• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.904-907
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• 2013

최근 정보통신기술이 하루가 다르게 발전함에 따라 하루에도 수많은 데이터가 흘러나오는 최근의 추세이다. 정형 데이터 뿐 아니라 비정형 데이터 분석까지 진행하는 최근의 추세에 맞춰 현 빅데이터 기술 동향을 분석한다. 빅데이터 시대를 맞아 기존의 데이터웨어하우스(DW)와 발전된 데이터웨어하우스(DW) 어플라이언스에 대해 분석하고 향후 발전 전망과 방향을 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제10권3호통권37호
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• pp.125-131
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• 1995

공중육상이동통신망(PLMN)은 계속적으로 발전중에 있는 통신분야이다. 현재 다른 데이터 통신망의 추세를 비추어 볼 때, 이러한 공중육상이동통신망은 기존의 고정형 통신망인 공중교환전화망(PSTN)과 도입관계에 있는 종합정보 통신망(ISDN)과 연동이 필수적이라고 하겠다. 현재 데이터망과의 연동에 대한 개정작업은 진행중에 있다. 이러한 추세에 맞추어 새로운 서비스의 망간접속에 대한 연구가 필요하며 그에 따른 상호 접속 공정 경쟁의 국내 현황과 사업자간 협정을 분석하였다. 이 결과는 추후 망간연동에 대한 표준(안) 및 기준(안)을 작성하는데 기초자료로 사용할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.961-963
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• 2022

데이터 기반 경제가 활성화되면서 데이터의 분석과 활용에 중점을 둔 서비스가 증가하는 추세이다. 금융 분야에서만 활용되던 마이데이터를 관광정보인 외부데이터와 결합해 사용자의 디지털 흔적을 수집, 분석하는 여행 마이데이터 플랫폼을 제시한다. 이를 통해 사용자에게 신뢰도가 높은 여행정보를 제공하고 여행 후 정산 문제를 해결하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2015

센서를 통한 제조업 생산 공정 데이터양의 폭발적 증가와 제조업의 서비스화 추세, 제조업의 미래산업과 빅데이터의 융합 추세를 고려해 보았을 때 앞으로 제조업에서 빅데이터의 영향은 점점 커질 것으로 예상된다. 따라서 한국의 제조업도 세계의 제조업 첨단화에 발맞추기 위해서 빅데이터의 활용을 장려하고 지원할 필요가 있다. 제조업의 실질적 효율성을 제공하는 효과의 임팩트가 가장 큰 기술 분야에서는 빅데이터 분석이 먼 미래에 도입을 고려할 분야가 아닌 현재의 최대 이슈이다. 제조업에서의 빠른 대응, 민첩성, 신뢰도 향상에서 기업들은 비용을 절감하고 자산의 효율적인 활용 측면에서도 단순한 제조공정에서 벗어나 많은 제조 기업들이 공장을 디지털화하고 스마트한 제조 공정 시스템 확보에 빅데이터를 구현, 활용해야 하는 단계이다. 빅데이터 활용은 현 시점에서 산업에 주는 영향으로 가장 파괴적인 기술이 될 것으로 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3757-3763
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• 2012

본 연구는 점차 심화되고 있는 물 부족 현상에 대응하는 IT기반의 효과적인 방법을 제시하는데 그 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위한 부분적 시도 중 하나로, 본 논문에서는 주거용수를 대상으로 실험지역 및 센서의 선정, 센서 및 데이터 취득 장비의 설치, 실시간 데이터 모니터링 등의 과정을 시도하고 모니터링된 실시간 데이터 분석을 통해 요일별, 월별 주거용수 사용 모형을 개발하였다. 그리고 개발된 모형을 적용하여 주거용수 사용추세패턴 분석을 실시하였다. 개발된 주거용수 사용 모형 및 추세패턴 분석결과는 분명한 시간별 패턴 및 일반화의 가는성을 보이고 있음이 확인되어 개별적으로 또는 타 용도의 용수 사용 모형 및 추세패턴 분석결과와 함께 전체 용수관리의 효율화를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.111-118
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• 2010

본 논문에서는 도시용수의 효율적인 관리 상 문제점을 파악하고 이를 개선하는 방안을 제시하는데 목적을 두었다. 데이터 모니터링부터 정보화과정 까지를 포함하는 실시간 모니터링 기법을 통해 센싱 데이터를 취득하고 데이터 분석을 통해 용수사용 예측행정에 도움이 되는 일련의 방법론을 제시했다. 또한 센싱 데이터 중 일부 샘플자료를 사용하여 다항식모형을 이용한 추세분석을 실시했다. 연구결과 제시된 실시간 모니터링 기법 및 분석결과는 도시용수 건전성 향상을 위해 중요한 정보제공을 할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.367-368
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• 2021

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 QR 코드에 관한 연구 동향을 살펴보고 향후 활용 방안을 수립하는 데 그 방향성을 제시하는 것이다. 먼저 QR 코드에 관한 주제 분야별, 연도별 연구 동향을 살펴보고, 텍스트 분석을 실시한다. 아울러 이 결과를 데이터 시각화하여 분석결과를 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 데이터 scraping 및 수집을 하였으며, R x64 4.0.2 프로그램 패키지를 활용 전처리 활동과 빅데이터 분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 QR 코드 관련 연구가 지속적으로 증가하는 추세가 발견되었다. 둘째, 빈출키워드를 분석한 결과 주제 분야별, 연도별로 다소 차이가 있으나 전반적으로 모든 분야에서 QR 코드 사용이 유사한 형태로 나타났다. 본 연구는 QR 코드에 관한 연구가 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 향후에도 같은 추세로 활용가능성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 QR 코드가 사회문화적 현상을 반영하고 있으며, 우리는 이를 정보의 수단 및 활용의 관점으로 접근할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 QR 코드에 관한 정부지원 및 활성화 방안을 마련하는데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.950-951
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• 2019

시계열 데이터에 대한 군집화 관련 연구는 주로 통계 분석을 통해 이뤄지기 때문에 데이터가 갖는 특성을 완전히 반영하는 데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다변량 데이터에서의 군집화를 위하여 변수별로 시간에 따른 변화와 특징을 추출하기 위한 CNN-GRU(Convolutional Neural Network - Gated Recurrent Unit) 기반의 신경망 모델을 제안한다. CNN을 활용하여 변수별로 갖는 특성을 파악하고자 하였으며, GRU을 통해 전체 시간에 따른 소비 추세를 도출하고자 하였다. 지역별로 업종에 따라 사용된 2년 치의 실제 카드 데이터를 활용하였으며, 유사한 소비 추세를 보이는 지역을 군집화하는데 이를 적용하였다. 결과적으로, 다변량 시계열 데이터를 통해 전체적인 흐름을 반영하여 패턴화했다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1145-1146
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• 2013

인터넷과 스마트폰의 발달로 SNS서비스의 사용자와 데이터가 활발하게 증가하고 있다. 이로 인하여 SNS 데이터의 가치와 신뢰성이 점점 증가하고 있으며, 이러한 추세에 따라 여러 연구와 실험을 통하여 데이터를 분석하고 분석 결과를 제공하는 서비스가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 배경을 바탕으로 특정 키워드를 포함하고 있는 한글 트윗을 검색하여 해당 트윗에 대한 연관 키워드와 감정 키워드를 분석해서 출력해주는 시스템을 개발한다.