• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.395-404
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• 2015

본 연구에서는 빅데이터(big data)를 활용한 분석을 통해 문학치료에 대한 일반인들의 인식을 고찰하는 것으로 문학치료의 객관적인 인지도를 탐색하였다. '문학치료'에 대한 온라인상의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료에 대해 빅데이터 관점에서의 분석을 통한 의미정보 도출을 목적으로 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 문학치료와 관계된 키워드의 내용분석을 주요 연구방법으로 하였다. '문학치료'를 중점적으로 파악하면서,'독서치료'를 함께 비교 분석하였다. 연구 조사 기간은 2014년 10월 10일부터 2014년 11월 10일까지 30일 동안 블로그와 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료를 검색대상으로 하였다. 연구 분석 결과에 따라 문학치료 지평의 확산과 문학치료 지형의 구조적 조화, 문학치료 인식의 축을 견고하게 하는 것이 필요하다는 결론을 내릴 수 있다. 본 연구는 문학치료에 대한 일반인들의 인지도를 탐색하고 이에 관련한 문학치료의 활성화를 위한 대안을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.97-111
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• 2016

In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.

• 한국산림과학회지
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• 제108권1호
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• pp.116-126
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• 2019

최근 5년간 단기소득임산물 생산량 및 생산액은 증가하고 있는 추세이며, 그 중에서도 산채(산나물) 생산액은 2017년 기준 약 4천억 원으로 전체의 14 %를 차지하고 있다. 산채 중에서도 특히 고사리, 취나물, 곤드레 등의 생산량 및 생산액은 꾸준히 증가하고 있지만, 산나물의 특성상 값 싼 수입산과의 가격경쟁이 심하고, 소비패턴의 변화가 거의 없는 점들로 인해 국내산 산채류 가격에 악영향을 미치고 이는 결국 산채 소비시장의 전반적인 소비 위축 현상을 불러일으킬 위험이 있다. 하지만 최근 소득수준의 향상과 건강에 대한 소비자들의 관심도가 증가함에 따라 건강에 좋은 웰빙 식품 선호 현상이 나타나고 있어, 지금이 산채 소비시장에서는 매우 중요한 시점이라고 할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 산채 소비활성화를 위한 다양한 전략 및 정책 수립에 도움이 되기 위하여 소비자조사를 통한 산채에 대한 소비자들의 구매행태 및 소비행태를 분석하였고, 이와 더불어 소셜 빅데이터 분석을 통하여 산채에 대한 소비자 인식 및 의향을 파악하였다. 기존 연구들과는 달리 설문조사뿐만 아니라 SNS 소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자 인식 및 의향 조사도 실시했다는 점에서 차별성이 있으며, 본 연구 결과가 향후 산채 소비 증진을 위한 전략 및 정책 마련에 있어 우선순위를 정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.107-115
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• 2014

최근 소셜 미디어 사용의 증가, 산업간 융합의 확대, 다양한 스마트 기기의 보급을 통한 인터넷의 이용이 증가하면서 수많은 데이터를 발생시키고 있다. 이들 데이터들은 크기가 매우 크고, 형식이 다양하며, 순환속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리기술만으로는 관리와 분석이 어려운 실정이다. 즉, 수십 테라에 이르는 데이터의 폭증 및 데이터의 다양화에 따라 빠르게 분석하는 기술이 미흡하며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 새로운 기술적 방안이 절실히 요구되고 있다. 이러한 빅데이터의 처리기술에 대한 많은 연구가 최근 활성화 되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 관점에서 빅데이터 플랫폼의 효과적인 인덱싱 엔진의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 즉, 기존의 데이터 처리기술의 범위를 초과하는 대규모의 데이터 집합을 효율적으로 관리하고, 인덱싱을 통한 검색속도의 향상으로 데이터 분석 시 소요되는 시간 단축을 연구목표로 한다. 본 연구의 실험을 위해서는 대규모 SNMP(Simple Network Management Prtocool) 로그 데이터를 사용하였으며, 효율적 데이터의 인덱싱을 통한 빠른 검색으로 데이터 분석시의 시간을 최대한 단축하고자 하였다. 또한 분석된 데이터의 표현의 가시화를 통하여 사용자의 데이터 분석에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.127-129
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• 2015

