• 기술혁신연구
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• 제31권1호
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• pp.65-103
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• 2023

최근 데이터 기반 경제 활동의 비중이 급증하면서 데이터경제에 대한 논의가 활발하지만 우리나라 주요 산업별 데이터경제로의 전환을 체계적으로 분석하는 틀을 제시하는 연구는 많지 않다. 본 연구는 문헌연구를 통해 데이터경제의 주요 특징을 플랫폼(platform) 구축, 예측력(predictive power) 강화, 새로운 분석모델(new analytical model)의 활용으로 정리하고, 이에 입각하여 우리나라의 금융, 부동산, 의료 부문 간 데이터 기반 활동의 정도를 비교 분석한다. 분석 결과 금융, 부동산, 의료 부문별로 데이터경제 특징이 실현되고 있는 속도와 내용이 다르다는 것이 관찰되었다. 이는 데이터경제의 확산을 통해 경제 생산성 향상과 복지 증대를 위해서는 금융, 부동산, 의료 등 주요 산업 부문별로 차별화된 정책 접근이 필요하다는 것을 시사한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.227-230
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• 2015

경제의 흐름, 주가 등을 분석, 예측을 위해 경제 뉴스, 주가 등 데이터 수집이 필요하다. 일반적인 웹 크롤러는 자동적으로 웹서버를 방문하면서 웹페이지 내용을 분석하고 URL들을 추출하면서 웹 문서를 수집한다. 반면 특정한 주제의 문서만을 수집할 수 있는 크롤러 형태도 있다. 특정 사이트에서 경제 뉴스 정보만 수집하기 위하여 사이트의 구조를 분석하고 직접적으로 데이터를 수집해올 수 있는 래퍼 기반 웹 크롤러 설계가 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로, 경제뉴스 분석 시스템을 위한 크롤러 래퍼를 설계, 구현하여 경제 전문 분야의 뉴스 데이터를 수집하였다. 2000년부터 현재까지 미국 자동차 시장의 주식 데이터를 래퍼 기반으로 가져오고, 사이트 상에서의 데이터가 업데이트되는 주기를 판단하여 주기적으로 업데이트 함으로써 중복되지 않게 하였다. 그리고 미국, 한국의 경제 기사를 래퍼 기반의 웹 크롤러를 사용하여 수집하고, 향후 분석이 쉽게 데이터를 정형화 시켜 저장한다.

• 산업과 과학
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• 제3권3호
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• pp.29-35
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• 2024

본 연구는 경제적 지표(경제 성장률, 취업률, 물가)가 개인의 정신 건강, 특히 우울증 발생에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 경제적 안정성과 정신 건강의 상관관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 공공데이터포털과 국가통계 포털에서 경제 지표와 우울증 데이터를 수집하고, Python과 Pandas를 활용하여 데이터를 정제 및 분석하였다. Seaborn과 Matplotlib을 사용해 데이터의 시각화를 수행했다. 연구 결과, 경제적 불안정성은 우울증 발생률 증가와 높은 상관관계를 보였으며, 특히 물가 상승과 경제 성장률 감소 시 우울증 환자 수가 증가하는 경향을 확인했다. 또한, 특정 연령대와 성별에서 우울증 발생률이 높게 나타났으며, 이는 사회적 고립과 경제적 어려움 등이 주요 원인으로 작용함을 발견했다. 본 연구는 정신 건강 정책 수립에 기여할 수 있으며, 향후 다양한 사회적 요인을 고려한 추가 연구가 필요하다.

• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.48-54
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• 2012

정보통신 기술은 아날로그 산업에서 디지털 산업을 거쳐 현재는 스마트 산업으로 이어지는 수단으로 활용되어 왔다. 특히 산업 사회생활에서 문서로 직접 주고받던 환경에서 메일, 전자문서 교환 등으로 바뀌면서 편리성과 비용절감을 통해 산업 사회생활 발전에 기여하고 있다. 최근 빅데이터 기술은 대용량 정보를 분석하여 기상예측, 신약개발, 유전자 분석 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 대용량 정보 안에는 개인 식별을 할 수 있는 정보가 포함되어 있어, 빅데이터 기술을 바로 적용하기에는 개인정보보호법이 정하는 개인정보보호 이용에 관한 법률에 대한 준비가 미흡한 실정이다. 예를 들어 공공기관의 데이터를 활용하여 날씨 예측, 재난 방재 서비스 등을 통해 국민의 삶을 제고함과 동시에 경제적으로 많은 이익을 가져올 수 있다. 그러나 개인정보를 타인이 악의적으로 이용할 수 있어 개인에게 경제적, 정신적 피해를 줄 수 있다. 또한 개인정보의 노출은 과거와 달리 삭제되거나 잊혀지지 않고 영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 이를 사전에 막을 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본고는 빅데이터 등장에 따른 시장구조 변화 및 경제적 파급효과를 분석하고, 법리적 분석을 바탕으로 빅데이터 기술이 올바르게 시장에 정착할 수 있은 법(규제)방안을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제15권1호
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• pp.14-20
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• 2017

