• Convergence Security Journal
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• v.13 no.4
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• pp.69-75
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• 2013

Customer is the base factor of income for some corporations, so that effective CRM (Customer Relationship Management) is very important to develop the business. In order to use CRM efficiently, we should figure out customers' demands and provide services or products that the customers want. However, it is getting difficult to comprehend customers' demands because they have complicated form and getting more diverse. Recently, social media like Twitter and Facebook let customers to express their demands, and using big data is a very effective method for efficient CRM. This research suggests how to utilize big data for hotel CRM, which considers customer itself as asset of business. In addition, we discuss security problems of big data service and propose the solution for that.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.5
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• pp.593-600
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• 2018

Owing to the advancement of Internet and smart devices, access to various media such as social media became easy; thus, a large amount of big data is being produced. Particularly, the companies that provide various Internet services are analyzing the big data by using the MapReduce-based big data analysis techniques to investigate the customer preferences and patterns and strengthen the security. However, with MapReduce, when the big data is analyzed by defining the number of reducer objects generated in the reduce stage as one, the processing rate of big data analysis decreases. Therefore, in this paper, a MapReduce-based split big data analysis method is proposed to improve the log analysis processing rate. The proposed method separates the reducer partitioning stage and the analysis result combining stage and improves the big data processing rate by decreasing the bottleneck phenomenon by generating the number of reducer objects dynamically.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.3
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• pp.22-28
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• 2013

오늘날 미래인터넷 기술의 하나로서 SDN이 클라우드 서비스, 모바일 서비스, 스마트 TV, 빅데이터 및 사물지능통신 등의 새로운 서비스를 제공할 수 있는 개방형 플랫폼으로 주목받고 있다. 본고에서는 이러한 SDN 망을 구축함에 있어서 제어 인터페이스, QoS, 멀티캐스트, 이동성 및 네트워크 보안 측면에서 고려해야 할 사항들을 살펴본다. 기존 네트워크의 근본적인 문제점으로 인해 발생한 복잡성 및 성능 저하 요인들이 SDN의 장점을 활용하여 해결될 수 있으며, 이에 본고에서 제시된 고려 사항들이 큰 역할을 할 것이다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.1
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• pp.149-158
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• 2017

Big data have been presenting us with exciting opportunities and challenges in economic development. For instance, in the agriculture sector, mixing up of various agricultural data (e.g., weather data, soil data, etc.), and subsequently analyzing these data deliver valuable and helpful information to farmers and agribusinesses. However, massive data in agriculture are generated in every minute through multiple kinds of devices and services such as sensors and agricultural web markets. It leads to the challenges of big data problem including data collection, data storage, and data analysis. Although some systems have been proposed to address this problem, they are still restricted either in the type of data, the type of storage, or the size of data they can handle. In this paper, we propose a novel design of a platform for collecting and analyzing agricultural big data. The proposed platform supports (1) multiple methods of collecting data from various data sources using Flume and MapReduce; (2) multiple choices of data storage including HDFS, HBase, and Hive; and (3) big data analysis modules with Spark and Hadoop.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.671-672
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• 2014

최근 기업의 효율적인 경영을 위해 다양한 소셜 채널에서 폭발적으로 생성되고 확산되는 빅 데이터를 실시간으로 분석하는 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 관광서비스에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 모델구축 방법을 제안하고 관광서비스에 관한 평판을 분석한다. 관광 산업 도메인 네트워크를 활용한 표준화, 일반화 확보를 위해 먼저 B2C 산업군 및 업종별 공통 수집원 추출 및 표준화 분석 체계 수립을 통한 해당 적용분야의 설계안 수립하고 관광객(소비자) 작성 게시글 분석을 위한 산업군 정보 추출하며 관광지, 숙박지, 교통 등 다양한 업종에 대한 분석 수행한다. 관광지에 대한 평가 기준을 기존의 설문이 아닌 SNS 상의 고객 의견을 바탕으로 호감도로 분석한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.169.1-169.1
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• 2012

최근 높은 관심과 기술적 이슈를 끌어내고 있는 빅 데이터는 과학기술 분야에도 무수히 존재한다. 위성사진, 동영상을 비롯하여 링크드 데이터 (Linked Data)에 이르기까지 데이터 유형과 무관하게 처리해야 할 대상은 계속 늘어가고 있는 실정이다. 최근 몇 년동안 과학기술 문헌을 대상으로 시맨틱 기술과 자연어처리 기술을 이용하여 기술 동향을 분석하고 예측하는 연구를 수행해 온 KISTI는 빅 데이터 환경에 맞추어 분석 플랫폼을 분산/병렬화하는 동시에 모바일 서비스 플랫폼을 통해 신속한 의사 결정을 지원하는 전략을 취하고 있다. 또한, 법무부, 국방기술품질원, 관세청에 적용한 분석 기술을 더욱 고도화하여 사용자 적응형 가이드 서비스를 개발하고 이를 통해 연구 개발 전략 수립을 실제적으로 지원할 수 있도록 노력하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.745-746
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• 2014

서버 성능 모니터링은 통합된 정보시스템의 모든 구성요소의 효율적인 활동능력을 부여하고, 성능에 관계된 모든 상태를 감시하여, 최적의 서비스 품질과 정보 시스템 장원의 효율성을 유지 및 제고시키는 것이다. 현재 일반적으로 통용되는 방식은 에이전트 기반의 클라이언트가 데이터를 중앙 서버에 전송하는 것이다. 데이터 량이 급속하게 증가하는 빅 데이터 환경에서 실시간 데이터 수집 및 분석, 처리를 위해 서버 성능 모니터링의 지침 및 상용/오픈 솔루션을 분석하고 비교한다. 결과를 토대로 실제 서비스의 감시 이력과 장애 이력을 통하여 실시간 모니터링이 필요한 감시항목을 도출한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.2
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• pp.43-50
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• 2018

Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.55-59
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• 2018

Big-data, a revolutionary technology in the era of the 4th Industrial Revolution, provides services in various fields such as health, public sector, distribution, marketing, manufacturing, etc. It is very useful technology for marketing analysis and future design through accurate and quick data analysis. It is very likely to develop further. However, the biggest problem when using Big-data is privacy and privacy. When various data are analyzed using Big-data, the tendency of each user can be analyzed, and this information may be sensitive information of an individual and may invade privacy of an individual. Therefore, in this paper, we investigate the necessary measures for Personal private information infringement that may occur when using Personal private information in Big-data environment, and propose necessary Personal private information protection technologies to contribute to protection of Personal private information and privacy.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.21 no.3
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• pp.68-75
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• 2014