• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.6
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• pp.481-490
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• 2022

With the development of computing technology, the big data era has arrived, and we live with a lot of data around us. Elementary school students are no exception. Therefore, it is very important to learn to process data from elementary school. Since elementary school students have intuitive thinking, data visualization, which expresses data directly in pictures, is an important learning element. In this study, we study how effective elementary school students can visualize data in their daily lives to improve their information processing capabilities. Adata visualization program was developed by organizing and visualizing data using data visualization tools for the 8th class, which can be done by third graders in elementary school, and then experiencing the process of interaction. As a result of applying the developed program to 186 students in 7 classes, knowledge information processing competency factors were evaluated before and after class. As a result of the pre- and post-test, there was a significant difference in knowledge information processing capabilities. Therefore, the data visualization program developed in this study is effective.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.5
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• pp.524-531
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• 2014

In this paper, we have proposed the processing and analyzing the linked open data (LOD), a kind of big-data, using resources of cloud computing. The LOD is web-based open data in order to share and recycle of public data. Specially, we defined the InfograaS (Info-graphic as a service), new business area of SaaS (software as a service), to support visualization technique for BA (business analytics) and Info-graphic. The goal of this study is easily to use it by the non-specialist and beginner without experts of visualization and business analysis. Data visualization is the process to represent visually and understand the data analysis easily. The purpose of data visualization is to deliver information clearly and effectively by chart and figure. The big data of public data are shared and presented in the charts and the graphics understood easily by various processing results using Hadoop, R, machine learning, and data mining of open source and resources of cloud computing.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.77-88
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• 2020

Recently, many researches habe been done to organize and analyze various complex relationships in real world, represented in the form of graphs. In particular, the computer field literature data system, such as DBLP, is a representative graph data in which can be composed of papers, their authors, and citation among papers. Becasue graph data is very complex in storage structure and expression, it is very difficult task to search, analysis, and visualize a large size of bibliographic big data. In this paper, we develop a graphic user interface tool, called EEUM, which visualizes bibliographic big data in the form of graphs. EEUM provides the features to browse bibliographic big data according to the connected graph structure by visually displaying graph data, and implements search, management and analysis of the bibliographc big data. It also shows that EEUM can be conveniently used to search, explore, and analyze by applying EEUM to the bibliographic graph big data provided by DBLP. Through EEUM, you can easily find influential authors or papers in every research fields, and conveniently use it as a search and analysis tool for complex bibliographc big data, such as giving you a glimpse of all the relationships between several authors and papers.

• Korea Multimedia Society
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• v.18 no.1
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• pp.24-31
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• 2014

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.791-794
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• 2017

IoT, 소셜미디어, 스마트 폰, 웨어러블 기기의 등장함에 따라 발생하는 데이터가 폭발적으로 증가해 바야흐로 "빅 데이터" 시대가 다가왔다. 이에 정부와 기업에서는 빅 데이터를 효율적으로 사용하기 위한 정책을 추진하고 전문 인력 양성에 힘쓰고 있다. 그 중 빅 데이터를 이용한 시각화는 빠른 의사결정을 도와주고, 자료로부터 데이터를 얻는 시간을 단축하고 즉각적인 상황판단이 가능해지는 등 다양한 장점을 가지고 있다. 그러나 무수히 많은 데이터 중 공공데이터를 활용한 시각화에 관한 연구는 현재까지 잘 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 공공데이터를 기반으로 데이터 가시화의 활용방법에 대해 제안한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.53-60
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• 2016

Data of central government and local government was collected automatically from the public data portal. And we did the multidimensional analysis based on various perspective like file format and present condition of public data. To complete this work, we constructed Data Warehouse based on the other countries' evaluation index case. Finally, the result from service level evaluation by using multidimensional analysis was used to display each area, establishment, fields.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.700-701
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• 2019

본 논문에서는 지역 데이터의 시각화에 적합한 증강현실 그래프를 제안하고, 이를 카드 사용 빅데이터에 적용하여 지역별 외식 성향 시각화 도구로 활용한 사례를 제시한다. 증강현실 그래프는 사용자가 위치한 해당 지역의 GPS 정보를 기반으로 빅데이터에서 분석 대상 지역을 선별하고, 지역별 특수 데이터를 찾아내어 해당 지역에 대한 빅데이타 분석 내용을 카메라 영상과 함께 시각화한 그래프이다. 증강현실 그래프를 적용한 외식 성향 시각화 사례에서는 카드 사용 가맹점 소재지 정보, 가맹점 업종, 카드사용시점(월), 카드 사용자 성별구분, 연령대, 월 카드사용금액 및 월 사용 건수 정보등을 수집하였다. 그리고, 분석 대상 지역에 대한 연령대별 외식 선호도 내용을 카드사용건수가 많은 업종별 순위 그래프로 시각화 하여 사용자의 위치에서 확인할 수 있도록 하였다. 제안 증강현실 그래프는 지역별 상권 현황, 아파트 시세 등에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.420-423
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• 2020

본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.348-350
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• 2015

VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.249-251
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• 2020

본 논문에서는 코로나바이러스감염증19 사태가 국내 취업시장에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보기 위하여 빅데이터를 활용한 직업 관련 분석 및 시각화를 수행하였다. 빅데이터를 위한 기본 자료는 통계청 자료와 워크넷 Open API를 활용하였으며, 빅데이터 처리 과정을 거쳐 결과값을 예측을 시도하였다. 2020년도 워크넷 Open API를 통해 고용수와 통계청 자료를 통해 비교 분석 및 시각화를 실시하였고, 08년~20년 취업자수를 통해 시계열 분석 및 예측을 진행해 앞으로의 횡보를 예상해보았다. 분석한 결과 19년, 20년도를 비교 분석했을 때에는 크게 차이가 나지 않았다. 추가적으로 시계열 분석기법을 활용해 보았을 때 매년 고용수는 전체적으로 증가하고 4월에는 감소, 7월에는 증가하는 추세가 나왔다. 코로나바이러스감염증19 사태로 인해 공공기관과 언택트 시대에 따른 화상회의나 재택근무로 인해 운수·통신 취업률은 상승한다는 결과값이 도출되었고, 자영업이나 서비스 직업 등은 다른 직종에 비해 큰 감소를 보여줬으나 국가 경제 활성화에 따른 고용수는 점차 증가할 것이라 예측된다.