• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.72-72
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• 2022

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 기후변화로 인한 기온상승은 사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후도 동남아와 같은 아열대 기후로 변하고 있는 추세이다. 기후변화 전망보고서에 따르면는 우리나라의 연 강우량이 현재(1,491mm)보다 약 11% 증가(1,658mm) 하고, 연평균기온이 현재 대비 2040년대 0.7℃, 2090년대 3.1℃ 상승할 것으로 전망했다. 기후변화에 의한 여름철 기온 상승과 겨울철 기온 하강은 에너지 소비량과 소비 패턴 변화를 유발하고 에너지 수요와 공급 불일치의 원인이 된다. 이에 정부에서는 기후변화에 적응하기 위해 화석연료 기반의 에너지 생산에서 그린에너지를 이용한 에너지 생산으로 전환이 효과적이라고 공표하였다. 이어 2050년까지 탄소중립 달성을 위해 신재생에너지르 통한 도전과제를 제시하였으며, 기업 및 공공기관의 RE100참여를 확대하고 활용 가능한 유망 재생에너지원을 발굴을 목표로 하고 있다. 이에 본 연구팀은 국가 기상재해·그린에너지 빅데이터 센터를 설립하여 정부의 다양한 이행수단의 근거 데이터를 제공하고, 민·관에서 활용 할 수 있는 그린에너지 데이터를 제공하고자 한다. 본 센터에서는 침수예측데이터, 풍력, 태양광, 소수력, 수열 잠재 에너지 데이터를 생산하고 있으며, 각 데이터에 대한 활용 및 서비스 방안을 소개하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.77-83
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• 2015

This study, according as the limits on learning and unsatisfaction about e-learning are emerging and the structural contradictions of the e-learning industry are continuing, was carried out to present the policy alternatives for solving these. As a means for overcoming the limitations of e-learning and the healthy growth of e-learning industry, this study presents the application of Bigdata in e-learning and proposes several practical challenges of policy. Policy action plans are technology development support, professional manpower support, SME application support, legal improvement.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.04a
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• pp.215-219
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• 2022

디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.

• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.67
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• pp.99-138
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• 2021

In the era of big data, analyzing not only structured data but also unstructured data is emerging as an important task. Official documents produced by government agencies are also subject to big data analysis as large text-based unstructured data. From the perspective of internal work efficiency, knowledge management, records management, etc, it is necessary to analyze big data of public documents to derive useful implications. However, since many of the public documents currently held by public institutions are not in open format, a pre-processing process of extracting text from a bitstream is required for big data analysis. In addition, since contextual metadata is not sufficiently stored in the document file, separate efforts to secure metadata are required for high-quality analysis. In conclusion, the current official documents have a low level of machine readability, so big data analysis becomes expensive.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.2
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• pp.66-72
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• 2016

지난해 12월 3일, 금융위원회(이하"금융위")는 금융개혁 정례 기자간담회에서 그 동안의 금융개혁 성과를 발표하였다. 지난 3월 금융개혁 추진방향 마련 시 50개의 금융개혁 실천과제를 선정하고, 규제개혁 과정에서 20개 과제를 추가 발굴하여 총 70개의 금융개혁 실천과제를 선정하였고, 그 중 (1) 제도개선이 완료되어 시행중인 과제가 24건, (2) 일부 시행중인 과제가 17건, (3) 방안은 발표했으나, 법령 개정 등 제도개선 중인 과제가 16건, 마지막으로 (4) 방안을 마련중인 과제 즉 미발표 과제가 총 13건인 것으로 밝혀졌다. 금융개혁 실천과제 중, 핀테크 생태계 구축과 관련된 과제는 5건, 인터넷 전문은행 도입과 관련된 과제는 2건 그리고 빅데이터 활성화와 관련된 과제는 2건으로 직접적인 핀테크 산업 활성화와 관련된 과제는 총 9개라고 볼 수 있다. 이 중에서 6건의 과제는 이미 제도개선이 완료되어 시행되고 있으며, 나머지 3건은 방안은 발표되었으나, 법령 개정 등 제도개선이 필요한 상태이다. 여전히 은산분리 규제 완화를 위한 은행법 개정 이슈, 신용정보법 개정을 통한 빅데이터 산업 활성화 등은 여전히 제도개선 과제나 규제 완화 방안이 구체화되지 않은 단계이다. 금융당국은 금융산업에 대해서 오프라인 산업으로서 규제마인드를 갖고 있다. 국경을 넘나들며 금융서비스가 제공되는 시대에 오프라인 산업 관점의 전통적 금융규제들을 재검토해야 한다. 금융산업에서 핀테크와 쉽게 결합하여 서비스를 창출하고, 시장에서 경쟁할 수 있도록 하는 관점에서 기존의 규제들을 재평가해야 한다. 인터넷에서는 국경을 넘어선 서비스를 막을 수 없으므로 국내형 규제에 얽매인 국내 금융회사들은 혁신적 서비스를 도입할 수 없어 궁극적으로 글로벌 인터넷 거인들이 결국 국내 금융회사들의 사업 기회를 빼앗아 가게 될 것이다. 글로벌 인터넷 기업들이 국내 금융기관을 지배하게 될 것이라는 숙명을 빨리 깨닫고 과거의 관점에서 벗어나 온라인 서비스로 기존의 서비스를 변경하는 노력이 필요하다. 결국 금융산업은 핀테크 기업들과 협업하여 기존의 규제를 완화하거나 서비스에 맞게 변화시키고, 과감하게 폐지하는 것이 필요하다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.4
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• pp.1-9
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• 2013

