• 제목/요약/키워드: Big Data Application

검색결과 661건 처리시간 0.031초

빅 데이터를 이용한 스마트 응용의 설계 (Design of a Smart Application using Big Data)

  • 오선진
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제15권6호
    • /
    • pp.17-24
    • /
    • 2015
  • 정보 기술과 첨단 무선 네트워크 응용 기술의 급속한 발전과 더불어, 방대하고 다양한 형태의 데이터들이 시시각각 양산되고 있으며, 최근 빅 데이터 분석기술의 중요성과 가치는 점차 증대되고 있다. 과거에는 너무 방대하여 관리조차 힘들어 무용지물이던 빅 데이터는 데이터 수집 컴퓨팅 장비와 분석 도구의 발전을 통해 다양한 활용분야에서 작은 규모의 데이터로는 불가능했던 새로운 영감이나 가치를 추출해 내는 것이 가능하게 되었다. 하지만 현실 세계에서는 아직도 빅 데이터 대부분이 제대로 적절하게 분석되어 사용되지 못하고 사장되는 것이 사실이다. 결국, 빅 데이터에서 통찰력 습득과 새로운 가치 창출을 위한 전제 조건으로 효율적인 빅 데이터 처리를 위한 분석 기술의 확보가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 빅 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 원하는 관심 정보를 효과적으로 추출해 낼 수 있는 정밀한 분석기법과 처리 기술을 연구하고 이를 실제 적용하는 스마트 응용을 설계한다.

토지주택분야 정보 현황과 빅데이터 연계활용 방안 (Utilizing Spatial Big Data for Land and Housing Sector)

  • 정연우;유종훈
    • 토지주택연구
    • /
    • 제7권1호
    • /
    • pp.19-29
    • /
    • 2016
  • 본 논문은 우리나라의 빅데이터 정책과 활용사례 조사, 공간 빅데이터의 토지주택 활용분야를 제시함으로써 토지주택분야의 미래 사업을 발굴하고, 정부정책에 선제적으로 대응하기 위한 공간 빅데이터 기반 활용분야를 제안하였다. 연구결과, 첫째, 우리나라의 빅데이터 관련 정책과 사례를 살펴보았다. 우리나라는 정부3.0 추진위원회를 중심으로 정부부처의 각 정보를 빅데이터 기반 체계로 구축하고 있으며, 국토교통부에서는 국가공간정보 플랫폼을 통한 빅데이터의 적극적 활용, 일자리 창출을 지원하기 위하여 2013년부터 공간 빅데이터 체계 구축을 추진 중이다. 둘째, LH에서 구축 및 운영하고 있는 정보시스템을 중심으로 국토정보의 현황과 토지주택분야에서의 활용방안을 살펴보았다. 먼저, 정보시스템은 크게 공사업무지원, 통계조회, 부동산정보조회, 온라인민원, 국가정책지원 분야로 구분되며, 주요 활용분야 도출의 기본방향으로는 국토정보(DB), 활용수요(업무영역), 수익창출(사업모델) 측면을 고려하였다. 이러한 기본방향 설정 후 접근방법으로서 업무분야와 업무절차 측면에서 살펴본 결과, 지역개발사업 후보지 선정, 임대주택 운영 및 관리, 토지비축 우선순위 설정, 도시재생 우선순위 설정 등 4개의 활용분야를 도출하였다. 셋째, 도출한 4개의 활용분야에서 공간 빅데이터 활용체계를 구현하기 위하여 필요한 데이터와 적용방법, 각 활용분야별 분석절차를 제시하였으며, 공간 빅데이터 활용방안을 구현하기 위하여 LH에 요구되는 개선사항과 향후 검토방향을 제시하였다.

빅데이터 처리 프로세스에 따른 빅데이터 위험요인 분석 (The Analyzing Risk Factor of Big Data : Big Data Processing Perspective)

  • 이지은;김창재;이남용
    • 한국IT서비스학회지
    • /
    • 제13권2호
    • /
    • pp.185-194
    • /
    • 2014
  • Recently, as value for practical use of big data is evaluated, companies and organizations that create benefit and profit are gradually increasing with application of big data. But specifical and theoretical study about possible risk factors as introduction of big data is not being conducted. Accordingly, the study extracts the possible risk factors as introduction of big data based on literature reviews and classifies according to big data processing, data collection, data storage, data analysis, analysis data visualization and application. Also, the risk factors have order of priority according to the degree of risk from the survey of experts. This study will make a chance that can avoid risks by bid data processing and preparation for risks in order of dangerous grades of risk.

전자상거래 시스템에서 빅 데이터의 분석 및 결과 활용에 미치는 영향요소 분석 (Analysis on Major Factors for Analysis & Application of Big Data in Electrical Commercial System)

  • 양후열;나철훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.373-375
    • /
    • 2016
  • 전 세계적으로 스마트 환경의 발전에 따라 데이터의 폭발적인 증가로 인해 빅 데이터의 분석이 각광을 받고 있다. 금융, 유통, 제조, 재난 등 빅 데이터의 활용 분야에서 분석 및 활용에 대한 결과 활용이 중요하게 언급되고 있다. 본 연구에서는 전자상거래 시스템에서 빅 데이터의 성숙도 조사 결과를 기반으로 Business Process에 미치는 영향을 분석하여 데이터 분석 및 이의 활용에 미치는 영향 요소를 제시하고자 한다.

