• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.146-147
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• 2013

소셜 미디어와 스마트폰의 확산으로 인터넷상의 사용자간 교류되는 정보의 양이 대폭 늘어남에 따라 대규모의 데이터를 처리해야할 필요성이 높아졌다. 이러한 빅데이터는 뉴스, 소셜미디어, 웹사이트 등의 다양한 분산 서버에서 발생한다. 증권정보를 분석하기 위해서도 실시간으로 발생되는 거래량, 시가와 더불어 상장회사의 공시 정보 등의 데이터를 여러 분산된 서버에서 데이터를 가져와야 한다. 기존의 빅데이터 분석기법은 각 분산된 서버로부터 가져온 데이터가 동일한 신뢰성을 가지고 있다고 가정하고 분석을 한다. 이는 부문별한 정보를 포함한 데이터를 효율적으로 분석하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 가져오는 데이터에 신뢰성 가중치를 부여하여 신뢰성 있는 증권정보 분석을 가능하게 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.4
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• pp.295-305
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• 2016

The purpose of this study is to analyze the internal reputation factors that affect the job satisfaction by big data analysis in the social media for corporate reputation and verify the difference between large corporations and small-medium corporations for each factor of internal reputation. The result showed 'Salaries and Benefits' is a major factor that affects the job satisfaction for all research corporations, 'Senior Management' is a major factor for large corporations, and 'Salaries and Benefits' is a major factor for small-medium corporations. As for the difference factors of large corporations and small-medium corporations are 'Job Satisfaction', 'Salaries and Benefits', and 'Work-life Balance'. Unstructured data analysis shows some interesting features to be studied further.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.8
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• pp.65-72
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• 2020

Big data analysis is widely used in applications such as finance and communication, whose market size is growing rapidly every year. Nevertheless, it is rarely used by SMEs (small and medium-sized enterprises) since the existing services are not fully customized for them while being offered at high price. To resolve this, we develop and propose a new platform to provide big data analysis services specialized for SMEs in this paper. First, we compare existing work discussing social big data analysis, and extract service features necessary to help their marketing effectively. Then, we present a prototype system implementing the extracted features, and discuss technical issues needed to develop a complete system which are obtained from the prototype implementation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.182-183
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• 2018

Big data analysis is the process of discovering a meaningful correlation, pattern, and trends in large data set stored in existing data warehouse management tools and creating new values. In addition, by extracts new value from structured and unstructured data set in big volume means a technology to analyze the results. Most of the methods of Big data analysis technology are data mining, machine learning, natural language processing, pattern recognition, etc. used in existing statistical computer science. Global research institutes have identified Big data as the most notable new technology since 2011.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.2
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• pp.211-219
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• 2013

The analysis method using Big Data has evolved based on the Big data Management Technology. There are quite a few researching institutions anticipating new era in data analysis using Big Data and IT vendors has been sided with them launching standardized technologies for Big Data management technologies. Big Data is also affected by improvements of IT gadgets IT environment. Foreran by social media, analyzing method of unstructured data is being developed focusing on diversity of analyzing method, anticipation and optimization. In the past, data analyzing methods were confined to the optimization of structured data through data mining, OLAP, statics analysis. This data analysis was solely used for decision making for Chief Officers. In the new era of data analysis, however, are evolutions in various aspects of technologies; the diversity in analyzing method using new paradigm and the new data analysis experts and so forth. In addition, new patterns of data analysis will be found with the development of high performance computing environment and Big Data management techniques. Accordingly, this paper is dedicated to define the possible analyzing method of social media using Big Data. this paper is proposed practical use analysis for social media analysis through data mining analysis methodology.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.1-9
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• 2016

In accordance with the increased political and social utilization of social media, demands on online trend analysis and monitoring technologies based on social bigdata are also increasing rapidly. In this paper, we define 'risk' as issues which have probability of turn to negative public opinion among big social issues and classify their types in details. To define risk types, we conduct a complete survey on news documents and analyzed characteristics according to issue domains. We also investigate cross-medias analysis to find out how different public media and personalized social media. At the result, we define 58 risk types for 6 domains and developed automatic classification model based on machine learning algorithm. Based on empirical experiments, we prove the possibility of automatic detection for social issue risk in social media.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.187-190
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• 2015

현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 매우 많다는 것을 의미 하며, 과거의 데이터 정제 기술로 유의미한 정보로 가공하려면 상당한 자원이 필요하다. 현재, 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고, 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 개발 서비스1)는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.182-185
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• 2014

현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 많다는 것을 의미하며, 과거의 데이터 정제 기술로는 유의미한 정보로 가공하기에는 상당한 노력이 필요하다는 것을 암시하고 있다. 현재 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나, 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 'TVzzik' 서비스는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 'TVzzik' 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.