• 한국콘텐츠학회지
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• 제17권2호
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• pp.29-33
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• 2019

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.105-115
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• 2021

개인, 민간, 정부 등 다양한 영역에서 빅데이터 분석을 통한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위한 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 빅데이터 기반 마케팅 교육과정에 대한 관심이 높다. 본 연구는 빅데이터 시대를 맞아 방대하고 다양한 형태의 정보를 마케팅 관점에서 활용하기 위한 국내외 대학 빅데이터 기반 마케팅 관련 교육과정을 분석하였다. 분석 기준에 의해 수집된 디지털마케팅, 빅데이터 마케팅, 데이터 분석, 개발자 관련 과목 3,523개의 분석결과 빅데이터 시대에 필요한 데이터 사이언티스트 양성을 위해 특화된 교과과정이 적절하지 않은 것으로 분석 되었다. 본 연구에서 제안한 교육과정이 디지털 마케팅 및 빅데이터 기반 마케팅 교과과정 개발에 유용하게 참고 될 것으로 기대한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권4호
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• pp.101-121
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to understand the current status of MIS curriculum and to find ways to improve it. In addition, the results of the research can be used as basic data for improving MIS curriculum. Design/methodology/approach A research framework was designed to derive research results using the keyword network analysis method of this study: 1) Keywords were extracted based on the six units of the big data analysis job competency. 2) And based on the extracted keywords, the relationship between the keywords and MIS curriculum for each university was identified. Findings In the MIS curriculum information of a few universities, education related to big data analysis was conducted. 1) In the MIS curriculum of a few universities, education related to big data analysis was conducted. However, MIS curriculum of the university, which is the subject of analysis, education focused on concepts and theory rather than practical education was conducted. 2) And it was confirmed that there is a difference from the education required by the industry.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1562-1565
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• 2020

With the development of digital technology, the industrial structure is becoming digitalize. The government selected big data as the key technology of the 4th industrial revolution. Among them, big data is widely used to create new values and services by utilizing vast amounts of information. In order to cultivate professional manpower for the use of big data, various education programs are provided at universities. We intend to develop a curriculum for systematic training of talented people who can acquire knowledge about the three stages of collection, analysis, and application of big data. To this end, subjects are classified into basic competency, technical competency, analysis competency, and business competency based on the big data competency model proposed by the Korea Internet & Security Agency.

• 융합정보논문지
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• 제8권5호
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• pp.145-152
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• 2018

이 논문은 빅데이터가 중심이 되는 새로운 시대를 맞이하여 회계업무의 전문성을 높이기 위해 회계교육이 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다. 빅데이터의 정의와 분석방법을 살펴보고, 회계전문분야에서 빅데이터 개발을 통한 효용성을 구체적인 언급과 함께 검토한다. 또한, 회계교육과정에 빅데이터라는 주제를 다루기 위하여 회계전문가 모임과 대학이 선택한 몇 가지 계획을 제시한다. 그 계획에 따르면 빅데이터는 회계와 재무전문가의 미래역할에 대한 청사진을 제시할 수 있을 것으로 본다. 그러므로 이 연구가 제안하는 바는 다음과 같다. 미래세대의 회계전문가들이 빅데이터 분석과 관련된 기술을 미리 준비할 수 있도록 빅데이터 주제를 현재의 회계 교육과정에 추가하여 교육내용이 개선시키는 것이다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권6호
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• pp.749-756
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• 2019

Big data is structured and unstructured data that is so difficult to collect, store, and so on due to the huge amount of data. Many institutions, including universities, are building student convergence systems to foster talents for data science and AI convergence, but there is an absolute lack of research on what kind of education is needed and what kind of education is required for students. Therefore, in this paper, after conducting the correlation analysis based on the questionnaire on basic surveys and courses to improve the curriculum by grasping the satisfaction and demands of the participants in the "2019 Big Data Youth Talent Training Course" held at K University, Regression analysis was performed. As a result of the study, the higher the satisfaction level, the satisfaction with class or job connection, and the self-development, the more positive the evaluation of program efficiency.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.175-176
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• 2014

본고에서는 교육 빅데이터의 개념, 가치, 처리 기술 및 분석 방법 등을 탐색하였다. '온라인과 오프라인 교수 학습 활동의 투입, 과정, 산출을 통해 생산되는 국가, 지역, 학교, 교사, 학생 수준의 자료'로 정의할 수 있는 교육 빅데이터는 Hadoop으로 대표되는 분산 컴퓨팅 기술을 통해 효율적으로 처리할 수 있다. 대규모 교육 자료에서 의미있고 유용한 결과를 도출하기 위해 주로 사용되는 분석 방법에는 교육 데이터 마이닝, 학습 분석학과 시각 자료 분석학이 있다. 교육 데이터 마이닝은 학생과 교사, 학교의 다양한 수준에서 자료를 폭넓게 분석하는 측면이 강한 반면에 학습 분석학은 학생 수준에서의 자료 분석에 더 초점을 맞추는 경향이 있으며, 시각 자료 분석학은 자료에 대한 분석 자체보다는 분석 결과를 효과적으로 표현하는 방식에 초점이 주어져 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.31-39
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• 2020

빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.23-29
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• 2020

ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제19권1호
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• pp.119-132
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• 2018

Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.