컴퓨터 그래픽스 (Computer Graphics) 및 인간-컴퓨터 상호작용 (Human-Computer Interaction, HCI) 기술을 기반으로 효과적인 데이터 분석을위한 가시화 툴 (Tool) 기술이 크게 발전 하였다. 해당 기술 분야는 Visual Analytics (비주얼애널리틱스)라는 연구 분야로 발전하여 2006년 첫 심포지엄이 열린 이래, 다양한 데이터 마이닝 (Data Mining), 상호작용 (Interaction) 기술이 정보 가시화 (Information Visualization) 기술에 접목하여 사용자 중심의 빅 데이터분석 및 의사 결정 시스템을 연구하는 분야로 확장 되었다. 그러나 국내에서는 아직 해당 연구 분야에 대하여 제대로 알려지지 않아, 국내 컴퓨터 그래픽스 및 HCI 기술 연구에 비하여, 가시화 기술을 통한 빅데이터 분석 및 의사결정을 지원하는 시스템을 설계 하는 기술이 뒤쳐지는 편이다. 따라서 본 논문에서는 비주얼 애널리틱스 연구의 기본 철학을 살펴 보고, IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology (VAST) 학회에 2015년 출판된 논문으로 사용된 데이터 및 가시화 기술 분석 서베이를 진행함으로써 국내 컴퓨터 그래픽스 연구자들의 해당 분야에 대한 이해를 돕고자 한다.
본 연구는 HR 애널리틱스(HRA)의 국내연구 동향을 파악하고 향후 HRA 연구 방향을 제언하기 위해 수행되었다. HRA 활용목적에 따라 근로자 생애주기(Employee Lifecycle)의 관점에서 채용, 적응, 업무환경, 성과 평가, 관리와 유지, 퇴직의 여섯 가지 영역을 분류하여 국내외 연구의 비교분석을 시행하였다. 주요 결과로는 첫째, 국내 HRA 연구의 세부 연구주제의 분포가 해외연구와 유사한 특성을 갖는다. 둘째, 교육 및 개발과 관련된 국내 HRA 연구가 부족하다. 셋째, 기계 학습(machine learning)이 빠르게 발전하면서 HRA 연구에 활용할 수 있는 현상의 범위와 방법론이 다양화되고 있다. 마지막으로 가치 모델에 근거한 국내 HRA 연구의 위치는 아직 기술 분석(descriptive analytics)의 단계에 있으며 예측 분석(predictive analysis) 영역으로 진입하는 과정에 있다.
최근에 비즈니스 인텔리전스 분야에서 비주얼 애널리틱스의 중요성이 강조되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 관점에서 비주얼 애널리틱스는 다양한 관점의 비즈니스 관련 정보를 인터랙티브한 형태로 시각화함으로써 의사결정에 유용한 인사이트들을 획득하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 트리맵을 이용하여 비즈니스 프로세스 수행자들간의 업무공유 관계들을 시각화하는 방법을 제안한다. 업무공유 관계는 비즈니스 프로세스의 특정 단위 업무에 공통적으로 참여하는 두 수행자간에 형성되는 연결 관계로서, 프로세스 기반 조직의 구조 및 행동 패턴을 이해하는 데에 중요한 요소이다. 이를 위해, 비즈니스 프로세스의 기본적인 계층적 정보와 수행자간 업무공유 관계를 트리맵의 형태로 나타내는 시각화 도구를 설계 및 구현하였다. 최종적으로 XPDL (XML Process Definition Language) 프로세스 모델을 이용한 실행 예제를 통해 시각화 도구의 유용성을 검증하였다.
학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.
최근 IoT 기술발달로 인한 스마트폰 및 대용량 미디어기기 사용증가로 인터넷 네트워크 사용량이 폭발적으로 증가되고 있고, 이러한 데이터 사용량 급증으로 대량의 데이터를 지칭하는 빅데이터 수집 및 분석에 많은 기업과 정부가 주목하고 있다. 빅데이터는 기존에 없던 새로운 데이터의 구축이 아니며, 그동안 축적된 다방면의 방대한 데이터의 집합이라 할 수 있다. 빅데이터의 이용 및 분석에 대한 기업 정부 학계의 수요는 증가하고 있지만, 고난도의 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축이 선결과제이어서, 이러한 인프라구축 비용 때문에 빅데이터 분석이 일선 산업분야에 바로 적용하는데 많은 장애요인이 되어 데이터 분석가들의 빅데이터 분석에 애로사항으로 존재하고 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위한 방안으로 새로운 인프라 구축 없이 Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍의 데이터 시각화를 활용한 데이터 분석 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 구글 애널리틱스 API를 연동하여 사용자 웹사이트의 사용자접속, 사이트운영, 이벤트 발생 등의 데이터를 R 프로그램을 활용하여 사이트 현황을 데이터 시각화로 분석하고 운영중인 웹사이트에 적용 가능한 콘텐츠 개발 방안에 대해 연구하였다.
