구조는 객체 지향적으로 설계하여 확장성과 재사용성을 가지게 하였다. 시스템은 사용자에게 친숙한 인터페이스와 CAD 환경을 제공하여, 다양한 유형의 컨테이너 터미널 모형들이 데이터 입력과 라이브러리 구성요소의 조합에 의해 구성될 수 있도록 지원한다. 생성된 대안 모형들은 시뮬레이션과 경제성 모형에 의해 평가된다. 시스템은 생성된 모형을 시뮬레이션 모형으로 자동 변환하는 기능을 제공한다. 피드백 과정을 거쳐서 최종적으로 사용자의 요구사항을 만족시키는 대안이 제시된다.
국내 공연예술은 공급과잉과 유통영역의 부재, 뚜렷하지 않은 비즈니스 모델 등으로 인한 침체기를 맞고 있다. 이러한 어려움을 타개하기 위해서는 무엇보다 객관적으로 제공되는 시장데이터를 활용해 마케팅의 효율성과 정확도를 높임으로써 관객개발과 충성도 확보가 필요한 시점이다. 본 연구는 이를 해결하기 위한 대안 중 하나가 보다 보편적이고 정확한 통계와 공연별 맞춤형 서비스 제공이 가능한 '빅데이터' 분석이라는 관점에서 시작되었다. 먼저 빅데이터의 특징과 분석기술, 그리고 공연예술 소비자 분석에 대한 이론적 배경과 함께 한 신용카드사가 실시한 빅데이터 분석사례를 살펴보았다. 이를 통해 빅데이터에 의한 공연예술 소비자 연구의 의미와 한계, 그리고 그러한 한계들을 극복하기 위한 대안을 제시하고자 하였다. 사례분석 결과, 공연 구매자 대상의 카드사 데이터 자체의 불완전성, 기존 이론 검증의 한계, 낮은 활용도, 소비자 성향 및 구매 동인 분석의 한계 등이 도출되었다. 또한 이러한 문제점을 극복하기 위한 대안으로 장르와 공연명 파악이 가능하고 성향이나 구매요인 등을 추출해낼 수 있는 예매처 정보, 설문조사와의 결합과 소셜 데이터와의 매쉬업을 통해 구매동기 등의 정성적 분석을 그 대안으로 제시하였다. 이 연구는 궁극적으로는 공연예술 소비자에 대한 연구가 빅데이터 시대에 어떠한 방향으로 이루어져야하며, 어떤 변화를 모색해야 할 것인가에 대한 고민의 시작점이라고 할 수 있다. 이러한 연구결과를 바탕으로 공연예술 관객개발을 위한 보다 구체화된 정성적 분석 사례들이 많이 출현하기를 기대하며, 지금의 공연예술시장의 흐름을 정확하게 대변해 주는 빅데이터 분석과 가공을 위한 솔루션들이 계속 개발되기를 바란다.
본 연구는 선진국의 사례를 기반으로 이러닝과 빅데이터의 융합적 접근을 통한 이러닝의 고도화 대안으로서 스마트러닝의 전략적 시사점을 도출한다. 이를 위해 본 연구는 먼저 국내 이러닝 현황 및 해결 과제를 도출한 다음 해외 주요 선진기업과 대학들의 이러닝과 데이터과학의 융합 사례를 분석한다. 아울러 이러닝 기업의 임직원을 대상으로 빅데이터 적용에 관한 인식 조사를 실시한 다음 조사된 자료의 분석을 통해 산업 현장에서 실효성을 갖는 빅데이터 융합 기반 스마트러닝의 전략적 대안을 도출한다.
대한민국은 고령화 사회에 접어들었다. 본 연구에서는 서울시 지하철 무임승차를 대표로 선정하여 서울시의 노인인구 특성, 지하철 이용행태를 고려한 정책대안을 모색함으로써 지하철 적자 문제의 해결 방안을 제안하였다. 공공 데이터를 통해 통계분석을 하고, Linear Regression 분석을 통해 결과를 예측하였다. 예측한 결과에 노인의 소득수준을 반영하여 손실 비용이 어떻게 변화하는지 비교하였다.
본 연구의 목적은 달의 운동에 대한 초등학생들의 대안개념 유형을 조사하고, 각각의 대안개념에 대하여 인지갈등 상황을 제시한 후 그 변화를 알아보는 것이다. 대안개념의 유형을 조사하기 위하여 206명의 초등학교 6학년 학생을 대상으로 사전 개념조사를 실시하여 대안개념을 분석한 후, 문항별 개념유형에 따라 5개 집단으로 의도적으로 나누어 30명을 표집 하였다. 학생들의 대안개념 유형과 인지갈등 상황 후의 변화에 대한 데이터를 각각 5문항이 포함된 사전검사와 사후검사를 통하여 수집하였다. 대안개념 유형에 대한 조사 결과 학생들의 대부분이 다양한 유형의 대안개념을 갖고 있었다. 갈등상황 후 개념변화에 대해서는 특히, 초승달의 뜨고 지는 시각 및 움직임에 대한 대안개념은 표본 집단 모두 과학적 개념으로 변화되었다. 따라서 대안개념에 대한 인지갈등 상황 제시 학습이 달의 운동에 대한 학습에 효과 있을 알 수 있다.
최근 ICT 기술과 의료 빅데이터를 활용한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이질적인 의료데이터의 공유와 확산을 위해 표준화 데이터 모델로 온톨로지 기반의 Linked Open Data가 대안으로 급부상하고 있다. 특히 의료 빅데이터의 분석을 위한 데이터 셋은 프로토콜화하기 어려운 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 개발된 계층적 LOD 개발 환경 시스템을 기반으로 의료정보를 적용하기 위한 모델링에 중점을 두고자 한다. 본 연구는 의료 빅데이터의 검색과 분석연구 분야에 큰 영향을 줄 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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