• Title/Summary/Keyword: 빅 데이터 분석

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A Review of Research on Big Data Security (빅데이터 보안 분야의 연구동향 분석)

  • Park, Seokyee;Hwang, K.T.
    • Informatization Policy
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    • v.23 no.1
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    • pp.3-19
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    • 2016
  • The purpose of the study is to analyze the existing literature and to suggest future research directions in the big data security area. This study identifies 62 research articles and analyses their publication year, publication media, general research approach, specific research method, and research topic. According to the results of the analyses, big data security research is at its intial stage in which non-empirical studies and research dealing with technical issues are dominant. From the research topic perspective, the area demonstrates the signs of initial research stage in which proportion of the macro studies dealing with overall issues is far higher than the micro ones covering specific implementation methods and sectoral issues. A few promising topics for future research include overarching framework on big data security, big data security methods for different industries, and government policies on big data security. Currently, the big data security area does not have sufficient research results. In the future, studies covering various topics in big data security from multiple perspectives are anticipated.

The Characteristics of Tools for Big Data Analysis (빅데이터 분석도구의 특성)

  • Kim, Do-Goan;So, Soon-Hu
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.114-116
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    • 2016
  • Today, the analysis of big data hae been used as an essential tool for finding customers' needs. Various big-data analysis sites have provided the analysis results with their own forms and styles according to their service and characteristics. Therefore, to use the analysis results for marketing fields, we have to understand the major characteristics on big data analysis tools. In this point, this study attempts to compare the characteristics of big data analysis results and styles from big data analysis sites.

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A Study on Curriculum Development for Big Data Driven Digital Marketer (빅데이터 기반 디지털 마케터 전문가 양성을 위한 교육과정 개발 관련 연구)

  • Yi, Myongho
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.19 no.5
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    • pp.105-115
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    • 2021
  • Many services are provided through big data analysis in various fields such as individuals, private sectors, and governments. There is a growing interest in training data scientists to provide these services. Particularly, interest in big data-based marketing curriculum is high. This study analyzed the domestic and foreign university big data-based marketing-related curriculum to utilize vast and diverse types of information from a marketing perspective in the era of big data. As a result of the analysis of 3,523 subjects related to digital marketing, big data marketing, data analysis, and developers collected according to the analysis criteria, it was analyzed that the specialized curriculum for training data scientists required in the era of the fourth industrial revolution was not appropriate. It is expected that the proposed curriculum in this study will be useful for the development of digital marketing and big data-based marketing curriculum.

정박 중 준해양사고 원인에 대한 빅데이터 분석 연구

  • No, Beom-Seok;Kim, Tae-Hun;Gang, Seok-Yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.144-146
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    • 2018
  • 준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

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빅데이터 활성화 정책 및 응용 사례

  • Bok, Gyeong-Su;Yu, Jae-Su
    • Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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    • v.32 no.11
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    • pp.46-57
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    • 2014
  • 다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형 서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.

빅데이터 활성화 정책 및 응용 사례

  • Bok, Gyeong-Su;Yu, Jae-Su
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.11
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    • pp.3-13
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    • 2014
  • 다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.

The Impact of Big Data Analytics Capabilities and Values on Business Performance (빅데이터 분석능력과 가치가 비즈니스 성과에 미치는 영향)

  • Noh, Mi Jin;Lee, Choong Kwon
    • Smart Media Journal
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    • v.10 no.1
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    • pp.108-115
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    • 2021
  • This study investigated the relationships between the analytics capability and value of big data and business performance for big data analysts of business organizations. The values that big data can bring were categorized into transactional value, strategic value, transformational value, and informational value, and we attempted to verify whether these values lead to business performance. Two hundred samples from employees with experience in big data analysis were collected and analyzed. The hypotheses were tested with a structural equation model, and the capability of big data analytics was found to have a significant effect on the value and business performance of big data. Among the big data values, transactional value, strategic value, and transformational value had a positive effect on business performance, but the impact of informational value has not been proven. The results of this study are expected to provide useful information to business organizations seeking to achieve business performance using big data.

SNS Analysis Related to Presidential Election Using Text Mining (텍스트 마이닝을 활용한 대선 관련 SNS 분석)

  • Kwon, Young-Woo;Jung, Deok-Gil
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.361-363
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    • 2017
  • 최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.

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A Study on the Developing of Big Data Services in Public Library (도서관 빅데이터 서비스 모형 개발에 관한 연구: 공공도서관을 중심으로)

  • Pyo, Soon Hee;Kim, Yun Hyung;Kim, Hye Sun;Kim, Wan Jong
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.32 no.2
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    • pp.63-86
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    • 2015
  • Big data refers to dataset whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. And now it is considered to create the new opportunity in every industry. The purpose of this study is to develop of big data services in public library for improved library services. To this end, analysed the type of library big data and needs of stockholders through the various methods such as deep interview, focus group interview, questionnaire. At first step, we defined the 16 big data service models from interview with librarians, and LIS professions. Second step, it was considered necessity, timeliness, possibility of development. We developed the final two services called on 'Decision Support Services for Public Librarians' and 'Book Recommendation Services for Users.'

A Study for Big Data Analytics Platform with Raspberry Pi Cluster and Apache Spark (라즈베리 파이 클러스터와 아파치 스파크를 활용한 빅데이터 분석 플랫폼 연구)

  • Kim, Young-Sun;Park, Ji-Young;Yoon, Bo-Ram;Lee, Jung-Hyun;Yong, Hwan-Seung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1272-1275
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    • 2015
  • 최근 관심이 증대되고 있는 빅데이터 분석 및 처리를 위한 병렬분산처리 시스템은 대용량 서버가 필요하고 인프라 구축을 위해 고비용을 지불해야 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 저렴한 라즈베리 파이로 클러스터를 구성하고, 하둡보다 빠른 속도의 처리를 제공하는 아파치 스파크를 분석 솔루션으로 하는 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하였다. 구축한 플랫폼이 빅데이터 활용을 위해 적절한 성능을 보이는지 확인하기 위해 텍스트 마이닝을 수행하였고, 분석 결과 유효한 성능을 보였다. 적절한 비용으로 빅데이터 분석이 가능해지면서 중소기업과 개인, 교육 기관에서도 빅데이터 활용이 가능해지면서 활용 분야가 크게 확대될 것으로 보인다.