소셜미디어는 사회적 분위기를 나타내는 지표로서, 비즈니스, 경제, 정치 및 사회 전반을 아울러 다양한 현상들에 대해 분석하기 위한 목적으로 많이 사용되고 있다. 소셜미디어를 이용한 분석들은 사회적 분위기와 관련된 변화의 설명 변수로 활용되어 왔으며, 이에 대한 분석을 소셜 애널리틱스라 부르고 있다. 일반적인 국민들의 법감정과 사회적 분위기에 대한 지표로 활용되고 있는 소셜 애널리틱스를 이용한 연구는 많은 분야에서 이루어지고 있지만, 아직 충분한 연구가 이루어지지 않고 있던 영역이 법과 관련된 영역이다. 이에 본 연구는 대법원 판결과 관련하여 소셜미디어로부터 다양한 정보를 수집하고 소셜미디어가 법적 판결에 미치는 영향, 그 중에서도 한국의 현실에 맞게 상고 기각 여부 및 판결 기간에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구는 법적 판결에 관하여 가장 활발히 소통하는 인터넷 기사 플랫폼을 대상으로 정보들과 댓글 및 대중의 반응에 대한 정보를 수집하여 진행되었다. 소셜미디어를 통해 확인된 대중들의 관심의 증가가 상고 기각 여부 영향을 미치지는 않았지만, 대중의 반응이 부정적일수록 대법원 최종 판결에 이르기까지의 재판 기간이 짧아지는 것을 확인하였다. 따라서, 소셜미디어는 제한적이지만 법적 판결에 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구는 기존의 질적 연구에 의한 사례 연구와 달리, 법적 판결에 대한 소셜미디어의 다양한 정보를 수집하고 그 영향력을 빅데이터 관점에서 분석한 최초의 국내 연구라는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 학술적 목적뿐만 아니라 필드에서도 쓰일 수 있는 법적 판결과 관련된 소셜미디어의 데이터베이스를 구축하였다는 점에서 실무적 의의도 있다고 할 수 있다.
기록정보서비스는 이용자들의 행태를 관찰하고 그들의 정보요구를 파악하여 그에 맞는 기록정보에 연결하고 안내해주는 적극적인 행위이다. 그러나 국내 기록정보서비스에 대한 연구는 이용자를 세분화하여 개인화된 서비스를 제공해야 한다는 당위성을 인정하지만 구체적인 사례나 방안에 대해서는 논의되지 않고 있다. 웹의 대중화와 알 권리의 확산으로 웹기록정보서비스의 중요성이 대두되고 있지만, 현재 우리나라 대부분의 기록관리기관에서는 실무 현장에서의 인식이 부족하고 인력과 예산의 불충분으로 웹로그분석을 실시하지 못하고 있다. 그래서 기관의 기록정보서비스 담당자의 업무 효율성을 높여주면서 예산이 부족한 기관에서 활용될 수 있는 분석 도구의 도입이 필요하다. 웹애널리틱스는 사이트에 방문한 웹이용자가 남긴 웹로그를 분석하여 행태를 분석하는 것이다. 그 종류에는 여러 가지가 있는데 그 중에서도 구글애널리틱스는 무료로 다양한 분석 항목을 제공하고 있어 전 세계 많은 인구가 이미 사용하고 있다. 본 연구에서는 구글애널리틱스를 중심으로 웹애널리틱스를 소개하고 이를 실제 기관에 도입한 민주화운동기념사업회 사료관의 사례를 분석하여 구체적인 웹이용자 세분화와 서비스 개선 방안을 제시하고자 한다.
스마트시티의 미래를 구축하는 과정에서, 모빌리티와 도로 인프라의 혁신은 중요한 주제 중 하나이다. 특히 오늘날 자율주행 자동차의 보급과 전기자전거, 전동킥보드, 전동휠 등 도로에 등장하는 모빌리티의 종류가 다양해짐에 따라 도로는 기존의 자동차와 보행자를 비롯해 수용해야 할 주체들이 다양해졌으며 각 모빌리티 간의 상충 또한 해결해야 할 문제이다. 완전도로(Complete Street)는 2003년 미국에서 등장한 용어로 보행자, 자전거 이용자, 대중교통 이용자, PM(Personal Mobility) 이용자, 자동차 운전자 등 모든 도로 이용자의 공평한 안전과 편의를 고려한 도로 설계와 운영을 의미한다. 현재 해외 여러 도시에서 완전도로를 구현하고 있으며, 이를 제도화하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 완전도로에 대한 연구와 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 델파이 (Delphi)기법을 통해 학계 및 실무 전문가들의 의견을 수집 및 분석하여 완전도로 설계에서 고려해야 할 주요 요인들을 정형화하고자 한다. 총 세 차례의 델파이 설문이 진행되며 1차 개방형 설문을 통해 전문가들의 자유로운 답변을 수집하고 이를 키워드 위주로 정리하여 2·3차 폐쇄형 설문을 작성하였다. 2·3차 설문은 총 52개의 문항으로 구성되었으며 설문 결과 52개의 문항 중 34개의 항목이 최종 요인으로 채택되었다.
본고에서는 스마트제조 기술의 일반 소개와 함께 핵심 기술 중 하나인 사이버물리시스템(Cyber Physical System, CPS)기술에 대해 알아본다. 스마트팩토리 CPPS(Cyber Physical Production System)는 IIoT기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고, 이를 데이터 애널리틱스를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화된 사이버모델을 구성, 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운영을 수행하는 체계이며, 이를 통해 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경에 자율적으로 인지, 판단, 대응할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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