• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.123-130
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• 2018

산업 및 학계에서 빅데이터 분석 기술에 대한 활용 사례와 범위가 증가하면서, 이와 함께 빅데이터 분석 전문가에 대한 기업체들의 수요도 늘고 있다. 이러한 추세에 맞게 대학교들은 새로운 빅데이터 분석 교육과정들을 개발하여 수년 전부터 빅데이터 분석 전문가 양성을 위한 교육과정들을 제공하기 시작하였다. 본 연구에서는 9개 국내 대학, 20개 해외 대학의 빅데이터 분석 관련 석사과정 커리큘럼을 조사하였다. 국내 대학 프로그램과 해외 대학 프로그램을 비교한 결과, 한 학교 프로그램 당 평균 과목수는 국내 대학 프로그램이 더 많으나, 과목의 다양성 측면에서는 더 부족한 것으로 나타났다.

• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.55-66
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• 2012

빅 데이터의 관심이 인프라 및 분석기술 자체에서 가치창조 측면으로 이동하면서 가치정보를 효율적으로 발굴, 분석, 추출, 활용하기 위한 차세대 고급 분석 기술 및 기법이 요구되고 있다. 이에 빅 데이터 활용기반구축을 위한 정부 및 기업의 대응이 시급한 시점이다. 이 연구는 빅 데이터 활용기반 구축과 분석기술 개발에 도움을 주고자 빅 데이터 분석의 핵심기술동향을 분석하고 실천과제를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.143-144
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.124-125
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• 2016

빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 콜라겐 키워드에 대한 의미를 분석하고자 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.747-753
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• 2015

요즘 우리의 생활 속에서 차세대 신기술로 주목할 만한 것이 바로 "빅 데이터" 이다. 하지만 빅 데이터는 아직 구체적인 개념이 모호한 상태이다. 빅 데이터란, 기존 데이터베이스 관리도구로서 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 이러한 분석된 데이터들은 여러 방면으로 활용이 가능하다. 이를 통해 기업에서는 비즈니스적인 활용이 가능하며 예측과 분석을 통해 사업전망을 내다볼 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 모델 혁신을 위해 빅 데이터 기반 예측분석이 왜 필요한 지에 대해 논의하고 기업들이 혁신을 촉진하기 위해 사업전략 목표에 예측모델들을 활용하는 운영 모델을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.553-564
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• 2014

본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.23-32
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• 2016

정보기술 발전은 기업이 보유하고 있는 다양한 구조 및 비구조 데이터를 관리할 수 있게 하였다. 이러한 빅데이터 활용은 기업의 새로운 비즈니스 핵심가치로 평가 받고 있다. 본 연구에서는 빅데이터로 인해 더욱 중요하게 평가받는 데이터 자원이 기업 분석 활용에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 최신 해외 보고서들을 살펴보면, 빅데이터 활용성과에 대한 실증 연구를 보여주고 있다. 이러한 해외 실증 연구와 비교하여 국내 기업의 빅데이터 활용 특성을 분석하고자 한다. 본 연구 결과는 향후 빅데이터 활용 기업에 적용 가능한 성숙모형 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 정보와 통신
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• 제31권11호
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• pp.14-26
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• 2014

본고는 빅데이터 시대에 새로운 가치를 창출할 수 있는 정보 분석을 위한 기계학습을 설명하고자 한다. 기계학습의 일반적 정의와 특성, 그리고 빅데이터 특성에 의한 기계학습의 변화를 확인하고 특별히 다양한 변화 중에서 분산 및 병렬화를 통한 스케일러블 기계학습을 중점으로 주어진 빅데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 플랫폼들과 프레임워크들을 설명한다. 더불어 실제 다양한 응용 활용을 제공하고 있는 Google API 같은 빅데이터 분석 기계학습 프로젝트들을 통해서 기계학습을 통한 빅데이터 분석에 대한 폭넓은 이해를 전달하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.89-96
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.48-51
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• 2017

빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로도 빅데이터는 페이스북, 트위터등의 소셜 네트워크에서 많이 발생하고 있는데, 이러한 방대한 데이터들을 어떻게 효율적으로 저장하고 분석하는지에 대한 관심이 많아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터의 개념, 빅데이터의 향후 동향과 이슈들에 대해 살펴보고, 빅데이터 시스템이 데이터를 수집하고 저장하는 것에 대한 고려할만한 사항들과 효율적인 해결방안에 대해 제시하였다.