• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.451-453
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• 2016

대규모의 데이터가 생산되고 저장되는 정보화 시대에서 현재와 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 추측하고 방향성을 알아갈 수 있는 빅데이터의 중요성이 강조되고 있다. 정형되지 못한 대규모 데이터를 빅데이터 분석 도구인 R을 통해 통계를 기초로 데이터의 정보분석과 정형화하도록 한다. 본 논문에서는 R을 이용하여 뉴스에서 나타나는 차세대 에너지 관련 빅데이터를 분석한다. 뉴스 기사에서 차세대 에너지 관련 데이터를 수집하고 수집된 키워드를 이용하여 근미래의 효율적인 차세대 에너지의 등장을 예측한다. 에너지 산업의 추진에 대한 흐름과 방향성을 제시하고 의사결정을 위한 기술적 과제를 도출함으로 탄력적인 경영과 의사결정에 도움을 주며 기술적 문제의 근원을 사전에 예측하고 방지할 수 있을 것으로 보여진다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.47-53
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• 2020

빅데이터 기술은 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 혁신 기술 중 하나로 급성장하고 있는 가운데 농업 분야 또한 빅데이터를 활용한 경쟁력 제고와 미래 산업으로의 발전이 중요 당면과제로 부상하고 있다. 해외의 경우 농업 빅데이터를 활용한 스타트업이 빠른 속도로 증가하며 성장하는 반면 국내의 경우 생산 분야 일부 농업 벤처 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 또한 기업의 빅데이터 활용수준이나 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 대기업이나 특정 산업에 국한되어 이루어지고 있으며, 연구마다 영향요인 변수의 검증결과가 상이하게 나타나 산업/기업특성에 따라 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업벤처기업에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용하는 데 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 통해 기대하는 편익에 대해 파악함으로써 활용을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이며, 기업이 처한 환경적 압박에 대응할 수 있는 수단으로 보고 기술·조직·환경(TOE: Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory) 모형을 결합하여 본 연구에 적합한 변수들을 도출한 후 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 이에 따라 TOE모형의 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수인 상대적이점, 호환성, 복잡성을 채택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 최고경영층 지원, 비용부담능력을, 환경적 요인에 관한 변수로는 법적·정책적 지원, 경쟁자 압력을 채택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 7가지 변수들과 빅데이터 사용의도와 기대편익 간의 관련성, 그리고 농업벤처 사업분야의 조절효과에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구는 실제 농업벤처기업 종사자 대상 설문을 통한 실증연구를 통해 벤처 현장에서의 빅데이터 활용수준을 높이기 위한 기술적, 조직적, 환경적 관점의 정책 개선방안을 제시하고, 생산/가공/유통 등 사업분야별 비교를 통해 영향요인의 중요도 차이를 규명해 영역별로 차별적이고 효과적인 정책 방향성을 도출하는 데 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.8
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• pp.49-60
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• 2014

The primary purpose of this paper is to find out what issues are important in the Social Security sector, and then, through AHP methodology, this study analyzes what kind of big data methodologies and projects can be implemented to solves these issues. To the aim, this paper first confirmed 8 big data projects from reviewing all issues in the Social Security sector such as administrative works and social policies. After the result of pairwise comparison, policy validity is most important factors rather then effectiveness and practicability. With regard to the priorities among sub-big data projects, the project about preventing improper recipients has come out the most important project in terms of validity, effectiveness and practicability. And the results showed that the project about outreaching and reducing a blind spot on the welfare sector is weighed as a significant project. The results of this paper, in particular 8 sub-big data projects, will be useful to anyone who is interested in using big data and its methodologies for the social welfare sector.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.459-468
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• 2017

본 논문에서는 자율주행자동차와 관련한 주제어를 선정하여 KCI 등재 논문의 서론 자료를 수집하고, 이에 빅데이터 분석 기법을 적용하였다. 이를 토대로 자율주행자동차와 관련된 다양한 이슈 분석을 통해 자율주행자동차의 연구 동향을 파악할 수 있으며, 추가적인 연구가 필요한 분야에 대해 알 수 있다. 제4차 산업혁명의 영향으로 등장한 다양한 기술들의 활용이라고 볼 수 있는 자율주행자동차는 2025년 상용화 될 가능성이 높다. 자율주행자동차의 상용화를 위해 지속적인 연구와 논의가 필요하지만, 과거부터 등재된 자율주행자동차 관련 KCI 논문 빅데이터 분석을 통해 기술들 간의 군집 방식과 주제어의 밀집도, 네트워킹 형성 방식 등에 대해 파악할 수 있다. 이처럼 논문 데이터 분석을 통해 향후 정부출연(연), 혹은 기업체에서 더욱 발전시켜야 할 부분에 대해 인지하고 정부 차원의 과제 지원과 연구를 통해 자율 주행자동차 상용화를 촉진시킬 수 있을 것이라고 예상한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.507-509
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• 2022

