• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.9 no.6
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• pp.681-689
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• 2019

The 46th Davos Forum of the World Economic Forum (WEF) predicts the continued growth of the 4th industry in the future. Currently, the 4th industry is attracting attention in various academic and practical fields. As a core technology of the 4th industry, Big Data is regarded as a major resource to lead the 4th industrial revolution along with artificial intelligence. As the growing interest in Big Data, researches on it are actively being done. However, literature studies on existing Big Data are focused on qualitative research, and quantitative research is insufficient. Therefore, this study aims to analyze the big data research flow in MIS field and to make academic thirst for quantification. This study has collected 145 abstracts of big data papers published in major journals in MIS field and confirmed that a majority of papers are published in Decision Support Systems Journal. Text mining and text network analysis were performed only for DSS journals to eliminate bias. As a result of the analysis, it was found out that researches on combining big data in the management field between 2012 and 2014, and researches on system development and analysis method for using big data from 2015 to 2017 were conducted.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.290-293
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• 2017

최근 IoT 기술발달로 인한 스마트폰 및 대용량 미디어기기 사용증가로 인터넷 네트워크 사용량이 폭발적으로 증가되고 있고, 이러한 데이터 사용량 급증으로 대량의 데이터를 지칭하는 빅데이터 수집 및 분석에 많은 기업과 정부가 주목하고 있다. 빅데이터는 기존에 없던 새로운 데이터의 구축이 아니며, 그동안 축적된 다방면의 방대한 데이터의 집합이라 할 수 있다. 빅데이터의 이용 및 분석에 대한 기업 정부 학계의 수요는 증가하고 있지만, 고난도의 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축이 선결과제이어서, 이러한 인프라구축 비용 때문에 빅데이터 분석이 일선 산업분야에 바로 적용하는데 많은 장애요인이 되어 데이터 분석가들의 빅데이터 분석에 애로사항으로 존재하고 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위한 방안으로 새로운 인프라 구축 없이 Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍의 데이터 시각화를 활용한 데이터 분석 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 구글 애널리틱스 API를 연동하여 사용자 웹사이트의 사용자접속, 사이트운영, 이벤트 발생 등의 데이터를 R 프로그램을 활용하여 사이트 현황을 데이터 시각화로 분석하고 운영중인 웹사이트에 적용 가능한 콘텐츠 개발 방안에 대해 연구하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.123-130
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• 2018

As the demand for analytics technologies in both industry and academia increases, the demand for analytics experts is also increasing. To meet this trend, universities have begun to develop new analytics curriculum and provide courses for training analytics experts. In this study, we surveyed curriculum of master's analytics programs of 9 Korean universities and 20 overseas universities. As a result of comparing the domestic university program with the overseas university programs, the average number of subjects per school program is more than that of the Korean university program, but it was found to be less in terms of diversity of subjects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 기존의 산업 및 서비스 변화에 따라 발생하는 빅데이터 분석 서비스 처리를 위한 빅데이터 분석 서비스 브로커 시스템을 제안한다. 기존의 빅데이터 분석 시스템은 분석하는 시간 동안 지속적으로 자원을 점유하고 있어야 하며, 이러한 서비스를 이용하기 위해 내부에 대규모의 시스템을 구축하고 지속적으로 운영해야하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터 분석에 필요한 자원을 효과적으로 사용하기 위해 클라우드 기반의 자원 관리와 연계하고 서비스 이용을 용이하게 하기 위해 단일 엔드포인트 기반의 빅데이터 분석 서비스 호출 구조를 설계하였다. 이를 통해 빅데이터 서비스 분석에 소요되는 자원 점유에 따라 동적으로 자원을 생성 관리하여 자원을 보다 효과적으로 이용할 수 있는지 테스트베드를 구축하여 서비스 이용 및 자원 사용을 효과적으로 하는지 확인하였다. 또한, 이를 통해 대규모 자원을 지속적으로 점유해야하는 빅데이터 분석 플랫폼의 자원사용에 대한 한계를 일부 해소하여 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.69-69
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• 2017

${\Box}$ 연구목적: 4차 산업혁명의 주요 이슈 분석 ${\bullet}$ 4차 산업혁명시대에 인공지능, 자율주행, 무인운송, 3D 프린터, 스마트팩토리..등 다양한 이슈가 등장 ${\bullet}$ 어떠한 이슈들이 있는지 분석하고자 함 ${\Box}$ 연구방법론: 빅데이터 분석기법 중에서 토픽 모델링을 활용 ${\Box}$ 연구데이터: 2013년1월부터 2017년3월까지 4차 산업혁명 관련 신문 기사 활용.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.17 no.3
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• pp.17-22
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• 2019

As the value of big data is recognized as important, it is possible to advance decision making by effectively introducing and improving the development and utilization of JAVA and R programs that can analyze vast amounts of existing and unstructured data to governments, public institutions and private businesses. In this study, news data was collated and analyzed through text mining techniques in order to establish marketing strategies based on consumers' airline preferences. This research is meaningful in establishing marketing strategies based on analysis results by analyzing consumers' airline preferences using high-level big data utilization program techniques for data that were difficult to obtain in the past.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.251-252
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• 2014

최근 들어, 여러 곳에서 산업재해가 발생하여 심각한 인명피해와 경제적인 손실을 불러오고 있다. 산업재해의 발생빈도를 최대한 줄이기 위해서는 산업재해의 원인이 되는 다양한 요소들을 파악하여 원인을 차단하는 것이 필수적이다. 본 논문은 여러 산업재해 간 유사성이 존재한다는 사실에 기반 하여 산업재해 빅 데이터 분석을 통해 사고를 일으킬 수 있는 원인을 파악하여 잠재적인 사고의 발생을 예방하고, 위업요인을 예측할 수 있는 효율적인 산업재해 빅 데이터 활용방법을 제시한다.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.1
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• pp.73-78
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• 2021

Big data is a key driver of the fourth industrial revolution, represented by ultra-connected, ultra-intelligence, and ultra-convergence, and it is important to create innovation and share, link, and utilize data to discover business models. However, it is difficult to secure and utilize high-quality and abundant data when big data platforms are built in a regular manner without considering shared-linked. Therefore, this paper presents the development direction of big data platform infrastructure by comparing and analyzing various cases of big data platforms to enable data production, construction, linkage, and distribution.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.4
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• pp.89-96
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• 2016

By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.