• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.136-137
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• 2017

4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 해운항만기업에서 4차 산업혁명을 주도하는 ICT를 활용하기 위한 노력이 다양하게 전개되고 있다. 특히 해운항만물류분야에서는 IoT센서가 만들어내는 다양한 데이터를 분석하여 도출된 인사이트를 기반으로 업무효율성을 높이고자 빅데이터분석 기법을 적용하기 시작하고 있다. 본 연구에서는 해운항만기업들 중 빅데이터분석을 도입해서 활용하고 있거나, 빅데이터를 업무에 활용하기 위해 도입의도를 가지고 있는 기업의 종사자들을 대상으로 어떤 요인들이 빅데이터 사용의도를 높여주는 지에 대하여 실증분석.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.171-186
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• 2020

The proportion of micro-enterprises and self-employed in Korea is excessively high compared to that of major developed countries, and frequent start-ups and business closures are repeated, causing enormous damage to the national economy. In order to solve this problem, various studies are underway for micro-enterprises, and the government provides commercial district information analysis services using big data for micro-enterprises. Among the commercial district information analysis services, the commercial district information analysis of our village store operated by the Seoul Metropolitan Government is continuously improving its service to provide the big data analysis service related to micro-enterprises. Since the service was built by integrating big data provided by various organizations, however, there are limitations in data reliability, data analysis, and service composition. In order to overcome these limitations, this paper proposes a location-based survey system that can be analyzed in conjunction with big data-based commercial district services. The proposed questionnaire survey system established the basis for expending the big data commercial district analysis service by linking the survey information and commercial district information.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.218-220
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• 2014

Data economy era is rapidly approaching where big data plays the pivotal role of creating new values and solving various problems. This paper aims at designing Korea's new strategic direction of informatization in the big data age. For this purpose, paradigm shift of our society and the new role of IT together with the discussion on open platform and big data focused on its potentials and new possibilities are analyzed, which leads to the conclusion that big data will be a main engine for creating new values. Based on the results of the analysis, three kinds of strategic direction is designed. The first direction is on national vision making and 'data analysis-based creative nation' is suggested. The second direction is on catalyst making and 'smart government utilizing the power of big data' is proposed in details. The third direction is on sustainable leading mechanism and 'collaborative governance between stakeholders' is suggested.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.129-130
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• 2018

Big data analysis is a technique for effectively analyzing unstructured data such as the Internet, social network services, web documents generated in the mobile environment, e-mail, and social data, as well as well formed structured data in a database. The most big data analysis techniques are data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition, which were used in existing statistics and computer science. Global research institutes have identified analysis of big data as the most noteworthy new technology since 2011. Therefore, companies in most industries are making efforts to create new value through the application of big data. In this study, we analyzed using the Social Matrics which a big data analysis tool of Daum communications. We analyzed public perceptions of "Artificial Intelligence" keyword, one month as of May 19, 2018. The results of the big data analysis are as follows. First, the 1st related search keyword of the keyword of the "Artificial Intelligence" has been found to be technology (4,122). This study suggests theoretical implications based on the results.

• Review of Korea Contents Association
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• v.12 no.1
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• pp.38-40
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• 2014

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1199-1205
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• 2021

In the era of big data, not only structured data well organized in databases, but also the Internet, social network services, it is very important to effectively analyze unstructured big data such as web documents, e-mails, and social data generated in real time in mobile environment. Big data analysis is the process of creating new value by discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in big data stored in data storage. We intend to summarize and visualize the analysis results through frequency analysis of unstructured article data using R language, a big data analysis tool. The data used in this study was analyzed for total 104 papers in the Mon-May 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Data", which ranked first 1,538 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.04a
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• pp.67-74
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• 2018

소상공인 창업자들이 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 가운데 소규모 자금 조달을 필요로 하는 이들을 위해 핀테크 기반의 새로운 금융서비스를 통해 소상공인 창업자의 금융 공급을 확산할 필요가 있다. 이러한 환경 변화 패러다임에서 본 연구는 빅데이터와 핀테크 솔루션의 활용이 소상공인의 매출과 금융지원에 미치는 영향을 살펴보기 위해 실제로 공공과 민간의 상권빅데이터자료를 수집하여 분석을 수행하였다. 이를 통해 소상공인에 대한 금융혜택 증대를 위한 사업장의 매출증대 등 소상공인 창업자의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 상권빅데이터를 실증적으로 분석하여 효과성을 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 특히 자금의 대부분을 정책자금을 통해 조달하는 소상공인들이 일반 은행에서도 중소기업 대출의 하나로 비중 있게 이루어질 수 있도록 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인의 경쟁력 향상을 위한 효율적인 금융지원이 가능함을 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 소상공인 창업자의 대출 등 금융지원 확대를 위한 사업성 평가에 상권빅데이터의 활용 가능성이 있는지를 중심으로 문헌적 연구방법 연구와 실증적 분석을 병행하였다. 본 연구는 핀테크와 빅데이터의 활용이 향후 소상공인 자금 조달의 발전 방향이 어떻게 되어야하는지를 모색해야하며, 소상공인을 포함하는 중소기업 신용평가방식의 발전 방향을 구체적으로 모색되어야 할 시점임을 의미하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.515-517
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• 2021

원전 빅데이터를 효율적으로 분석하고 수집된 데이터를 인공지능 서비스에 활용할 수 있도록 제공하기 위해서는 원전 데이터에 특화된 빅데이터 플랫폼이 필요하다. 단순히 시간 순으로 나열된 원시(Raw) 데이터는 의미있는 단위로 논리적으로 구분되어 관리될 필요가 있고, 사건/사고의 발생에 따른 분류가 필요하다. 뿐만 아니라, 다수의 데이터들을 분석하여 수천 개의 계측신호들 중에서 원하는 목적에 적합한 신호가 어떠한 것들인지를 찾아낼 수 있는 데이터 분석이 지원될 필요가 있다. 이는 기계학습 애플리케이션을 개발할 때 필수적인 고품질의 데이터 제공에 크게 기여할 수 있다. 본 연구에서는 원전 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 원전 데이터 전처리 및 분석 기술을 고안하고 이를 빅데이터 저장 인프라와 통합한 원전 빅데이터 처리 체계를 소개한다. 본 연구의 결과물은 본격적인 원전 빅데이터 시스템 구축 사업에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.297-298
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• 2015

빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.85-94
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• 2016

Traditional Anti-Money Laundering (AML) software applications monitor bank customer transactions on a daily basis using customer historical information and account profile data to provide a "whole picture" to bank management. With the advent of Big Data, these applications could be benefited from size, variety, and speed of unstructured data, which have not been used in AML applications before. This study analyses the weaknesses of a bank's current AML systems and proposes an AML systems taking advantage of Big Data. For example, early warning of AML risk can be improved by exposing identities and uncovering hidden relationships through predictive and entity analytics on real-time and outside data such as SNS data.