• 제목/요약/키워드: 애널리틱스

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로그 분석을 통한 웹사이트 활성화 방안에 대한 연구 - 지중해지역 연구를 위한 웹사이트(MMWS)를 중심으로 - (A Study on Activation Method of Website through Log Analysis -Focused on the website(MMWS) for research the Mediterranean Area-)

  • 강지훈
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.907-916
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    • 2017
  • 최근 ICT융합과 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 학문 분야에서도 ICT융합에 대한 요구가 증가하는 추세이며 그 사례로 디지털 인문학(Digital Humanities)이나 지역정보학(Area Informatics)등의 분야가 대표적이다. 지역연구는 특정지역에 대한 문화를 통합적으로 연구하는 것을 의미한다. 이와 관련하여 해외지역을 전문적으로 연구하는 연구자들은 해당지역과 관련된 정보를 획득하기 위해 웹사이트를 활용하는 것이 일반적이다. 부산외국어대학교 지중해지역원에서 운영 중인 다국어 지중해 웹서비스 시스템 (Multilingual Mediterranean Web Service System, 이하 MMWS)은 해외지역 중에서도 지중해지역을 연구하는 연구자 또는 일반인을 대상으로 전문정보 및 일반정보를 제공하는 웹사이트이다. 본 논문에서는 해외지역 웹사이트 MMWS를 분석하고 이 분석 결과를 기반으로 웹사이트를 활성화하는 방안에 대해 알아본다. 세부적으로 로그 분석을 통해 MMWS를 분석하며 이를 위한 프로그램으로 구글에서 제공하는 로그 분석 시스템인 구글 애널리틱스를 활용한다. 또한 웹사이트 활성화 방안으로 ICT융합 콘텐츠를 웹사이트에 활용하는 방안에 대해 연구한다.

빅데이터 기반 대학도서관 웹사이트 이용행태에 관한 연구: C대학교 도서관을 중심으로 (A Study on User Behavior of University Library Website based Big Data: Focusing on the Library of C University)

  • 이선우;장우권
    • 정보관리학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.149-174
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    • 2019
  • 이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 '구글 애널리틱스'를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.

미래신호 탐지 기법을 활용한 위성산업 시장의 진입 전략 수립 연구 (A Study on Establishing a Market Entry Strategy for the Satellite Industry Using Future Signal Detection Techniques)

  • 김세형;박재형;이한솔;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.249-265
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    • 2023
  • 우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.

KOMUChat : 인공지능 학습을 위한 온라인 커뮤니티 대화 데이터셋 연구 (KOMUChat: Korean Online Community Dialogue Dataset for AI Learning)

  • 유용상;정민화;이승민;송민
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.219-240
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    • 2023
  • 사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

직원의 팀워크 행동 예측을 위한 필요 정보 분석에 관한 연구 (A Study on the Analysis of Necessary Information to Explore the Employees' Teamwork Behavior)

  • 김영신
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.83-92
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    • 2024
  • 최근 기업의 효과적인 인적자원관리시스템 구축 및 운영에 있어서 데이터를 기반으로 의사결정 하기 위한 HR 애널리틱스의 중요성이 높아지고 있다. 또한, 직원의 조직공정성 인식이 조직에 긍정적인 행동에 미치는 효과에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 팀워크 행동에 미치는 여러 요인들 중 조직공정성에 대한 인식과 조직문화 등 팀워크 행동에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 조직공정성은 구성원의 태도형성에 중요한 영향을 미치지만, 조직 맥락에 따라 그것이 가지는 의미가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 조직공정성을 네 가지 유형(분배, 절차, 대인, 그리고 정보공정성)으로 구분하여 이들이 팀워크 행동에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 조직문화는 혁신문화와 위계문화로 구분하여 이들 관계를 어떻게 조절하는지를 살펴보았다. 이들 관계를 분석하기 위해서 국내 기업의 657명으로부터 수집된 개인수준의 자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과에 따르면, 위계문화에서는 절차공정성과 정보공정성이 직무만족의 매개과정을 통해 팀워크행동에 정(+)의 영향을 주었으며, 혁신문화에서는 대인공정성과 정보공정성이 직무만족을 통해 팀워크행동에 정(+)의 영향을 주는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 통해 토론에서는 조직공정성이 구성원과 조직에게 중요하지만, 조직적 맥락에 따라 다르게 지각되고 다른 의미를 가질 수 있다는 점을 나타내어 사람관리에 시사점을 제공한다. 본 연구에서 제시한 정보의 활용을 통해 기업의 인적자원관리시스템을 효과성 및 효율적 구현할 수 있는 가치를 제공할 것이다.

빅데이터, 비즈니스 애널리틱스, IoT: 경영의 새로운 도전과 기회 (Big Data, Business Analytics, and IoT: The Opportunities and Challenges for Business)

  • 장영재
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제24권4호
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    • pp.139-152
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    • 2015
  • With the advancement of the Internet/IT technologies and the increased computation power, massive data can be collected, stored, and processed these days. The availability of large databases has brought forth a new era in which companies are hard pressed to find innovative ways to utilize immense amounts of data at their disposal. Indeed, data has opened a new age of business operations and management. There are already many cases of innovative businesses reaping success thanks to scientific decisions based on data analysis and mathematical algorithms. Big Data is a new paradigm in itself. In this article, Big Data is viewed as a new perspective rather than a new technology. This value centric definition of Big Data provides a new insight and opportunities. Moreover, the Business Analytics, which is the framework of creating tangible results in management, is introduced. Then the Internet of Things (IoT), another innovative concept of data collection and networking, is presented and how this new concept can be interpreted with Big Data in terms of the value centric perspective. The challenges and opportunities with these new concepts are also discussed.