농업은 우리의 삶에서 빼놓을 수 없는 중요한 분야이며, 농업은 토지를 이용하여 다양한 작물들을 길러 음식을 만드는 기본이라고 말할 수 있다. 이렇게 중요한 농업 분야를 ICT 분야에서 가장 이슈가 되는 기술인 인공지능 기술과 결합하여 스마트팜과 같은 농업의 디지털화를 구축할 수 있다. 이와 같은 스마트팜 구축을 위해서는 기본적으로 다양한 작물의 빅데이터를 제공하고, 이 데이터를 바탕으로 인공지능을 수행하여 다양한 결과를 제공할 수 있다. 하지만 인공지능 연구를 수행하기 위한 시스템 및 플랫폼의 부재라는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발을 위한 과제를 통해 농업 빅데이터를 관리하고 인공지능을 연구자들이 손쉽게 수행할 수 있는 플랫폼을 개발하여 농업 분야의 작물 생산성 향상에 기여하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.97-102
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• 2019

KorQuAD 2.0은 총 100,000+ 쌍으로 구성된 한국어 질의응답 데이터셋이다. 기존 질의응답 표준 데이터인 KorQuAD 1.0과의 차이점은 크게 세가지가 있는데 첫 번째는 주어지는 지문이 한두 문단이 아닌 위키백과 한 페이지 전체라는 점이다. 두 번째로 지문에 표와 리스트도 포함되어 있기 때문에 HTML tag로 구조화된 문서에 대한 이해가 필요하다. 마지막으로 답변이 단어 혹은 구의 단위뿐 아니라 문단, 표, 리스트 전체를 포괄하는 긴 영역이 될 수 있다. Baseline 모델로 구글이 오픈소스로 공개한 BERT Multilingual을 활용하여 실험한 결과 F1 스코어 46.0%의 성능을 확인하였다. 이는 사람의 F1 점수 85.7%에 비해 매우 낮은 점수로, 본 데이터가 도전적인 과제임을 알 수 있다. 본 데이터의 공개를 통해 평문에 국한되어 있던 질의응답의 대상을 다양한 길이와 형식을 가진 real world task로 확장하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.341-347
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• 2014

Among methods of the big data process, big data process under the cloud environment is becoming a main topic. As part of solving faced problem and strengthening industrial competitiveness in the medical and health industry, discussion on ways to activate big data is actively being conducted. Because the reason is a paradigm shift, saving pressure for increasing health care costs, and increased consumer interest for the level of service. In this paper, we find out the relationship between the cloud and big data. And we are to research and analysis a cloud-based big data case in the medical field. Finally we propose the efficient utilization and future outlook. For the smooth functioning of cloud-based medical big data, we have to solve the problems like infrastructure extension, analysis/application software development, and professional manpower training. In addition, we have to correct insufficient laws maintenance to the Cloud utilization, and improve the security and the recognition to personal information, and solve authority for data centralization.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.6
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• pp.125-134
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• 2022

This study aims to critically discuss the problems that need to be solved from a humanities perspective in order to utilize big data. It identifies and discusses three research problems that may arise from collecting, processing, and using big data. First, it looks at the fake information circulating with regard to problems with the data itself, specifically looking at article-type advertisements and fake news related to politics. Second, discrimination by the algorithm was cited as a problem with big data processing and its results. This discrimination was seen while searching for engineers on the portal site. Finally, problems related to the invasion of personal related information were seen in three categories: the right to privacy, the right to self-determination of information, and the right to be forgotten. This study is meaningful in that it points out the problems facing in the aspect of big data utilization from the humanities perspective in the era of big data and discusses possible problems in the collection, processing, and use of big data, respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

With the explosive increase in data, the 'big data era' has arrived, focusing on deriving new values and insights through data. With the development of data analysis technology, the importance of data analysis and utilization in the field of diagnosis and treatment as well as prevention is expanding, while the use of big data is emerging in the healthcare field. Moreover, as the three data-related laws (Personal Information Protection Act, Information and Communication Network Act, and Credit Information Act) were passed in January 2020, it became possible to use a wide range of big data through pseudonym information. However, the use of healthcare big data is still struggling due to various policies and regulations, inconsistent data quality, and the absence of specialized personnel. Therefore, in this study, examines the current state of use of big data in the healthcare field, and analyzes the challenges, overseas cases, plans, and expected effects for activation of healthcare big data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.487-493
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• 2015

This paper derives the strategic implications of smart learning as a sophisticated alternative to e-learning through the convergence approach of e-learning and Bigdata based on the practices of developed countries. To this, this paper derives e-Learning status and challenges issues in Korea, and then, analyzes the convergence case of e-learning and data science in major foreign advanced companies and universities. In addition, this study conducts an awareness survey on Bigdata applied for employees of e-learning companies, and then derives a strategic alternative to the Bigdata convergence-based smart learning effectiveness in the industry with the analysis of the survey data.