  • PDF

제조실행시스템에의 빅데이터 적용방안에 대한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on Application Plan of Big Data to Manufacturing Execution System)

  • 노규성;박상휘
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제12권1호
    • /
    • pp.305-311
    • /
    • 2014
  • 제조업에서는 경쟁우위 확보를 위해 일찍이 설계, 생산 과정의 자동화와 정보시스템을 도입하였다. 대표적인 정보시스템 중 하나가 제조실행시스템(Manufacturing Execution System)인데, 이러한 제조실행시스템은 진화를 거듭해 왔다. 최근 빅데이터가 등장하면서 MES도 빅데이터 적용 방안이 모색되고 있다. 이에 본 연구는 먼저 제조 분야에서의 빅데이터 활용에 대한 선행 연구 및 사례 분석을 토대로 MES에의 빅데이터 적용모델을 제안할 것이다.

빅데이터 분석과 헬스케어에 대한 동향 (A review of big data analytics and healthcare)

  • 문석재;이남주
    • 한국응용과학기술학회지
    • /
    • 제37권1호
    • /
    • pp.76-82
    • /
    • 2020
  • Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.

Study on Decision-Making Factors of Big Data Application in Enterprises: Using Company S as an Example

  • Huang, Yun Kuei;Yang, Wen I.;Chan, Ching Sen
    • 동아시아경상학회지
    • /
    • 제4권1호
    • /
    • pp.5-15
    • /
    • 2016
  • With vigorous development of global network community, smart phones and mobile devices, enterprises can rapidly collect various kinds of data from internal and external environments. How to discover valuable information and transform it into new business opportunities from big data which grow rapidly is an extremely important issue for current enterprises. This study treats Company S as the subject and tries to find the factors of big data application in enterprises by a modified Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) and perceived benefits - perceived barriers relation matrix as reference for big data application and management of managers or marketing personnel in other organizations or related industry.

A Keyword-Based Big Data Analysis for Individualized Health Activity: Focusing on Methodological Approach

  • 김한별;배근표;허준호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.540-543
    • /
    • 2017
  • It will be possible to solve some of the major issues in our society and economy with the emerging Big Data used across 21st century global digital economy. One of the main areas where big data can be quite useful is the medical and health area. IT technology is being used extensively in this area and expected to expand its application field further. However, there is still room for improvement in the usage of Big Data as it is difficult to search unstructured data contained in Big Data and collect statistics for them. This limits wider application of Big Data. Depending on data collection and analysis method, the results from a Big Data can be varied. Some of them could be positive or negative so that it is essential that Big Data should be handled adequately and appropriately adapting to a purpose. Therefore, a Big Data has been constructed in this study to applying Crawling technique for data mining and analyzed with R. Also, the data were visualized for easier recognition and this was effective in developing an individualized health plan from different angles.

Application Analysis of Smart Tourism Management Model under the Background of Big Data and IOT

  • Gangmin Weng;Jingyu Zhang
    • Journal of Information Processing Systems
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.347-354
    • /
    • 2023
  • The rapid development of information technology has accelerated the application of big data and the Internet of Things in various industries. Big data has a great potential in the development of smart tourism. With the help of innovation in emerging technologies such as big data and Internet of Things, smart tourism has a better possibility to surpass traditional tourism. Therefore, this article provides a theoretical support to this process. It has explored the innovative management model of big data and IoT in smart tourism and evaluate their effects on promoting tourism. It offers a reference for the integration and innovation of the tourism theory system. Before big data technology, the development of Internet boosted online tourism. However, tourism marketing is still inefficient due to a lack of understanding about tourists. After many practical explorations of big data technology, tourism websites begin to adopt big data technology in their daily operations. With the changes in tourists' preferences and needs, further innovation and research are needed to help smart tourism keep up with the changes in the market and create more competitive products and services. Innovation serves as the driving force for enterprises to occupy the market and develop.

빅 데이터의 새로운 고객 가치와 비즈니스 창출을 위한 대응 전략 (Correspondence Strategy for Big Data's New Customer Value and Creation of Business)

  • 고준철;이해욱;정지윤;강경식
    • 대한안전경영과학회지
    • /
    • 제14권4호
    • /
    • pp.229-238
    • /
    • 2012
  • Within last 10 years, internet has become a daily activity, and humankind had to face the Data Deluge, a dramatic increase of digital data (Economist 2012). Due to exponential increase in amount of digital data, large scale data has become a big issue and hence the term 'big data' appeared. There is no official agreement in quantitative and detailed definition of the 'big data', but the meaning is expanding to its value and efficacy. Big data not only has the standardized personal information (internal) like customer information, but also has complex data of external, atypical, social, and real time data. Big data's technology has the concept that covers wide range technology, including 'data achievement, save/manage, analysis, and application'. To define the connected technology of 'big data', there are Big Table, Cassandra, Hadoop, MapReduce, Hbase, and NoSQL, and for the sub-techniques, Text Mining, Opinion Mining, Social Network Analysis, Cluster Analysis are gaining attention. The three features that 'bid data' needs to have is about creating large amounts of individual elements (high-resolution) to variety of high-frequency data. Big data has three defining features of volume, variety, and velocity, which is called the '3V'. There is increase in complexity as the 4th feature, and as all 4features are satisfied, it becomes more suitable to a 'big data'. In this study, we have looked at various reasons why companies need to impose 'big data', ways of application, and advanced cases of domestic and foreign applications. To correspond effectively to 'big data' revolution, paradigm shift in areas of data production, distribution, and consumption is needed, and insight of unfolding and preparing future business by considering the unpredictable market of technology, industry environment, and flow of social demand is desperately needed.