• 제목/요약/키워드: Big Data Pattern Analysis

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도시 지역 트윗 데이터의 시간대별 공간분포 특성 - 부산광역시를 사례로 - (A Study on the Spatial Patterns of Tweet Data for Urban Areas by Time - A Case of Busan City -)

  • 구자용
    • 지적과 국토정보
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    • 제46권2호
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    • pp.269-281
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    • 2016
  • 최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.

케이슨식 안벽 항만시설의 성능저하패턴 연구 (A Study on the Performance Degradation Pattern of Caisson-type Quay Wall Port Facilities)

  • 나용현;박미연;장신우
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제18권1호
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    • pp.146-153
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    • 2022
  • 연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.

도시 빅데이터를 활용한 스마트시티의 교통 예측 모델 - 환경 데이터와의 상관관계 기계 학습을 통한 예측 모델의 구축 및 검증 - (Big Data Based Urban Transportation Analysis for Smart Cities - Machine Learning Based Traffic Prediction by Using Urban Environment Data -)

  • 장선영;신동윤
    • 한국BIM학회 논문집
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    • 제8권3호
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    • pp.12-19
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    • 2018
  • The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.

빅 데이터 분석을 활용한 스마트폰 플랫폼 키워드에 대한 패턴 (A Pattern on Keyword of the Android through Utilizing Big Data Analysis)

  • 진찬용;남수태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.129-130
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    • 2016
  • 빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.

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빅 데이터 분석을 활용한 창조경제 키워드에 대한 패턴 (A Pattern on Keyword of the Creative Economy through Utilizing Big Data Analysis)

  • 진찬용;남수태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.143-144
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    • 2016
  • 빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

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빅데이터 분석을 활용한 콜라겐 키워드에 대한 패턴 (A Pattern Study on Keyword of the Collagen through Utilizing Big Data Analysis)

  • 유옥경;진찬용;남수태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.124-125
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    • 2016
  • 빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 콜라겐 키워드에 대한 의미를 분석하고자 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

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전기철도 부하특성 분석 및 데이터베이스 구축 (A study on the electric railway load pattern analysis and building database program)

  • 전용주;김치태;이기천;이성욱
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.719-722
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    • 2006
  • At present, In korea one of big characteristics in electricity power market is unique seller but in the near future competitions are expected in the market. Another big trend is development of IT technology. Through IT, remote inspection for power usage are possible. So huge power consumer like KORAIL it is necessary to investigate power consumption pattern. This paper presents load consumption pattern for representative substation and billing system database program. Base on the substation annual power usage data, the characteristic of the substation power consumption are investigated and effective electrical billing system are compared each other. The database program was properly designed to examine the billings.

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Spatial Characteristics and Driving Forces of Cultivated Land Changes by Coupling Spatial Autocorrelation Model and Spatial-temporal Big Data

  • Hua, Wang;Yuxin, Zhu;Mengyu, Wang;Jiqiang, Niu;Xueye, Chen;Yang, Zhang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권2호
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    • pp.767-785
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    • 2021
  • With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.

지리정보시스템과 빅데이터 분석 시스템을 활용한 관광 정책수립 방안 -인천광역시 주요 관광지 중심으로- (Tourism policy establishment plan using geographic information system and big data analysis system -Focusing on major tourist attractions in Incheon Metropolitan City-)

  • 민경준;임희석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.13-21
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    • 2021
  • 본 연구는 지리정보시스템과 빅데이터 분석 시스템을 활용하여 관광객 유입동향 및 소비패턴 분석에 목적을 둔 연구이다. 인천광역시 주요 관광지 중 송도센트럴파크와 차이나타운을 선정하여 2017년 6월 1개월 동안 유동인구 분석, 카드매출 분석을 진행하였다. 전국 광역시도로부터 송도센트럴파크에 방문한 관광객은 인천광역시, 경기도, 서울특별시 순으로 높게 나타났으며, 외국인 관광객 비중은 중국이 가장 높았다. 차이나타운 관광객의 카드 소비 이용건수는 남성이 여성보다 12.4% 높게 나타났고 카드소비 금액도 남성이 18% 높게 나타났다. 본 연구는 관광객들의 유입동향 및 소비패턴을 분석하여 관광정책 수립의 주요 쟁점들을 도출함으로써 관광정책의 전략적 방안을 제안하는데 시사점이 있다. 본 연구를 바탕으로 향후 관광 인프라 구축 개선에 도움이 될 수 있다고 기대된다.

Determinants of Information Technology Audit Quality: Evidence from Vietnam

  • NGUYEN, Anh Huu;HA, Hanh Hong;NGUYEN, Soa La
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제7권4호
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    • pp.41-50
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    • 2020
  • The paper aims to investigate auditors, auditing firms and other external factors that affect quality of information technology audit in Vietnam. We conducted 2 types of data collections including direct and on survey. For direct survey, we sent directly to auditors at the training classes organized by State Securities Exchanges Commission. An online survey was established and Google doc link was provided to the Big4 and non-Big4 auditors. We received 138 survey responses in that 90 auditors came from Big4 and 48 auditors from non-Big4 firms. The data are analyzed using a factor analysis and compare means approaches to illustrate the potential IT audit quality factors and identify differences between two groups of auditors. The results show that independence and accounting knowledge and audit skills are the most important factors. And since external auditors perform many assurance services, the independence is critical. The result also shows that the auditors need to have enough competent and professional skills when conducting an audit, especially within an IT environment that requires high quality. The findings suggest a similar pattern of two groups in the context of Vietnam and some factors of auditors and auditing firms appear to have a statistically significant impact on quality of IT audit.