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1313-1325
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• 2017

GDP, 소비자물가, 국세수지, 실업률 등 경제통계는 시간에 따라 주기적으로 측정되고 있다. 또한 경제통계는 산업, 상품, 지역 등의 분류에 따라 측정된다. 우리의 관심은 경제통계가 시간에 따라 어떤 패턴으로 움직이고, 현시점에서 경제통계는 어떻게 구성되어 있으며, 다른 나라 또는 지역과는 어떤 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 통계청, 한국은행 등 통계작성 기관은 보도자료와 웹 등에서 경제통계를 시각화하여 경제통계에 대한 이용자 측면의 편의성을 높이고 있다. 본 연구에서는 통계청, 한국은행의 경제통계 시각화를 검토 정리한 후 언론 등의 경제통계 시각화 결과를 참고하여 향후 경제통계 시각화의 과제를 정리하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.13-38
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• 2024

최근 코로나19 등으로 경제 불확실성이 확대됨에 따라 민간 경제주체의 경제상황을 직접적으로 반영하는 민간소비 동향을 신속히 파악할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 기존 거시경제지표 뿐만 아니라 빅데이터를 종합적으로 활용하여 민간소비를 실시간으로 추정(nowcasting)하는 방법을 제안하였다. 특히 초고차원 빅데이터의 적합을 위해 활용 가능한 다양한 기계학습 방법론을 비교분석하여 민간소비 추정의 정확도를 향상시키고자 하였다. 실증 분석 결과, 빅데이터를 비롯한 가용 공변량의 수가 많은 경우에는 변수를 미리 선별하여 모형적합에 활용하는 것이 민간소비 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 코로나19 이후 빅데이터의 반영이 민간소비 예측 성능을 더욱 크게 향상시킴에 따라 경제 불확실성이 높은 상황일수록 새로운 정보를 적시에 반영할 수 있는 고빈도 빅데이터의 활용가치가 높은 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.270-278
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• 2014

빅데이터 시대를 맞아 정보보호위협이 급증하고 있어 데이터의 안정성 확보와 보안 관리가 더욱 중요해지고 있다. 데이터 백업은 데이터의 손상과 유실을 방지하기 위한 궁극적인 방법이므로 정보보호위협을 고려한 데이터백업 운영방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정보보호위협으로 인한 정보자산의 손실 비용과 데이터 백업에 소요되는 비용을 고려한 경제성분석 모형을 개발한다. 주기적인 차분백업과 한번의 일괄백업으로 구성된 백업정책을 운영하는 정보시스템에서 정보보호위협의 발생 및 이에 따른 경제적 피해를 확률모형으로 모델링하고 경제성분석에 필요한 비용관련 성능지표를 유도한다. 백업비용, 데이터 복구비용, 유실비용을 고려한 비용구조 하에서 시스템 평균 비용을 분석하고 수치 예를 제시한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.86.2-86.2
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• 2010

태양광발전 시스템에 있어 일사량의 높고 낮음은 경제성 평가를 결정하는 주요인자로 작용하며 일사량은 지역적, 지형적 환경 조건의 차이에 따라 달리 나타난다. 본 연구에서는 주암 저수지 수면에 설치된 수면태양광 일사량 계측자료와 지상에서의 주암댐 관리단 옥상에 설치된 일사량 계측자료를 비교하여 분석한 결과 수면태양광의 일사량이 지상에서의 일사량 보다 약간 상회하는 패턴을 보이며 풍속, 기온 등 기타 데이터 분석 시 수면이 태양광발전에 있어 지상보다 더 유리하다는 점을 검증 할 수 있었다. 또한 취득한 데이터를 가지고 경제성 분석 프로그램을 사용하여 분석한 결과 지상보다 수면태양광이 더 경제성 있다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.394-395
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• 2023

"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.