세계적으로 에너지 요구량이 날로 증가함에 따라, 새로운 오일과 가스에 대한 탐사, 개발 및 생산에 필요한 기술들이 도전적인 과제로 부상하고 있다. 반면, 오일과 가스 분야와 관련된 규제는 더욱 강화되고 있어 기존의 경험이 많은 인력에 의존하는 방식만으로 문제를 해결하기는 쉽지 않다. 따라서, 주요 오일 및 가스 메이저 업체들은 IT를 기존 업무 프로세스와 연계하여 오일 탐사시간 단축, 생산성 향상 및 높은 수준의 안전성을 제공할 수 있는 디지털 오일필드(Digital Oil Field) 구축을 위한 통합운영(IO: Integrated Operations) 시스템을 활용해 나가고 있다. 특히, 최근 오일 및 가스 산업 프로세스의 데이터 집약적인 특성을 반영하여 빅데이터 분석기반의 IT 융합 기술을 적극적으로 도입을 시도하고 있다. 따라서 본고는 디지털 오일필드의 요소 기술과 빅데이터 분석기반 IT 융합 기술 동향에 대해서 살펴본다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.9
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• pp.184-197
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• 2021

Prior to the establishment of 'Employment-Related Big Data Center (tentative name)' to support the development of customized employment services. This Paper examines the current status and limitation of employment-related data in korea. Then, the implications were derived through foreign employment-related big data construction cases. Through the above analysis, I proposed measures to build and utilize employment-related big data at the individual level, focusing on the Transitional Labour Markets theory that emphasizes the implementation of individual labor force states. Finally, we presented future challenges such as massive maintenance of employment-related DB, increased representation of big data to be built around employment insurance DB, and increased reliability of DB presented.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.12
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• pp.265-274
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• 2017

This paper examines the problems of big data analysis education and suggests ways to solve them. Big data is a trend that the characteristic of big data is evolving from V3 to V5. For this reason, big data analysis education must take V5 into account. Because increased uncertainty can increase the risk of data analysis, internal and external structured/semi-structured data as well as disturbance factors should be analyzed to improve the reliability of the data. And when using opinion mining, error that is easy to perceive is variability and veracity. The veracity of the data can be increased when data analysis is performed against uncertain situations created by various variables and options. It is the node analysis of the textom(텍스톰) and NodeXL that students and researchers mainly use in the analysis of the association network. Social network analysis should be able to get meaningful results and predict future by analyzing the current situation based on dark data gained.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.3
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• pp.55-63
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• 2015

South Korean Government confirmed the creation of competency-centered society as a key national issue and announced development and utilization plan of NCS(National Competency Standards) On May 21, 2013. As a part of the government's plans, they had been developed NCS about 833 jobs by 2014. But Big Data related job, as an emerging job, cannot be seen as a reliable form of job yet. As, at the major industrialized countries and the domestic, education and job competency models of knowledge and skills to take advantage of various types of Big Data have coming, it is a situation that is certainly not settled and more or less in confusion. In this study, for the purpose to present the Big Data Competency reference model for companies and organizations to effectively leverage Big Data, we have presented this reference model and summarized competency elements units such as 20 knowledges and 15 skills of Big Data competency.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.2
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• pp.377-392
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• 2015

In today's data-driven society, we've been hearing a great deal about the power of Big Data over the last couple of years. At the same time, it has become the most important issue that the problems is caused by the data collection, management and utilization. Moreover, Big Data has a wide applications ranging from situation awareness, decision-making to the area to enable for the foreseeable future with man-made and analysis of data. It is necessary to process data into meaningful information given that the huge amount of structured and unstructured data being created in the private and the public sector, even in disaster management. This data should be public and private sector at the same time for the appropriate linkage analysis for effective disaster management. In this paper, we conducted a literature review and case study efficient Big Data to derive the revitalization of national disaster management. The study obtained data on the role and responsibility of the public sector and the private sector to leverage Big Data for promotion of national disaster management plan. Both public and private sectors should promote common development challenges related to the openness and sharing of Big Data, technology and expansion of infrastructure, legal and institutional maintenance. The implications of the finding were discussed.