• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.153-155
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.33-40
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• 2018

With the advent of the fourth industrial revolution, each industry has been innovated with new concepts. New concept of each industry takes advantage of new information technologies based on big data infra. Thus quality control of big data is becoming more important. In this paper, we try to develop a framework of big data service quality through a case study. A 'Legal Tech' service was selected for the case study. Especially a big data quality framework was developed for a living law service in the Ministry of Justice.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.30-35
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• 2012

빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.291-292
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.4
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• pp.1-9
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• 2014

This research describes strategies to promote the growth of the Big Data industry and the companies within the ecosystem. In doing so, we identify the roles and responsibilities of various objects of this ecosystem and Big Data concepts. We describe the five components of the Big Data ecosystem: governance, data holders, service users, service providers and infrastructure providers. Related to the Big Data industry, the paper discusses 13 business strategies between the five components in the ecosystem. These strategies directly respond to areas of research by the Big Data industry leading experts on its early development. These strategies focus on how companies can gain competitive advantages in a growing new business environment of Big Data. The strategy topics are as follows: 1) the government's long term policy, 2) building Big Data support centers, 3) policy support and improving the legal system, 4) improving the Privacy Act, 5) increasing the understanding of Big Data, 6) Big Data support excavation projects, 7) professional manpower education, 8) infrastructure system support, 9) data distribution and leverage support, 10) data quality management, 11) business support services development, 12) technology research and excavation, 13) strengthening the foundation of Big Data technology. Of the proposed strategies, establishing supportive government policies is essential to the successful growth of thee Big Data industry. This study fosters a better understanding of the Big Data ecosystem and its potential to increases the competitive advantage of companies.

• Journal of Creative Information Culture
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• v.6 no.1
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• pp.15-21
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• 2020

In order to utilize big data in general industrial sites, the structured big data collected from facilities, processes, and environments of industrial sites must first be processed and stored, and in the case of unstructured data, it must be stored as unstructured data or converted into structured data and stored in a database. In this paper, we study a method of collecting big data based on open IoT standards that can converge and utilize measurement information, environmental information of industrial sites to collect big data. The platform for collecting big data proposed in this paper is capable of collecting, processing, and storing big data at industrial sites to process real-time sensing information. For processing and analyzing data according to the purpose of the stored industrial, various big data technologies also can be applied.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.7
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• pp.21-27
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• 2016

Big Data is gathering all the attention from every business community. Pervasive use of machine-to-machine (M2M) applications and mobile devices bring an explosion of data. By analyzing this data, the private and public sectors can benefit in the areas of cost reduction and productivity. The Korean government is actively pursuing Big Data initiatives to promote its usage. This paper aims to select industries which fit for the development of Big Data with a verification of the experts. The analytic hierarchy process (AHP) is applied to systematically derive the opinion of more than 50 professionals. Medical / welfare, transportation / warehousing, information and communications / information security, energy, the financial sector have been identified as promising industries. The results can be utilized in developing Big Data best practices thus contributing industrial development.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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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.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.97-108
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• 2020

As the domestic electric power industry becomes a smart grid, big data platforms for demand management, facility management, and customer service have been deployed. However, due to the nature of the big data project, big data platforms take time to realize their value in the business processes. Therefore, it is not easy to evaluate the performance of the initial big data platforms using the known or theoretical evaluation methods. In this paper, we propose a methodology of big data platform performance evaluation based on specific information quality such as information completeness/sufficiency, information reliability, information relevancy, information comparability, information unbiasedness, timeliness of information, related to the volume, diversity, and velocity of big data.