본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 '전문형', '일반형', '확대형'으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.
오늘날 빅데이터 활용의 필요성이 증가하면서 개인, 기업, 국가 등에서 SNS 데이터를 포함해 빅데이터를 이용한 다양한 분석 활동들이 이루어지고 있다. 그러나 기존 기술 시장 동향 예측연구는 전문가에 의존적이거나 특허나 문헌 연구 기반 데이터를 이용한 연구가 주로 진행되어 왔으며 빅데이터를 활용한 객관적인 기술 예측이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)의 데이터로 의사결정나무 분석, 시각화 분석, 백분율 분석을 통해 미래 기술을 예측하는 모델을 제시하고자 한다. 연구 결과 백분율 분석은 다른 분석 결과에 비해 긍정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었고, 시각화 분석은 다른 분석 결과에 비해 부정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었다. 의사결정나무 분석도 의미 있는 예측은 가능하였다.
전 세계 4차 산업혁명의 도래에 맞춰 한국은 적극적으로 국가적 대응계획 I-Korea 4.0을 수립하여 2017년 11월에 발표하였다. 이 계획은 국가성장을 위한 산업혁신과 사회문제 해결을 목표로 하고 있다. 부동산산업도 예외는 아니며 산업혁신을 위해서는 스마트환경에서 주거, 상업, 업무, 복합 등 다양한 가용공간의 효과적 활용이 선행되어야 한다. 이를 위해서는 효율적 의사결정이 필요하고 이는 공간수요자 행태의 실시간 정보와 정확한 예측이 이루어 질 때 가능하다. 이에, 본 연구는 빅데이터 기반 스마트 스페이스 플랫폼을 제안하고 플랫폼의 구조와 서비스를 구체화 시키고자 한다. 스마트 스페이스 플랫폼도 스마트 트래픽, 스마트 시티, 스마트 헬스 등 다양한 스마트환경 적용사례처럼 급속히 발전하고 있는 정보통신기술(ICT)을 이용해 빅데이터의 효율적 저장, 접근, 분석, 활용이 가능하다. 스마트 스페이스 플랫폼의 구조는 6개 레이어 즉, Collection layer, Transfer layer, Storage layer, Service layer, Application layer, Management layer로 구성된다. 이 플랫폼은 의사결정자들이 행위기반(activity-based), 시장기반(market-based), 정책기반(policy-based) 빅데이터를 Searching, Mining, Integrating, Storing, Analyzing, Visualizing 할 수 있는 서비스체계를 가지고 있다.
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
개인데이터의 활용을 넘어서 마이데이터로의 전환에 대한 관심이 세계적으로 높은 가운데, 실질적으로 마이데이터의 이념이 구현되고 발전하기 위해서는 마이데이터의 사상에 충실한 유용한 서비스가 다양하게 개발되어야 한다. 특히 마이데이터의 발전을 위해서는 무엇보다 융합이 전제되어야 한다. 본 연구는 마이데이터 융합서비스 활성화 전략을 균형 잡힌 네 가지 관점(BLTS: Business, Legal, Technology, Social)에서 제시하였다. 마이데이터 분야에서 가장 선구적이라는 유럽의 정책과 서비스 등을 국내 상황과 비교하여 국내의 융합서비스 활성화 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 통해 마이데이터 산업 및 정책에서 균형적이면서 발전적인 아이디어를 얻을 수 있기를 기대한다.
최근 국내 외를 불문하고 IT기술의 비약적인 발전에 따라 금융분야에서도 금융과 기술이 결합된 새로운 형태의 금융서비스가 다양하게 개발되고 있다. 그러나, 개인금융시장의 비약적 발전에도 불구하고, 기업금융시장에서의 핀테크 활용은 아직까지 미미한 실정이다. 기업 신용평가는 재무제표 위주의 정태적(static) 과거 정보 위주로 이루어지고 있어 업력이 짧고 규모가 영세한 중소기업의 금융접근에 제약이 존재한다. 또한, 중소기업의 인력이 부족한 상황에서 모든 거래를 일일이 금융기관을 방문하여 처리해야 하는 불편함도 애로사항으로 파악되었다. 이러한 한계를 해소하기 위해 신용보증기금은 빅데이터 활용과 비대면 채널에 주목하였다. 본 보고서는 신용보증기금이 빅데이터와 비대면 채널을 활용하여 중소기업의 금융접근성을 향상시킨 사례에 대하여 소개하고자 한다. 첫 번째로, 신보는 기존에 활용되지 못한 동태적(dynamic) 빅데이터를 활용하여 기업의 현재 새로운 신용평가모형을 개발하였다. 두 번째로, 신보는 중소기업의 금융거래 편의성 향상을 위해 비대면 금융업무 플랫폼을 도입하였다. 신보는 이를, 데이터 수집이 체계적이고 정교해야 하며, 중소기업 관련 데이터가 공유되어야 한다는 정책적 시사점을 발견하였다. 이러한 정책적 시사점을 바탕으로 신보는 이제 기업 데이터 뱅크(Data Bank)로서의 역할을 도모하고 있으며, 더 나은 기업정보 생태계를 구현하고자 한다. 이를 통해 신보의 신기술을 활용한 중소기업 금융접근성 제고 사례가 핀테크를 활용한 공공기관의 금융정책 수립에 유용한 사례가 될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 확장된 인공지능 생태계를 바탕으로 전 분야에 챗봇 서비스(Chatbot Service)의 활용이 증가했다. 이에 따라 챗봇서비스의 활용 분야 및 전달수단도 메신저 앱을 넘어 온라인 웹, 모바일 어플리케이션 등 점차 다양화되는 추세이다. 디지털서비스의 혁신수단으로 인공지능 기반의 챗봇을 적극 도입 중이고 발전하는 챗봇 서비스에 발맞춰 챗봇이 제공하는 데이터도체계를 갖추고 있다. 이에 본 논문은 챗봇이 제공하는 데이터 중 웹을 기반으로 하는 데이터의 시각화 방안을 제시한다. 전국적으로 분포되어있는 방대한 양의 데이터를 처리하여 사용자에게 웹 미디어로 정보를 전달하기 위한 기술적 방법을 연구.개발하였다. 이는 웹을 기반으로 하는 챗봇뿐만 아니라 방대한 양의 정보를 처리해야하는 다양한 웹 미디어서비스에도 적용 가능하며 웹 미디어를더욱 보편화 할 수 있는 방법이다.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.
빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터는 기존 방식으로는 관리와 분석이 어려운 데이터를 의미하며, 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성 및 유통속도(Velocity)의 특징을 가지고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 의미를 분석하였다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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