• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.95-111
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• 2021

인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.121-126
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• 2019

급성장하고 있는 빅데이터 시장에서 주목받는 스포츠분야의 초창기 빅데이터 활용 범주는 선수의 기량과 경기력 향상을 위한 빅데이터 분석이 주를 이루었고, 이후 스포츠 환경 변화의 흐름으로 사물인터넷과 인공지능 기술과 같은 ICT 기술의 적용을 통해 보다 섬세하고 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 '빅데이터 기술'이 적용되었다. IT기업인 알리바바는 기존의 인터넷 콘텐츠의 유통 플랫폼을 통해 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 새로운 스포츠 경험을 제공하고자 빅데이터를 활용하였으며, 가상현실을 활용한 스포츠콘텐츠도 빅데이터 분석을 통해 기술 훈련에 활용되고 있다. 향후 스포츠콘텐츠의 빅데이터의 활용은 스마트 환경에서 무궁무진한 가치와 가능성을 가지고 있으나 스포츠콘텐츠를 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼의 부족과 한계점을 극복하는 것이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 스포츠콘텐츠를 제공하는 기업 또는 제공자의 인식의 전환과 스포츠 콘텐츠를 제공할 수 있는 전문인력을 양성하고 확보하는 것이 중요하며, 또한 스포츠콘텐츠로부터 쏟아지는 빅데이터를 체계적으로 관리 활용을 위한 시스템 개발을 위한 정책 추진이 필요하다. 이 외에도 빅데이터 활용에 있어 개인정보 노출문제를 해결하기 위한 사회적 논의를 통한 법적 제도 마련의 노력이 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.87-92
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• 2014

최근 대규모 데이터 처리와 다양한 형태의 데이터 처리 기술이 진화함에 따라 사회문제 진단 및 현안 해결 도구로써 빅데이터의 잠재력에 주목하고 있다. 동시에 빅데이터의 위험요소로 프라이버시 문제가 강력하게 제기되고 있기도 하다. 빅데이터의 적극적인 활용과 프라이버시 문제는 서로 상충되는 관례로써 본 논문에서는 이와 관련한 당면한 문제점을 지적하고, 해외 선진국의 사례분석을 통해 우리나라의 개인정보보호에 기반한 빅데이터 활용방안을 제안하고자 한다.

• 창의정보문화연구
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• 제5권2호
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• pp.157-164
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• 2019

빅데이터는 최근 우리 사회에 다양한 분야에서 활용하고 발전하고 있는 분야이다. 정치, 경제, 사회의 각 분야에서 많은 자료를 분석하여 자료에 숨어 있는 다양한 의미를 파악하는 빅데이터 분석 기법이 자주 활용되고 있다. 하지만 교육이라는 부분에 있어서 빅데이터는 단순한 분석 등에 활용하기는 하지만 교육과정과 방향에 대한 분석은 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 중학교 정보 교과서의 핵심 개념을 파악하여 분석하고자 한다. 정보 교과서 분석을 위한 빅데이터 분석법은 텍스트 마이닝을 사용하였다. 이 프로그램을 활용하여 파악된 중학교 정보 교과서의 핵심 개념들을 통해 교과서에서 강조하고자 하는 개념을 확인할 수 있었고, 교육 분야에서도 빅데이터 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.175-176
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• 2014

본고에서는 교육 빅데이터의 개념, 가치, 처리 기술 및 분석 방법 등을 탐색하였다. '온라인과 오프라인 교수 학습 활동의 투입, 과정, 산출을 통해 생산되는 국가, 지역, 학교, 교사, 학생 수준의 자료'로 정의할 수 있는 교육 빅데이터는 Hadoop으로 대표되는 분산 컴퓨팅 기술을 통해 효율적으로 처리할 수 있다. 대규모 교육 자료에서 의미있고 유용한 결과를 도출하기 위해 주로 사용되는 분석 방법에는 교육 데이터 마이닝, 학습 분석학과 시각 자료 분석학이 있다. 교육 데이터 마이닝은 학생과 교사, 학교의 다양한 수준에서 자료를 폭넓게 분석하는 측면이 강한 반면에 학습 분석학은 학생 수준에서의 자료 분석에 더 초점을 맞추는 경향이 있으며, 시각 자료 분석학은 자료에 대한 분석 자체보다는 분석 결과를 효과적으로 표현하는 방식에 초점이 주어져 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.21-24
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• 2014

