• 융합정보논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.145-152
• /
• 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.

• 한국교육논총
• /
• 제43권1호
• /
• pp.1-27
• /
• 2022

세계적으로 코로나19 바이러스가 만연해짐에 따라 다양한 분야에서 비대면화를 시행하게 되었고, 교육 시스템 또한 급격한 비대면화로 인해 많은 관심이 집중되기 시작하였다. 본 연구의 목적은 현재까지 계속적으로 변화하고 있는 교육환경에 맞추어 비대면 교육이 나아가야 하는 방향성에 대해서 분석하는 것이다. 본 연구에서는 다양한 의견들이 존재하는 소셜네트워크 빅데이터를 수집하기 위하여 텍스톰(Textom), 유씨넷6(Ucinet6) 분석 도구 프로그램을 사용하여 데이터를 시각화하였다. 연구 결과 '코로나'와 관련된 키워드가 주를 이루었으며 '기사', '뉴스'등의 높은 빈도의 키워드들이 존재했다. 분석 결과 네트워크 장애 및 보안 문제와 같은 비대면 교육에 관련한 다양한 이슈들을 확인해 볼 수 있었고, 분석 이후 교육 시장의 성장과 교육 환경의 변화에 따른 비대면 교육 시스템의 방향성에 관하여 연구하였다. 또한 빅데이터를 이용하여 분석한 비대면 교육시의 보안 강화 필요성과 수업 방식에 대한 피드백의 필요성이 존재한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권12호
• /
• pp.3416-3435
• /
• 2023

Task offloading in vehicular networks is hot topic in the development of autonomous driving. In these scenarios, due to the role of vehicles and pedestrians, task characteristics are changing constantly. The classical deep learning algorithm always uses a pre-trained neural network to optimize task offloading, which leads to system performance degradation. Therefore, this paper proposes a neural network fine-tuning task offloading algorithm, combining with location prediction for pedestrians and vehicles by the Payne model of fluid dynamics and the car-following model, respectively. After the locations are predicted, characteristics of tasks can be obtained and the neural network will be fine-tuned. Finally, the proposed algorithm continuously predicts task characteristics and fine-tunes a neural network to maintain high system performance and meet low delay requirements. From the simulation results, compared with other algorithms, the proposed algorithm still guarantees a lower task offloading delay, especially when congestion occurs.

• 창의정보문화연구
• /
• 제5권3호
• /
• pp.215-223
• /
• 2019

정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 비용의 감소, 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발달 등은 데이터의 양적·질적 팽창을가져왔다. 이러한 상황은 기존에 시도하지 못했던 데이터의 활용을 가능하게 만들고, 데이터의 잠재적 가치와 영향력이 높아지고 있다. 이러한 융합 분석 체계를 교육제도 개선에 응용하여 미래지향적 교육 시스템을 제시하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 트위터를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여데이터에 대한 자연어 처리 및 단어의 빈도수 분석을 통한 국내의 창의교육에 대한 이슈와 성과에 대한정량적인 척도를 솔루션으로 제시하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제15권4호
• /
• pp.217-226
• /
• 2017

Korea has the tenth largest film industry in the world; however, detailed analyses using the factors contributing to successful film commercialization have not been approached. Using big data, this paper analyzed both internal and external factors (including genre, release date, rating, and number of screenings) that contributed to the commercial success of Korea's top 10 ranking films in 2011-2015. The authors developed a WebCrawler to collect text data about each movie, implemented a Hadoop system for data storage, and classified the data using Map Reduce method. The results showed that the characteristic of "release date," followed closely by "rating" and "genre" were the most influential factors of success in the Korean film industry. The analysis in this study is considered groundwork for the development of software that can predict box-office performance.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.291-300
• /
• 2020

국내외 온라인 강의에 대한 학습자와 프로그램 수요는 증가하고 있지만 이에 대한 평가 방법은 설문지에 의한 정량적인 수치에 의존하고 있으며 객관적인 학습 만족도에 대한 평가 방법은 마련돼 있지 않다는 것이 문제점으로 드러나고 있다. 본 연구에서는 온라인 학습 시스템의 게시판에 있는 빅 데이터 메시지를 분석하여 온라인 강의를 평가하는 방법을 제안하려고 한다. 실제로 빅 데이터 분석기법 중 중요한 기술로 인식되는 자동분류 기법을 적용하여 온라인 강의 평가에 시범 적용해 보았으며 델파이 분석 결과에서도 평가 항목과 분류 결과 등이 온라인 강의 평가에 적합하고 학교나 기관에서 적용해볼 만하다는 결론을 얻었다. 본 연구는 빠르게 축적되고 있는 빅 데이터 분석기술을 가장 변화가 늦은 교육 분야에 적용해 보고 확장 가능성을 진단해보는데 의의가 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제7권4호
• /
• pp.255-259
• /
• 2019

This study reviews the analysis and characteristics of databases from big data and then establishes representational strategy. Thus, analysis has continued for a long time in the quantity and quality of data, and there are changes in the location of data in the social sciences, past trends and the emergence of big data. The introduction of big data is presented as a prototype of new social science and is a useful practical example that empirically shows the need, basis, and direction of analysis through trend prediction services. Big data provides a future perspective as an important foundation for social change within the framework of basic social sciences.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제24권4호
• /
• pp.187-196
• /
• 2017

It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1259-1264
• /
• 2019

Nowadays, cloud computing and big data analytics are at the center of many industries' concerns to take advantage of the potential benefits of building future smart cities. The integration of cloud computing and big data analytics is the main reason for massive adoption in many organizations, avoiding the potential complexities of on-premise big data systems. With these two technologies, the manufacturing industry, healthcare system, education, academe, etc. are developing rapidly, and they will offer various benefits to expand their domains. In this issue, we present a summary of 18 high-quality accepted articles following a rigorous review process in the field of cloud computing and big data analytics.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권8호
• /
• pp.297-307
• /
• 2021

In the vibrant environment, documentation and managing systems are maintained autonomously through education foundations, book materials and libraries at the same time as information are not voluntarily accessible in a centralized location. At the moment Libraries are providing online resources and services for education activities. Moreover, libraries are applying outlets of social media such as Facebook as well as Instagrams to preview their services and procedures. Librarians with the assistance of promising tools and technology like analytics software are capable to accumulate more online information, analyse them for incorporating worth to their services. Thus Libraries can employ big data to construct enhanced decisions concerning collection developments, updating public spaces and tracking the purpose of library book materials. Big data is being produced due to library digitations and this has forced restrictions to academicians, researchers and policy creator's efforts in enhancing the quality and effectiveness. Accordingly, helping the library clients with research articles and book materials that are in line with the users interest is a big challenge and dispute based on Taibah university in Saudi Arabia. The issues of this domain brings the numerous sources of data from various institutions and sources into single place in real time which can be time consuming. The most important aim is to reduce the time that lapses among the authentic book reading and searching the specific study material.