• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.460-468
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• 2019

최근 빅데이터 분석을 통해 새로운 정보들을 도출해내기 위한 분석 기법들과 이를 이용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서 빅데이터가 중요하게 활용될 수 있는 분야 중의 하나가 교통 분야이다. 기존 대중교통 안내 서비스의 경우 현재 교통정보를 기준으로 추천하기 때문에 실제로는 최적이 아닌 경로가 추천될 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통한 실시간 최적 교통 경로 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 설계한 시스템은 실시간 교통정보를 활용함과 동시에 과거 수집된 교통 정보를 분석하여 각 경로들의 교통 상황을 예측하여 경로 이동 계획을 설정해준다. 또한 중간에 교통상황이 급변하여 경로를 수정해야할 필요가 있을 때 사용자에게 알림을 주고 그에 대한 조치를 취할 수 있도록 지원한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.317-318
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• 2014

정보기술 발전은 쇼설 네트워크 서비스로 발전하게 되었고, 정보를 공유하고 소통하면서 방대한 콘텐츠가 생성되어 빅 테이터 시대를 맞이하게 되었다. 따라서 방대한 데이터를 정보와 콘텐츠로 사용하기 위해 인포그래픽이 등장하였다. 인포그래픽은 정보들을 간결하고 효과적으로 표현해 줌으로써 가독성과 정보 제공 효과와 시간과 경제성의 효과를 나타낸다.

• 서비스연구
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• 제10권2호
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• pp.1-15
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• 2020

최근 빅데이터가 사회, 경제적으로 중요해지면서, 무분별한 적용으로 인해 많은 문제가 발생하고 있다. 빅데이터의 활용가치는 데이터 안에 숨어있는 가치 있는 정보의 의미를 알아내는 것이 중요하다. 특히 고객의 행동패턴이나 경험 등을 예측하기 위하여, 기업내의 CRM (Customer Relationship Management)에서 추출한 정형데이터나 SNS(Social Network Service) 등에서 추출한 비정형데이터를 모집단으로 규정하고, 해석하는 과정 등에서 수많은 오류가 발생할 수 있지만, 대부분 이를 간과하고 있는 것이 현실이다. 이는, 데이터 분석기술 외에 고려해야 할 사항이 유의미한 패턴으로 나타나야 할 데이터들이 모집단 안에 빠져있음을 나타내는 것이기도 한다. 이에 본 연구에서는 그 모집단 설정의 오류 발생의 원인이 사람과 사람, 사람과 사물간의 관계와 상호작용이 강한 경우에 발생하는 데이터의 측정과 해석은 그 강도가 강한 경우에는 User eXerience(UX)와 ethnography(민속지학) 관점으로 수집된 데이터를 모집단에 포함하는 것이 중요하다는 것을 Big data 적용의 다양한 사례를 비교하여 도출하였다. 그리고 도출된 의미를 파악하여 최적의 방향을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.848-849
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• 2014

실시간으로 고객의 피드백을 파악할 수 있는 방법으로 SNS 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 것이 매우 효율적 이다. 따라서 최근 기업들은 온라인상의 빅 데이터 평판을 분석하는 시스템들을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 본 논문에서는 온라인상의 고객피드백의 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하며 분석 지식체계의 근간을 이루는 서비스 모델구축 방법을 제안한다. 서비스 모델 구축방법은 서비스 산업군에 대한 시소러스 분석 체계를 정의하고 데스트베드 대상의 인터뷰 등을 통하여 분류체계 기본 방향을 수립하며 타겟 대상의 특화된 수집원 및 범위를 설정하는 방법 등으로 이루어진다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.223-224
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• 2014

최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.1-11
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• 2015

Quantified Self란 개인의 일상활동에서 신체적 정신적 상태를 센싱 및 트래킹하여 이를 수치화함으로써 자신의 상태를 분석하고 삶의 질을 개선하기 위한 방법을 연구하여 실생활에 적용하는 활동을 의미한다. 이는 최근 헬스와 피트니스에 활용 가능한 개인 센서 및 웨어러블 기기의 급속한 보급과 다양한 개인 정보 트래킹 기기의 출현으로 개인의 일상경험을 모니터링하고, 생성되는 정보를 수집, 통합 분석을 통해 새로운 개인화 서비스를 제공하기 위한 기술개발 이슈로 주목받고 있다. Quantified Self 데이터는 초기의 수작업으로 트래킹하여 수집한 소량의 관리 가능한 데이터 세트에서 점차 대용량의 Quantified Self 빅데이터 세트로 크기가 증가하고 있으며, 개인정보의 통합분석을 위한 빅데이터 모델과 자동적인 셀프-트래킹 플랫폼으로서의 웨어러블 컴퓨터 기술과 응용의 기대치를 증가시키고 있다. 본고에서는 Quantified Self 정의와 기술 및 서비스 동향에 대해 살펴보고, 웨어러블 센싱 기반 트래킹 기기의 개발사례와 Quantified Self의 주요이슈와 미래전망에 대해 조망해 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.235-242
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• 2015

소셜 네트워크 기술이 발달하면서 빅 데이터 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 중앙 서버가 아닌 분산 서버에 저장된 데이터를 손쉽게 검색 및 추출하기 위한 기술은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스를 제공하는 컨텐츠 서버와 관리 서버에서 사용자가 원하는 정보의 처리시간을 최소화하기 위한 빅 데이터 관리 기법을 제안하다. 제안 기법은 빅 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터를 그룹으로 분류한 후 분류된 그룹내 데이터를 속성정보와 연계하여 해쉬체인에 적용한다. 또한, 분산 서버에 저장된 데이터를 최단 시간에 추출하기 위해서 데이터 인덱스 정보(DII, Data Index Information)를 그룹화하여 데이터에 부여된 다중의 속성 정보를 분류하여 데이터의 처리 속도를 향상시킨다. 실험 결과, 클러스터 그룹 수에 따른 데이터의 평균 검색 시간은 평균 14.6% 향상되었고, 키워드 수에 따른 데이터 처리시간은 평균 13% 단축되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1211-1213
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• 2013

최근에 인터넷의 발전으로 인하여 기업의 마케팅도 변화하고 있다. 소설네트워크서비스(SNS)가 등장하고 이를 이용하는 사용자가 많아짐에 따라 기업에서는 사용자를 위한 새로운 마케팅으로 빅데이터를 활용하는 방법을 생각하고 있다. 하지만 기업에서는 SNS 이용하는 사용자의 생각과 관심을 찾기가 쉽지 않아 SNS 마케팅을 활용하기 힘들고 정보도 많이 부족하다. 따라서 빅데이터의 사용자가 선호하는 것, 좋아하는 것, 싫어하는 것과 같은 생각을 분석하기 위한 방법이 필요하다. 이처럼, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 빅데이터를 분석함으로써 기업에게 정확성하고 신뢰성 있는 정보를 제공하여 정보의 가치를 높여 기업의 마케팅에서 활용할 수 있는 방안에 대해 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.343-345
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• 2015

현대사회가 복잡해지면서 정보의 양이 증가하였고, 경쟁이 치열해지면서 기업의 경영 전략으로 BI 서비스를 선택하였으나, 기존 BI 기업에서는 실시간 분석 및 처리, 외부 데이터 사용 불가 동의 문제점이 있었다. 이를 위해 본 논문에서는 BI서비스 동향 및 기술을 분석하고 기업의 효율적인 BI 서비스 적용 방안을 연구하였다.