다차원 모델링이란 정보를 비즈니스 차원으로 조직화하는 과정을 말한다. 요소(element) 데이터가 차원 내 또는 차원 간에 상호관련성이 높을수록 다양한 각도의 분석이 필요하며, 이러한 상호관계에 대한 분석 결과는 가치있는 정보가 되므로 다차원 모델링의 대상이 된다. (중략)
데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬 단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.
데이터가 새로운 핵심자원으로 주목받으면서 마이데이터가 금융, 의료, 공공 등 다양한 분야로 확산되고 있지만 마이데이터 사용자의 행동연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 마이데이터가 가장 활발히 이루어지고 있는 금융 분야를 대상으로 마이데이터 특성이 가치 인식에 미치는 영향과 수용행동에 미치는 영향에 대해 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 근거로 연구모형을 제안하였으며, 가설검증을 위해 개인을 대상으로 295부의 설문 자료를 수집하여 AMOS 26.0을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 금융 마이데이터 특성으로 제안한 자기정보결정권, 금융 편의성, 개인화서비스는 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 가치는 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더 나아가 본 연구는 개인혁신성과 기술적 보안성을 조절변수로 제안하여 변수 간의 관계에 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 그 결과, 개인혁신성은 자기정보결정권, 개인화서비스와 지각된 가치 간의 관계를 강화시켜주는 것으로 나타났으며, 기술적 보안성은 지각된 가치와 금융 마이데이터 수용의도 간의 관계를 강화시켜 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금융 마이데이터 사용자의 수용에 영향을 미치는 요인을 이해하고 개인의 혁신성 수준과 기술적 보안성의 중요성에 대해 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
항공산업의 급격한 성장으로 인해 많은 항공사가 생기면서 고객들이 항공사를 선택할 때 고려하는 요소가 늘어나고 있다. 이에 따라 항공사는 고품질의 서비스와 차별화된 경험적 가치를 제공하여 고객가치를 높이고 있다. 초기 고객가치 연구는 제품 및 서비스에 대한 효용성의 관점에서 비용과 편익 간의 상충관계로 간주하고 실용적 가치 중심으로 이루어졌지만, 최근에는 경험적 측면의 가치의 중요성이 주목받았다. 그러나 경험적 측면의 가치는 제품이나 서비스 상황에 따라 고객가치를 구성하는 요소가 변화되기 때문에 제품이나 서비스에 대한 고객의 선호도를 충분히 나타내는 특정 맥락에서 조사해야 한다. 또한, 고객가치는 고객이 의사결정을 내릴 때 큰 영향을 미치므로 항공사는 고객가치를 구성하는 요소를 정확하게 이해하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공 전문 웹사이트인 스카이트랙스(Skytrax)에서 고객이 작성한 리뷰와 평점을 수집하고 BERTopic 모델을 활용하여 고객가치에 대한 요소를 도출하였다. 분석 결과, 항공사에서 고객가치를 구성하는 9가지 요소를 파악하였으며 이 중 6가지 요소가 고객 만족도와 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 고객가치의 세분화된 파악을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하고, 항공사에 구체적인 서비스 품질 향상을 위한 방향을 제시한다는 의의와 시사점을 가진다.
본 연구는 인쇄형 해외학술지 원문제공서비스(DDS)의 경제성을 분석하기 위해 이용자 기반의 경제적 가치 평가 방법론 및 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위해 K기관의 구독중인 해외학술지 원문제공서비스의 데이터 중 일부가 분석을 위해 사용되었고 K기관 원문제공서비스 이용자를 대상으로 웹 서베이를 실시하였다. 해외학술지 원문제공서비스의 경제적 가치는 사용가치, 비사용가치, 그리고 기대가치가 고려되었고 사용가치 산출을 위해서는 소득접근법과 시장접근법을 제안하였다. 이용자에 의한 가치산출을 위해, 본 연구는 조건부가치평가법을 적용하였고 이를 위해 가상 시나리오를 설정하였다.
eCRM은 온라인 상에서 수집한 고객 데이터를 저장 및 분석하여 가치 있는 고객을 선별하고 회사의 역량을 가치 있는 고객을 획득, 유지하는 일에 투자하는 프로세스를 말합니다. 기존의 CRM과 목적은 같으나 채널이 오프라인에서 온라인으로 진화하였다는 점이 다릅니다. 채널이 온라인으로 진화하였다는 점이 의미하는 바는 무엇일까요?(중략)
빅데이터가 최근 화제이다. 빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로 빅데이터가 스마트 사회에서는 매우 많이 발생하고 있는데, 이러한 빅데이터를 분석하여 유의미한 지식을 발생시킴으로써 가치창출을 이루고 자원을 절감하며 범죄율을 낮추고 우리의 미래를 예측하여 대처할 수 있는 수단을 제공할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이다. 따라서 본 고에서는 스마트 사회의 변화와 빅데이터의 이슈를 설명하고, 빅데이터의 주요 기술과 활용사례를 살펴보고자 한다.
모바일 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 기술 그리고 소셜 네트워크 서비스의 급속한 발전과 더불어, 우리들은 시시각각 양산되고 있는 데이터의 홍수 속에서 살고 있으며, 이러한 대규모의 데이터는 매우 가치가 높은 중요한 정보를 품고 있다는 사실을 알게 되었다. 하지만 빅데이터는 잠재적인 유용한 가치와 치명적인 위험을 모두 가지고 있으며 오늘날 이러한 빅데이터로부터 유용한 정보를 효율적으로 추출해 내고 잠재된 정보를 효과적으로 활용하기 위한 연구와 응용이 활발하게 이루어지고 있는 상황이다. 여기서 빅데이터 컴퓨팅 과정 중 무엇보다도 중요한 것은 대용량 데이터로부터 유용하고 귀중한 정보를 효율적으로 추출해 낼 수 있는 적절한 데이터 분석기법을 찾아 적용하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 빅데이터 컴퓨팅을 효율적으로 수행하여 원하는 유용한 정보를 추출할 수 있는 기존의 다양한 빅데이터 분석기법들을 조사하여, 그 특징과 장·단점 등을 비교 분석하고, 특별한 상황에서 빅데이터 분석기법을 이용하여 유용한 정보를 효율적으로 추출해 내고, 이들 잠재된 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 방안을 제시하고자 한다.
한국지질자원연구원에서 1998년부터 2002년까지 기본사업으로 5년간 수행한 대도시 지역 지하수 오염저감기술연구사업의 경제적 파급효과로서 조건부가치측정법을 활용하여 연구사업성과의 비용, 편익, 순현재가치, 비용편익비, 내부수익률을 산정하였다. 분석과제의 주요성과 중 계량화가 가능한 직접 편익은 지하수 음용화 시설 구축에 따른 편익 및 지하수 데이터 가치 편익 두가지로 분석되었다. 이들 편익에 대한 경제적 파급효과를 2002년도 현재가치로 환산한 결과, 비용은 50.9억원, 편익은 676.9억원, 순현재가치는 626.0억원, 비용편익비는 13.3, 내부수익율은 152%로 나타났다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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