정보통신 기술의 발달로 기존의 방식으로는 처리할 수 없는 빅 데이터가 발생한다. 이러한 빅 데이터는 활용가치가 높지만 기존과는 다른 처리방식과 분석방법이 요구된다. 본 연구는 마케팅 분야에서의 빅 데이터 활용에 대해 알아보고자 하였으며 특정 요식업메뉴를 대상으로 빅 데이터를 수집하고 사회연결망 분석을 통하여 빅 데이터의 효율적인 활용과 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석에 쓰이는 대표적 지수인 중심성 지수들로서 본 연구에 맞춰 분석하는 과정을 거치고 한걸음 나아가 분석 결과를 활용해 보면서 마케팅 분야에서의 활용가치를 확인해 보았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.763-770
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• 2024

현재 해수를 이용하는 육상 양식장에서는 실시간 수질 모니터링 및 시설 자동화 시스템, 용존산소 자동 공급장치 등 다양한 장비를 도입하여 사용하고 있다. 또한 양식장의 다양한 장비에서 수집되는 데이터는 수질 환경, 시설 운영, 작업장 영상정보 등 정형, 비정형 형태의 빅데이터를 생산한다. 양식장 운영 환경에서 생산되는 빅데이터는 운영 및 생산 효율 개선을 목표로 다양한 방법을 개발하고 적용을 시도하고 있다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 생산되는 빅데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목표로, 양식장 빅데이터 분석 시스템에서 활용이 가능한 데이터 시각화 프로세스를 제시하고 빅데이터 시각화 도구를 개발하고 결과를 비교한다. 그리고 시계열 특성을 가지는 빅데이터의 비교 및 탐색이 직관적인 시각화 모델을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.90-90
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• 2021

물 관리를 위해서는 물 관련 정보 혹은 데이터가 있어야 하며, 최근 효과적인 물관리를 위해서 스마트 물관리 혹은 빅데이터를 활용한 물관리가 자주 언급되고 있는 실정으로 물 관리에서도 일찍부터 빅데이터 활용의 중요성이 강조되어 왔으며, 유역관리는 본질적으로 다양한 정보의 수집 가공 처리를 필요로 하기 때문에 필수적으로 빅데이터 기술이 필요한 분야라 할 수 있다. 국내 물 환경관리는 대권역, 중권역 물환경관리계획, 수질오염총량제와 같이 오염원과 부하량을 기반으로 하여 목표수질의 달성여부를 통하여 유역을 관리하고 있다. 수질오염총량관리제도는 수질관리의 효율성, 각 행정 주체들의 책임성을 강화하여 목표수질을 달성하고자하는 제도로 환경과 개발을 고려한 국내에서의 핵심적 유역관리 제도이다. 이와 함께 각각의 특성을 가진 유역에서 유역특성을 반영할수 있는 유역관리방안이 필요하며 따라서 다양한 정보들의 활용하여 특성을 분석하는 빅데이터를 적용하여 유역의 특성을 반영한 유역관리방안을 연구하고자 한다. 수질, 기상, 수리, 수생태등 각 기관에서 제공하는 데이터를 융복합적으로 확보하여 유역 여건에 맞는 실현가능한 현실적인 물관리 대책이 필요하다. 이에 빅데이터 구축 및 데이터 분석을 적용하여 유역의 다양한 정보들을 활용하여 유역의 특성을 반영한 실효성 있는 유역에서의 수질관리방안의 마련하고자 한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권1호
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.