• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.431-434
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• 2013

최근에는 네트워크가 진화하고 데이터 처리기술이 발달하여 디지털 데이터가 활성화되면서, 기존 데이터 처리 방식으로 감당하기 힘든 규모의 데이터인 빅데이터가 매일 생산되고 있다. 이러한 대규모 데이터는 분석 및 관리를 하는데 어렵고 시간이 많이 걸리지만, 분석을 함으로써 새롭고 유용한 많은 정보를 얻을 수가 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 얻어지는 정보가 기존 분석 방식에서 얻어지는 정보와 다른 새로운 정보이기에 많은 산업분야에서 빅데이터 처리에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 흐름에 따라, 의료분야에서도 빅데이터를 효율적으로 처리 및 관리하기 위한 시스템 구축을 시도하고 있다. 즉, 기존에 정형화 되어 있는 의료 데이터를 분석하여 얻는 정보에 비정형화 되어있는 의료 데이터를 추가하여 새로운 정보를 도출하려 시도하고 있다. 하지만, 여러 병원에서 서로 호환이 가능한 의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템을 사용하기 위해서는 명확한 의료 빅데이터 처리 및 관리에 대한 요구사항과 기능정의가 필요하다. 이에 본 논문에서는 의료 빅데이터 처리 및 관리를 위한 요구사항과 기능정의를 하고 의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템 구조를 구축하고자한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.96-98
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• 2016

Recently, big data technology develop due to the rapid data generation. Thus big data analysis tools for analyzing big data has been developed. Typical big data tools are the R program, Hive, Tajo and more. But data analysis based on Matlab is still common used. And it is still used in big data analysis. In this paper, it research into big data analysis system based on the Matlab for analyzing vital signals.

• 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 Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1218-1221
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• 2013

최근 기업들은 빅데이터 활용을 통해 얻은 분석결과를 고객 마케팅 및 영업 전략 수립에 적극 활용함으로써 수익성 증대 및 비용 절감이라는 기대 효익를 달성하고 있다. 이러한 흐름에 따라 기업 내 시스템 사용자를 고객으로 두고 있는 HRM시스템 역시 인사데이터 분석을 기반으로 사용자의 기호와 요구사항을 반영한 가치 있는 정보를 제공해줌으로써 기존 기업 고객 이외에 잠재적인 고객층을 확보할 수 있는 맞춤형 HRM 시스템으로 진화해야 할 것이다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 인사데이터 분석의 필요성과 국외 인사데이터 분석 활용사례를 살펴보고 이를 기반으로 빅데이터 분석기술을 활용하여 사용자에게 가치 있는 정보를 제공해주는 개인화된 맞춤형 HRM시스템을 제안 및 설계하고자 한다.

• ICROS
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• v.18 no.4
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• pp.23-33
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• 2012

빅데이터가 최근 화제이다. 빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로 빅데이터가 스마트 사회에서는 매우 많이 발생하고 있는데, 이러한 빅데이터를 분석하여 유의미한 지식을 발생시킴으로써 가치창출을 이루고 자원을 절감하며 범죄율을 낮추고 우리의 미래를 예측하여 대처할 수 있는 수단을 제공할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이다. 따라서 본 고에서는 스마트 사회의 변화와 빅데이터의 이슈를 설명하고, 빅데이터의 주요 기술과 활용사례를 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.48-51
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• 2017

빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로도 빅데이터는 페이스북, 트위터등의 소셜 네트워크에서 많이 발생하고 있는데, 이러한 방대한 데이터들을 어떻게 효율적으로 저장하고 분석하는지에 대한 관심이 많아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터의 개념, 빅데이터의 향후 동향과 이슈들에 대해 살펴보고, 빅데이터 시스템이 데이터를 수집하고 저장하는 것에 대한 고려할만한 사항들과 효율적인 해결방안에 대해 제시하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.12
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• pp.553-564
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• 2014

In this paper, we propose the system for automatic generation of issue analysis report based on social big data mining, with the purpose of resolving three problems of the previous technologies in a social media analysis and analytic report generation. Three problems are the isolation of analysis, the subjectivity of experts and the closure of information attributable to a high price. The system is comprised of the natural language query analysis, the issue analysis, the social big data analysis, the social big data correlation analysis and the automatic report generation. For the evaluation of report usefulness, we used a Likert scale and made two experts of big data analysis evaluate. The result shows that the quality of report is comparatively useful and reliable. Because of a low price of the report generation, the correlation analysis of social big data and the objectivity of social big data analysis, the proposed system will lead us to the popularization of social big data analysis.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.85-94
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• 2016

Traditional Anti-Money Laundering (AML) software applications monitor bank customer transactions on a daily basis using customer historical information and account profile data to provide a "whole picture" to bank management. With the advent of Big Data, these applications could be benefited from size, variety, and speed of unstructured data, which have not been used in AML applications before. This study analyses the weaknesses of a bank's current AML systems and proposes an AML systems taking advantage of Big Data. For example, early warning of AML risk can be improved by exposing identities and uncovering hidden relationships through predictive and entity analytics on real-time and outside data such as SNS data.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.592-599
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• 2015

In big data environment, we need new approach for big data analysis, because the characteristics of big data, such as volume, variety, and velocity, can analyze entire data for inferring population. But traditional methods of statistics were focused on small data called random sample extracted from population. So, the classical analyses based on statistics are not suitable to big data analysis. To solve this problem, we propose an approach to efficient big data analysis. In this paper, we consider a big data analysis using principal component analysis, which is popular method in multivariate statistics. To verify the performance of our research, we carry out diverse simulation studies.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.10-17
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• 2022

Recently, with the issue of the 4th Industrial Revolution, many services using big data have been developed. Accordingly, studies have been conducting to utilize public data, which is considered as the most valuable data among big data. In this paper, we design and implement a food price information analysis system based on public big data. The proposed system analyzes the collected food price-related data in various forms from various sources and classifies them according to characteristics. In addition, the proposed system analyzes the factors affecting the price of food through big data analysis techniques and uses them as data to predict the price of food in the near future. Finally, the proposed system provides the user with the analyzed results through data visualization.