스마트공장을 위한 빅데이터 애널리틱스 플랫폼 아키텍쳐 개발 (Developing a Big Data Analytics Platform Architecture for Smart Factory)

  • 신승준;우정엽;서원철
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제19권8호
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    • pp.1516-1529
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    • 2016
  • While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.

WoS DCI : 더욱 다양한 정보를 체계적으로! (WoS DCI : Systematically obtain more diverse information)

  • 강윤희
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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    • pp.102-102
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    • 2017
  • 디지털 정보의 폭발적인 증가세와 함께 연구 데이타 또한 다양한 형태로 축적 되고 있다. 이에 다양한 정보들을 효율적으로 활용하는 것이 연구 혁신의 동력원으로 작용하고 어떠한 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가가 정보 사회의 화두로 떠오르고 있다. 특히, 데이타 정보의 경우 전세계 약 900개 이상의 레파지토리들이 다양한 구조와 플랫폼을 토대로 축적 되고 있어 이에 대한 엄선 된 데이터 레파지토리 정보를 WoS의 단일 플랫폼에서 손쉽게 취득 할 수 있는 DCI(Data Citation Index)에 대한 관심이 증가되고 있는 추세이다. 현재 DCI에는 330여 종의 레포지토리에 수록 된 650만개 이상의 레코드를 수록 중이며 매년 50만 건 이상의 레코드가 추가 되고 있다. DCI는 레포지토리의 메타데이터를 분석하고 WoS에서 보유하고 있는 정보와 취합하여 데이터를 재구성하고 구조화하여 위계 질서를 부여하고 각 레코드가 소스 레포지토리로 연결되도록 링크를 제공하여 데이터 열람 및 다운로드가 가능하도록 하며 WoS내에 관련 논문(SCIE급)이 있는 경우 논문 과 데이터 상호 간의 링크도 제공한다. 보다 체계적인 데이터 관리를 위한 정보의 구조화와 보다 전문적인 정보 검색을 위한 Taxonomic Data와 시소러스(Thesaurus) 정보를 통한 DCI의 활용을 통해 새로운 정보의 세계를 경험해 보자.

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개방형 e-Learning 플랫폼 기반 학습 프로세스 마이닝 기술 (Learning process mining techniques based on open education platforms)

  • 김현아
    • 문화기술의 융합
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    • 제5권2호
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    • pp.375-380
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    • 2019
  • 본 논문의 핵심 주제는 개방형 교육 플랫폼 기반 학습 프로세스 마이닝 및 애널리틱스 기술로 최근에 관심과 사용이 급속히 증가하고 있는 MOOC(Massive Open Online Courseware) 등과 같은 개방형 교육 플랫폼을 기반으로 하는 개인별 학습 이력 로그로부터 학습 및 러닝 프로세스를 중심으로 하는 유의미한 학습 프로세스 지식을 발견하고 분석하기 위한 학습 프로세스 마이닝 프레임워크를 설계 및 구현하는 기술이다. 러한 프레임워크의 핵심 기술로서, 학습 프로세스의 표현, 추출, 분석, 가시화하는 기술과 이러한 마이닝 및 분석된 학습 프로세스 지식으로부터 개선된 학습 프로세스 관련 교육 서비스를 제공하는 기술로 구성된다.

식품 수입 절차에서의 효율적 의사결정을 위한 데이터 전처리 기술에 관한 연구 (Research on Data Preprocessing Techniques for Efficient Decision-Making in Food Import Procedures)

  • 박재형;송용욱;강주영
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.61-71
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    • 2023
  • 데이터 기반 의사결정 방법론, 고도화된 빅데이터 처리 기법의 발달로 데이터를 처리하는 방법에 대한 정보의 수요가 늘어나고 있다. 데이터를 활용하는 거의 모든 작업과 연구에서 데이터 전처리 과정이 포함되나, 이러한 과정은 주장하고자 하는 내용이나 결과물을 도출하기 위한 수단으로써 언급될 뿐 실질적인 과정에 대해서 자세하게 설명하고 있는 연구는 부족하였다. 실질적인 분석 기법을 활용하기 이전의 단계로 간단하게 언급되는 경우가 많아 데이터 처리에 대한 인사이트를 획득하기 어려운 경우가 많았다. 따라서 이 연구에서는, raw data에서부터 데이터를 처리하는 과정, 즉 데이터 처리 파이프라인에 대해서 자세하게 작성하고자 하였다. 특히 수입식품 수입 절차에 대한 설명을 구체화함으로써 해당 상황에서 데이터의 필드들이 어떻게 해석될 수 있고 어떠한 필드들을 왜 활용하게 되었는지에 대한 상황과 관련 도메인 지식을 공유하면서 흐름을 기술하고자 하였다.