• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.82-86
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• 2019

We aim to use public data different from the remote BEMS energy diagnostics technology and already established and then switch the conventional operation environment to a big-data-based integrated management environment to operate and build a building energy management environment of maximized efficiency. In Step 1, various network management environments of the system integrated with a big data platform and the BEMS management system are used to collect logs created in various types of data by means of the big data platform. In Step 2, the collected data are stored in the HDFS (Hadoop Distributed File System) to manage the data in real time about internal and external changes on the basis of integration analysis, for example, relations and interrelation for automatic efficient management.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권1호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to evaluate the walking behavior analysis methodology used in the previous studies, paying attention to the demand for empirical data collecting for urban and neighborhood planning. The preceding researches are divided into (1)Recording, (2) Surveys, (3)Statistical data, (4)Global positioning system (GPS) devices, and (5)Mobile Big Data analysis. Next, we analyze the precedent research and identify the changes of the walkability research. (1)being required empirical data on the actual walking and moving patterns of people, (2)beginning to be measured micro-walking behaviors such as actual route, walking facilities, detour, walking area. In addition, according to the trend of research, it is analyzed that the use of GPS device and the mobile big data are newly emerged. Finally, we analyze pedestrian data based on mobile big data in terms of 'application' and distinguishing it from existing survey methodology. We present the possibility of mobile big data. (1)Improvement of human, temporal and spatial constraints of data collection, (2)Improvement of inaccuracy of collected data, (3)Improvement of subjective intervention in data collection and preprocessing, (4)Expandability of walking environment research.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.95-111
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• 2021

인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.57-73
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• 2022

The process and change of convergence in the economy and industry with the development of digital technology and combining with new technologies is called Digital Transformation. Specifically, it refers to innovating existing businesses and services by utilizing information and communication technologies such as big data analysis, Internet of Things, cloud computing, and artificial intelligence. Digital transformation is changing the shape of business and has a wide impact on businesses and consumers in all industries. Among them, the big data and analytics market is emerging as one of the most important growth drivers of digital transformation. Integrating intelligent data into an existing business is one of the key tasks of digital transformation, and it is important to collect and monitor data and learn from the collected data in order to efficiently operate a data-based business. In developed countries overseas, research on new business models using various data accumulated at the level of government and private companies is being actively conducted. However, although the trade and import/export data collected in the domestic public sector is being accumulated in various types and ranges, the establishment of an analysis and utilization model is still in its infancy. Currently, we are living in an era of massive amounts of big data. We intend to discuss the value of trade big data possessed from the past to the present, and suggest a strategy to activate trade big data for trade digital transformation and a new direction for future trade big data research.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제13권1호
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• pp.43-47
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• 2015

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.41-48
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• 2018

The recent sudden increase of big data has characteristics such as continuous generation of data, large amount, and unstructured format. The existing relational database technologies are inadequate to handle such big data due to the limited processing speed and the significant storage expansion cost. Current implemented solutions are mainly based on relational database that are no longer adapted to these data volume. NoSQL solutions allow us to consider new approaches for data warehousing, especially from the multidimensional data management point of view. In this paper, we develop and propose the integrated design methodology based on MongoDB for big data applications. The proposed methodology is more scalable than the existing methodology, so it is easy to handle big data.

• Ocean Systems Engineering
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• 제9권1호
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• pp.79-95
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• 2019

The material analysis of an offshore structure is generally conducted in the contract design phase for the price quotation of a new offshore project. This analysis is conducted manually by an engineer, which is time-consuming and can lead to inaccurate results, because the data size from previous projects is too large, and there are so many materials to consider. In this study, the piping materials in an offshore structure are analyzed for contract design using a big data framework. The big data technologies used include HDFS (Hadoop Distributed File System) for data saving, Hive and HBase for the database to handle the saved data, Spark and Kylin for data processing, and Zeppelin for user interface and visualization. The analyzed results show that the proposed big data framework can reduce the efforts put toward contract design in the estimation of the piping material cost.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.146-147
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국포장학회지
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• 제23권3호
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• pp.201-209
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• 2017

패키징 분야도 4차 산업혁명에 발 맞춰 IoT (Internet of Things), 빅데이터, 클라우드 및 소비자 기반 기술 등이 적용되어 스마트 패키징이 등장하고 있다. 정책, 예측, 마케팅, 디자인 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석이 활용되고 있지만 패키징 분야에서의 연구는 아직 초보적 수준이다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 패키징 분야에 적용하기 위해 선행연구과 관련서적을 통해 빅데이터의 정의와 연구에서 활용되는 데이터 수집, 저장, 분석방법을 정리하였고 패키징 분야에 적용할 수 있는 분석방법을 제시하였다. 오늘날 패키징 분야는 마케팅적 요소를 요구받고 있기 때문에 패키징에 대한 소비자의 인식을 파악할 필요가 있으며 빅데이터의 근원이 되는 5가지 데이터 중 사유데이터(private data)와 커뮤니티 데이터(community data)를 활용하여 소비자와 제품 간의 상호작용 분석하는데 활용하고자 한다. 패키징은 소비자의 관심을 끌기 위한 전략전인 도구로 사용되며 소비자의 구매위험을 줄이는 수단이 되기 때문에 패키징에 대한 소비자의 인식을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 개선을 위한 문제점 도출 과정에서 의미연결망 분석(Semantic Network Analysis)과 텍스트마이닝(Text mining)을 활용하여 제품을 구성하는 다양한 요소들을 파악하고 패키징 요소의 빈도분석을 거쳐 패키징의 영향력을 확인하는 방안과 저관여 제품을 대상으로 텍스트 마이닝(Text mining)과 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 통해 패키징에 대한 감정분석을 하여 동일한 제품군에서 소비자가 선호하는 패키징을 도출하는 방안을 제시하였다. 패키징은 제품을 구성하는 많은 요소들 중 하나이기 때문에 패키징이라는 단일 요소의 영향력을 파악하기란 쉽지 않지만 본 연구는 빅데이터를 활용하여 패키징에 대한 소비자의 인식과 감정을 분석하고 제품에서 패키징이 소비자에게 미치는 영향력을 분석할 수 있는 방안을 제시한 데 의의가 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.1-6
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• 2019

Recently, big data and artificial intelligence (AI) based on communication systems have become one of the hottest issues in the technology sector, and methods of analyzing big data using AI approaches are now considered essential. This paper presents diverse paradigms to subjects which deal with diverse research areas, such as image segmentation, fingerprint matching, human tracking techniques, malware distribution networks, methods of intrusion detection, digital image watermarking, wireless sensor networks, probabilistic neural networks, query processing of encrypted data, the semantic web, decision-making, software engineering, and so on.