메타분석은 어떤 한 분야의 연구결과의 통합을 통해 총괄적인 결론을 유도할 수 있는 통계적 기법으로 연구 결과가 다양할 때 각 연구의 결과를 통합하고 병합하여 종합적인 결론을 유추함으로서 기존의 다양한 연구 결과들을 체계적으로 분석하고 좀 더 명확한 결과를 제시하는 방법이다. 우리나라 학술지에 게재된 소셜 네트워크 서비스 환경에서 구매의도에 관한 연구들을 계량적으로 통합하고 검토해보기 위해 진행하였다. 본 연구는 소셜 네트워크 서비스 환경에서 구매의도에 관한 문헌적 고찰을 통해 선행연구를 살펴보고 열거된 요인에 관한 실증 분석된 연구들을 메타분석하기 위해 2000년-2015년 국내 학술지에 게재된 논문을 연구대상으로 하였다. 국내 학술지에 게재된 논문만 여과하여 조건에 부합한 총 29편의 논문을 연구에 대상으로 선정하였다. 따라서 이러한 연구결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1105-1115
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• 2015

자연재해 빅데이터 분석은 현재 소셜 미디어 데이터 등 텍스트 데이터를 중심으로 시작되고 있으며 이는 재난관리의 네 단계인 예방, 대비, 대응, 복구에서 마지막 두 단계에 주로 해당된다. 반면 기상 데이터 자체에 대한 빅데이터 분석은 사전 관리에 해당하는 예방, 대비 단계에 활용될 수 있어 이와 관련한 연구 사례에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 본 논문은 리뷰 논문으로서, 자연재해 영역에서 텍스트 데이터 외의 빅데이터를 다루는 분석 기술들에 대해 소개한다. 이를 위해 기상 관련 분야에서 사용되고 있는 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술들을 살피고 각 기상 데이터의 특성에 맞춰 기존의 기술들이 어떻게 변형되는 지 밝힌다. 우선 2절에서 빅데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 기본 개념을 설명하고 3절에서 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술의 실제 적용 사례를 상세히 정리한다. 4절에서는 자연재해 대응에 이러한 기술들이 직접 활용되는 예를 소개하고 마지막에 결론으로 마무리한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.61-81
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• 2021

언택트 시대에 새로운 여행의 형태로 자동차를 숙박공간으로 활용하는 차박이 주목받고 있다. 저렴한 비용, 편의성, 안전성 등의 장점과 함께 독립적인 여행을 가능하게 하는 차박의 특징으로 인해 차박 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 차박에 대한 인기와 관련 산업이 급격히 성장하고 있음에도 불구하고 차박 트렌드를 이해하기 위한 학술적 논의는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 새로운 형태의 여행 문화로 자리 잡고 관련 산업의 지속적 성장을 위해서는 차박에 대한 대중의 인식의 이해가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 마케팅믹스 이론과 빅데이터 분석을 바탕으로 차박에 대한 대중의 인식을 분석한다. 분석 결과에 따르면 차박은 소비자 주도의 여행 문화로 자리 잡고 있고, 자동차 산업의 애프터마켓 성장에 기여하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자들은 경제적이고 현명한 방법으로 여행을 즐기는 경향이 강해지고 있으며 소셜 미디어를 통해 정보 공유에 적극적이다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 새로운 여행 트렌드인 차박에 대한 초기 연구로써 이론적 기반을 바탕으로 한 빅데이터 분석 연구라는 점에서 의의가 있으며 활성화 방안에 대한 실무적 논의를 하였다는 점에서도 의미가 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권2호
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• pp.68-78
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• 2015

최근 들어 클라우드, 소셜네트워크, 빅데이터 등 보안시장에 영향을 미칠 수 있는 새로운 성장동력원이 등장하면서 정보보호산업이 급격히 진화하고 있다. 본고에서는 정보보호산업의 국내외 시장 전망과 주요국의 정보보호정책을 개관한 후, 최근 주요 선진국을 중심으로 이슈화되고 있는 IoT 정보보호 관련 법 규제 동향을 살펴보았다. 본 분석을 통하여 국내 정보보호산업을 육성하기 위해서는 제품시장도 중요하지만, 상대적으로 부가가치가 높은 서비스시장에 보다 중점을 둔 시장육성 전략이 요구된다는 점과 기존의 정보보호법을 사물인터넷에 적용하기 위한 대책을 서둘러야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.217-234
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• 2018

본 연구는 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 패션데이터 분석 플랫폼인 MISP를 통해 텍스트 마이닝, TF-IDF, 오피니언 마이닝, 관심도 그래프를 실시하였으며, 스포츠브랜드에 대한 최근 인식을 살펴보기 위해 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 1년간을 연구대상 기간으로 한정하였다. 분석 결과, 첫째, 각 브랜드를 대표하는 상품을 확인할 수 있었다. 둘째, 각 브랜드를 대표하는 마케팅을 확인할 수 있었다. 셋째, 각 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 확인할 수 있었다. 넷째, 각 브랜드의 긍정 및 부정에 대한 감정을 확인할 수 있었다.