• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.15-26
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• 2014

This study focus on a economic value of the Big Data technologies by real options model using big data technology company's stock price to determine the price of the economic value of incremental assessed value. For estimating stochastic process of company's stock price by big data technology to extract the incremental shares, Generalized Moments Method (GMM) are used. Option value for Black-Scholes partial differential equation was derived, in which finite difference numerical methods to obtain the Big Data technology was introduced to estimate the economic value. As a result, a option value of big data technology investment is 38.5 billion under assumption which investment cost is 50 million won and time value is a about 1 million, respectively. Thus, introduction of big data technology to create a substantial effect on corporate profits, is valuable and there are an effects on the additional time value. Sensitivity analysis of lower underlying asset value appear decreased options value and the lower investment cost showed increased options value. A volatility are not sensitive on the option value due to the big data technological characteristics which are low stock volatility and introduction periods.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.3-10
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• 2012

정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전분야를 변화시키고 있으며 다양하고 폭넓은 이용 행태에 따라 지금 이 순간에도 엄청난 데이터를 생산해 내고 있다. 대부분의 인터넷 데이터는 제한적인 활용 이외 단순 생성과 소멸을 반복해 왔으나 최근 들어 빅데이터(Big Data)라는 핵심 키워드의 부상으로 인터넷 데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 과거에도 데이터 마이닝(Data Mining), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence), 라이프 로그(Life Log) 등을 통해 데이터 기반의 부가가치를 창출하려는 노력은 시도되어 왔다. 그렇다면 왜 다시 빅데이터라는 이름으로 재부상 하고 있는 것일까? 이는 정보통신기술의 진화와 맞물려 새롭게 부상하고 있는 인터넷 글로벌 기업들이 지속적으로 생성되는 다양한 데이터들을 확보하고 그 속에서 숨겨진 가치를 찾고 인사이트(Insight)를 도출하려는 시도를 통해 데이터 보유와 활용이 새로운 경쟁력이 될 수 있음을 입증하고 있기 때문이다. 이러한 시도들은 빅데이터를 다양한 분야에서 중요한 이슈로 자리매김하게 하고 있다. 이러한 상황에서 과연 우리는 빅데이터 시대를 어떻게 리드하고 무엇에 집중하여야 할 것인가? 본 연구는 현재 뜨거운 감자로 부상한 빅데이터를 정의하고 빅데이터 시장분석, 사례분석, 정책분석을 통해 시사점을 도출하여 향후 다가올 빅데이터 시대의 국가경쟁력 확보를 위한 빅데이터 이니셔티브(Initiative)의 필요성과 중점 방향 등을 제언하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.37 no.3
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• pp.25-50
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• 2020

Since big data platform services for the public library began January 1, 2016, libraries have used big data to improve their work performance. This paper aims to examine the use cases of library big data and attempts to draw improvement plan to improve the effectiveness of library big data. For this purpose, first, we examine big data used while utilizing the library big data platform, the usage pattern of big data and services/policies drawn by big data analysis. Next, the limitations and advantages of the library big data platform are examined by comparing the data analysis of the integrated library management system (ILUS) currently used in public libraries and data analysis through the library big data platform. As a result of case analysis, big data usage patterns were found program planning and execution, collection, collection, and other types, and services/policies were summarized as customizing bookshelf themes for the book curation and reading promotion program, increasing collection utilization, and building a collection based on special topics. and disclosure of loan status data. As a result of the comparative analysis, ILUS is specialized in statistical analysis of library collection unit, and the big data platform enables selective and flexible analysis according to various attributes (age, gender, region, time of loan, etc.) reducing analysis time. Finally, the limitations revealed in case analysis and comparative analysis are summarized and suggestions for improvement are presented.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.43-47
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• 2012

인터넷의 활성화 및 모바일 서비스의 등장으로 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 이전에는 저장 및 처리할 수 없었던 영역. 이제는 새로운 기술의 등장과 분석을 통한 가치 창출의 가능성으로 빅데이터는 IT 업계의 최대 화두가 되어 가고 있다. 이러한 빅데이터를 바라보는 시각은 크게 기술적 관점과 분석적 관점으로 나뉘고 있다. 특히 기술적 관점에서 바라보는 빅데이터는 하둡을 표준으로 하는 오픈소스 분석 플랫폼의 대두가 고무적이다. 누구나가 대용량의 확장 가능한 시스템을 운영할 수 있는 기회가 온 것이다. 본 고에서는 빅데이터의 그 태생적 특징을 살펴보고, 비교적 저렴한 비용의 플랫폼 환경 구축을 위해 오픈소스 하둡이 널리 활용되고 있는 이유에 대해 알아본다. 또한 하둡의 용도와 어떠한 종류의 데이터 분석을 위해 사용되어지고 있는지, 그리고 하둡의 구성 및 하둡 생태계를 이루고 있는 요소들이 무엇인지 살펴본다. 끝으로 빅데이터를 활용하기 위한 6단계 절차와 이에 발맞춰 하둡 플랫폼을 어떻게 효율적으로 활용할 지에 대해 그 방법을 모색해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.448-450
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• 2016

정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅 데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 이를 응용하고 있다. 빅 데이터 분석도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 R을 이용하여 기상뉴스에 나타난 기상관련 빅 데이터를 분석한다. 다양한 뉴스에서 기상 관련 데이터를 수집하고 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지 빈도 조사를 수행한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.2
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• pp.87-93
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• 2017

The research on data quality has been performed for a long time. However, the research focused on structured data. With the recent digital revolution or the fourth industrial revolution, quality control of big data is becoming more important. In this paper, we analyze and classify big data quality types through previous research. The types of big data quality can be classified into value, data structure, process, value chain, and maturity model. Based on these comparative studies, this paper proposes a new standard, service quality of big data.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.11-23
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• 2012

본 고에서는 과학 분야에서의 대용량 데이터 처리를 위한 기술인 사이언스 빅데이터의 처리 기술 동향에 대하여 기술한다. 서론에서 사이언스 빅데이터의 정의 및 필요성을 다루고, 본론에서는 데이터 중심 과학 패러다임의 등장과 그로 인한 사이언스 빅데이터 요구사항, 사이언스 빅데이터 소스 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석 등으로 이루어지는 사이언스 빅데이터 처리 기법에 대하여 기술한다. 또한 현재 다양한 기관에서 연구하고 있는 사이언스 빅데이터 플랫폼, 맵리듀스 등을 이용한 워크플로우 제어 기반의 사이언스 빅데이터 처리 기법을 예시로 소개한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.2
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• pp.85-91
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• 2019

Since online shopping has become common, people can easily buy fashion goods anytime, anywhere. Therefore, consumers quickly respond to various environmental variables such as weather and sales prices. Thus, utilizing big data for efficient inventory management has become very important in the fashion industry. In this paper, the changes in sales volume of fashion goods due to changes in temperature is analyzed via the proposed big data analysis algorithm by utilizing actual big data from Korean fashion company 'B'. According to the analytic results, the proposed big data analysis algorithm found both expected and unexpected changes in sales volume depending on the characteristics of the fashion goods.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.5
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• pp.959-974
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• 2013

We investigate the roles of statistics and statisticians in the big data era. Definition and application areas of big data are reviewed and statistical characteristics of big data and their meanings are discussed. Various statistical methodologies applicable to big data analysis are illustrated, and two real big data projects are explained.