• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.10 no.3 s.37
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.8
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• pp.3757-3763
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• 2012

This study ultimately aims at proposing an IT-based efficient method to solve one of the biggest problems currently faced by human beings which is lack of water. As a trial, targeting residential water, a chain of efforts was added such as choosing an appropriate field area and a censor, installing a sensor and the communication systems and servers, and monitoring the real time residential water consumption data. Then, a series of residential water consumption models was developed through the analyses of data gathered. And using the developed models, a series of trend analyses was performed for the residential water consumption. The research results shows that the developed models can be generalized and utilized for the water supply management purpose individually or along with the ones from the other water categories.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.1
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• pp.111-118
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• 2010

The purposes of this study are to raise the awareness of urban water not being efficiently managed and to propose a method for resolving this issue. To serve these purposes, a methodology was proposed to obtain sensing data in a real-time monitoring method and to build them into a GIS. Some sample data among sensing data was used to perform a series of trend analyses using several polynomial models. As a result of the aforementioned research, the proposed monitoring technique is expected to offer some important information in order to improve the reliability of urban water.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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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.

• Knowledge Management Research
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• v.22 no.2
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• pp.1-17
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• 2021

In this study, we predicted the bitcoin prices of Bithum and Coinbase, a leading exchange in Korea and USA, using ARIMA and Recurrent Neural Networks(RNNs). And we used news articles from each country to suggest a separated RNN model. The suggested model identifies the datasets based on the changing trend of prices in the training data, and then applies time series prediction technique(RNNs) to create multiple models. Then we used daily news data to create a term-based dictionary for each trend change point. We explored trend change points in the test data using the daily news keyword data of testset and term-based dictionary, and apply a matching model to produce prediction results. With this approach we obtained higher accuracy than the model which predicted price by applying just time series prediction technique. This study presents that the limitations of the time series prediction techniques could be overcome by exploring trend change points using news data and various time series prediction techniques with text mining techniques could be applied to improve the performance of the model in the further research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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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.