본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
사회적 혼란을 야기하는 이벤트는 발생 직후 어떻게 대응하느냐에 따라 소요되는 비용의 편차가 크다. 이에 따라 비정상적인 이벤트를 탐지하고 의미를 파악하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 예측 분석에 관한 연구도 많이 수행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 이벤트의 전체적인 미래 경향에 대한 수치 결과를 예측할 뿐, 이벤트가 내포하는 의미에 대한 예측 연구는 미비하다. 이에 따라 본 논문에서는 비정상적인 이벤트가 내포하는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있는지에 대한 시각적 예측 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 트윗에서 실시간으로 비정상 이벤트를 탐지한다. 그 다음 과거 유사한 사례를 탐색한 다음 이벤트와 관련된 토픽들을 추출한다. 마지막으로 사용자는 의미 있는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있을지 분석할 수 있다. 실험은 두 가지 상황에 대한 예측 분석을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
본 논문은 바이오 헬스 분야의 기술융합구조와 핵심기술 연구 분야를 파악하기 위해 국가R&D 수행으로 창출된 특허성과를 기반으로 네트워크 분석을 실시한 논문으로서, 이를 위한 기반 연구인 특허네트워크 분석을 실시하여 이에 대한 문제점을 도출하고 NTIS로부터 데이터를 수집하여 연구프레임 네트워크를 기반으로 바이오 헬스케어 분야 국가R&D 특허 현황 분석과 IPC 네트워크 분석을 통해 도출된 5개의 그룹을 바이오 헬스케어 분야 기술체계 기준으로 주제를 선정하였다. 분류된 것을 대상으로 기술 파급효과가 가장 높은 기술을 도출하여 다른 분야의 비교를 통해 국가R&D 분야의 연구비 투자에 대한 방향을 제시하였다. 향후 해외특허자료 분석을 추가적으로 실시하고, 기술융합과 정부투자 연구비의 상관분석을 보완하여 연구비투자 방향성 모색에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 비전공자 학생들 대상으로 효과적인 프로그래밍 학습이 가능하도록 학습 분석을 활용한 플립러닝 교수법의 효과성을 살펴보고자 한다. ADDIE모형을 적용한 플립러닝 프로그래밍 수업모형을 설계한 후 본교에서 운영하고 있는 강의지원시스템의 학습관련 자료를 크롤링하였다. 크롤링 자료를 교수자가 쉽게 이해할 수 있도록 대시보드로 제공하여 교수자는 이를 바탕으로 수업을 보다 효율적으로 설계하여 개별 맞춤 학습이 가능하도록 하였다. 한 학기 수업을 통해 수집된 학습관련 데이터를 바탕으로 분석한 결과 학과, 학년, 출결여부, 과제제출 여부, 예/복습 수강여부가 학업성취도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 설문 분석결과 학습 분석을 통한 교수자의 개별화된 피드백이 자기주도적 학습에 많은 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구는 학습자의 학습을 촉진시키고 교수자는 교수활동을 개선할 수 있는 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다. 향후 학습자들의 학습과 관련된 소셜네트워크서비스의 내용도 크롤링하여 학습자들의 학습상황을 분석하고자 한다.
현재 우리나라의 제조업은 세계적인 경제위기에서 많은 문제에 직면하고 있다. 이러한 난항을 타개하는 방법으로 제조기술과 S/W 기술을 융합하여 고객의 트렌드를 적시에 정확히 분석하여 제조에 반영함으로써 제품의 가치상승을 극대화하고 고품질의 제품을 신속하게 개발하여 출시하는 것을 중시하고 있다. 이에 본 논문에서는 사춘기 여고생들의 기능성 화장품의 신상품 개발과 성능 향상을 위한 효율적인 정보의 분석과 생산 정책을 위한 SNS 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 여고생들의 기능성 화장품에 관한 SNS 내용을 분석하기 위한 효율적 알고리즘과 방법론을 제안하여 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 여고생들의 기능성 화장품에 대한 기호 상태를 파악하여, 그 분석 결과를 제품의 개발 및 생산에 반영하기 위한 비주얼 방법론을 함께 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시스템은 단지 화장품에 대한 분석뿐만 아니라 이와 비슷한 소비자의 기호가 빠르게 변화하는 제조업 분야에서 다양하게 응용이 가능하다.
본 논문의 연구 목적은 이론과 실증 분석을 통해 중국 사용자의 라이브방송 구매 참여동기와 영향 요소를 연구하고, 사용자의 수요 변화를 파악하여 트랜드에 맞는 마케팅 전략을 수립하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 중국 라이브방송 구매자 대상으로 설문조사를 실시해 필요한 데이터를 수집했다.실증 분석은 SPSS와 AMOS 분석 소프트웨어를 사용해 통계 분석, 신뢰성 및 유효성 분석, 구조 방정식 모델 분석을 수행하여 가설에 대해 검증하였다. 분석 결과를 보면 단편 동영상 업계의 핵심 경쟁력과 브랜드 개성이 사용자의 가치 인식에 반영되어 사용 동기에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 사용자의 라이브 쇼핑 참여는 맹목적인 순종이 아니며 능동적인 선택권이 있는 전자 상거래 속성을 더욱 강화하고 "허위 만족"을 없애야 정보가 효과적으로 전파될 수 있다. 브랜드측은 사용자의 구매 동기를 부여하기 위해 온라인 마케팅의 개성을 강화하고 사용자의 가치를 존중하는 것이 필요하다.
본 논문은 우리 시대의 화두라 할 수 있는 SNS의 영향력과 의미를 기록학적 측면에서 살펴보고 'SNS 기록관리'의 필요성을 역설했다. 기존 연구에서 SNS는 주로 홍보를 위한 도구적 성격이 강조 되었다. 하지만 SNS 사용인구가 증가하면서 기록으로서의 SNS 영향력과 가치가 증대되고 있다. 정치적으로 SNS는 유권자와 정치인 간의 소통을 강화하는 도구이며, 경제적으로 SNS는 기업에 대한 고객의 불만을 접수하는 창구이자 마케팅 도구이다. 또한 기존 미디어에서 소외되었던 상대적 약자들의 목소리가 기록된다는 면에서 SNS 기록은 사회적 다양성 확보의 수단이자 다양성 그 자체이다. SNS는 집단 기억 형성의 장이자 집단기억 그 자체이며, 공론장의 역할을 수행할 수 있다. 빅데이터 형성의 장이자 빅데이터 그 자체로서의 SNS 또한 기록학적 의미를 지닌다. 인류 역사는 매체의 역사라 볼 수 있는 만큼 SNS 그 자체도 기록되어야 하며 SNS의 휘발성 또한 SNS를 기록으로 관리해야하는 의미를 가지고 있다고 볼 수 있다. 또한 본 논문은 SNS 기록관리를 1차적 관리와 2차적 관리로 나누어 각각 기록관리 주체와 대상, 시기, 방법, 이유 등의 원칙을 구분해 보았다. 1차적 관리는 당사자가 실시간으로 웹에서 무차별적, 시스템적으로 이뤄져야 하며, 2차적 관리는 전문가나 위원회 등에 의해 티핑포인트에서 다양한 평가와 선별을 거쳐, 사회적 문화적으로 수행돼야 한다고 제안했다. 본 논문은 SNS의 역사와 현황, 각종 사례를 분석해 그 가치와 의미를 살펴보고 있으며, 이는 앞으로 이뤄져야 할 SNS 기록관리 연구를 위한 서론 또는 총론의 성격을 지닌다고 할 수 있다.
4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.
컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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