• 제목/요약/키워드: Big Data Strategy

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수산과학 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리방안 (Fishery R&D Big Data Platform and Metadata Management Strategy)

  • 김재성;최영진;한명수;황재동;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.93-103
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    • 2019
  • 본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 있다.

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소셜미디어 토픽모델링을 통한 스마트폰 마케팅 전략 수립 지원 (A Topic Modeling Approach to Marketing Strategies for Smartphone Companies)

  • 차윤정;이지혜;최지은;김희웅
    • 지식경영연구
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    • 제16권4호
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    • pp.69-87
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    • 2015
  • Given the huge number of data produced by its users, SNS is a great source of customer insights. Since viral trends in SNS reflect customers' direct feedback, companies can draw out highly meaningful business insights when such data is effectively analyzed and managed. However, while the importance of understanding SNS big data keeps growing, the methods for analyzing atypical data such as SNS postings for business insights over product has not been well studied. This study aims to demonstrate the way to exploit topic modeling method to support marketing strategy generation and therefore leverage business process. First, we conducted topic modeling analysis for twitter data of Apple and Samsung smartphones. Then we comparatively examined the analysis results to draw meaningful market insights about each smartphone product. Finally, we draw out a strategic marketing recommendation for each smartphone brand based on the findings.

소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자 가치 인식 연구: 신규 스마트폰을 중심으로 (A Study on Consumer Value Perception through Social Big Data Analysis: Focus on Smartphone Brands)

  • 김형중;김진화
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.123-146
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    • 2017
  • 소비자들이 SNS에 공유하는 정보는 소비자들의 구매나 선택에 대한 결정에 많은 영향을 미친다. 이에 소셜 빅데이터를 활용하여 소비자 가치를 분석한 새로운 연구방법론에 주목할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 소셜 빅데이터 분석을 통해 소비자의 가치 인식을 계량적으로 분석해 보고자한다. 이러한 분석 결과를 토대로 광고전략 개발에 적용할 수 있는지를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 3가지 스마트폰 브랜드에 대해 텍스트 마이닝과 긍 부정 이미지 분석을 활용함으로써 소비자 가치 구조를 파악하였다. 분석결과 브랜드별 소비자의 가치 인식에 대한 감성적인 측면과 이성적인 측면에서 차별적인 내용을 선별할 수 있었다. 갤럭시 S7과 아이폰 6S의 경우 출시일 이전에는 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났지만 출시일 이후에는 이성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 그러나 LG G5의 경우 출시일 이전이나 이후 모두 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 또한 소비자 가치 인식의 분석 결과를 바탕으로 핵심적인 광고전략 2가지 안을 제안할 수 있다. 갤럭시 S7의 경우 광고전략 개발 시 제품속성에 대한 성능이나 차별화된 기능 등 이성적 측면을 강조해야 할 필요성이 있다. LG G5의 경우 광고전략에서 제품을 사용함으로써 느껴지는 행복감, 설레임, 즐거움, 재미 등의 감성적 측면을 광고전략 개발에 중요하게 고려할 필요가 있다. 결과적으로 본 연구는 소비자 가치 분석을 통해 실제 광고전략에 좋은 기준을 제시할 것으로 판단된다. 광고전략은 주로 직감이나 경험에 의해 이루어진다. 이에 소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자의 가치 인식 분석으로 광고전략을 개발하는 것은 중요한 시사점을 안겨 줄 것으로 판단한다.

농업·농촌 디지털 전환을 위한 빅데이터 활성화 방안 연구 (Big Data Activation Plan for Digital Transformation of Agriculture and Rural)

  • 이원석;손경자;전대호;신용태
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권8호
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    • pp.235-242
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    • 2020
  • 4차 산업혁명 시대를 맞아 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하고 다가오는 인공지능 시대를 대비하기 위하여, 필요한 양질의 데이터를 수집하고 분석해서 활용할 수 있는 체계와 시스템 구축이 필요하다. 이를 위해 농업인이나 농정담당자 등 다양한 이해 관계자들이 느끼는 문제점이나 이슈들을 조사·분석하여, 공동 활용을 위한 빅데이터 플랫폼 확충, 지속 가능한 빅데이터 거버넌스 구축 그리고 수요자 기반의 빅데이터 활용 기반 활성화 등 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하기 위해서 반드시 선결되어야 할 빅데이터 활성화를 위한 전략적 방안들을 제시하고자 한다.

스마트생태도시와 유비쿼터스 행정공간정보화연구 -부산 에코델타시티 수질오염 재난방재 측면에서- (A Study on Smart Eco-city and Ubiquitous Administrative Spatial Informatization : In terms of Water Pollution and Disaster Prevention of Busan Ecodeltacity)

  • 이상윤;윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.827-840
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    • 2016
  • 최근 들어 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 부산에코텔타시티의 수질오염과 이에 따른 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 스마트생태도시를 구현하는 도시재난방재정보화의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 빅데이터 행정공간정보화 방재시스템을 제안하였으며, 부산에코델타시티를 위한 성공적인 빅데이터 수질오염 및 재난방재정보화 전략을 도출하였다. 결국 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 부산에코델타시티와 같은 스마트생태도시에서 유기적으로 기능하는 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT수질오염방재시스템 마련이 중요하다.

Big Data Analysis of Weather Condition and Air Quality on Cosmetics Marketing

  • Wang, Zebin;Wu, Tong;Zhao, Xinshuang;Cheng, Shuchun;Dai, Genghui;Dai, Weihui
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제24권3호
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    • pp.93-105
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    • 2017
  • Demands of cosmetics are affected not only by the well-known elements such as brand, price, and customer's consumption capacity, but also by some latent factors, for example, weather and air environment. Due to complexity and dynamic changes of the above factors, their influences can hardly be estimated in an accurate way by the traditional approaches such as survey and questionnaires. Through modeling and statistical analysis of big data, this article studied the impacts of weather condition and air quality on customer flow and sales of the cosmetics distributors in China, and found several hidden influencing factors. It provided a big-data based method for the analysis of unconventional factors on cosmetics marketing in the changing weather condition and air environment.

LDBAS: Location-aware Data Block Allocation Strategy for HDFS-based Applications in the Cloud

  • Xu, Hua;Liu, Weiqing;Shu, Guansheng;Li, Jing
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권1호
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    • pp.204-226
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    • 2018
  • Big data processing applications have been migrated into cloud gradually, due to the advantages of cloud computing. Hadoop Distributed File System (HDFS) is one of the fundamental support systems for big data processing on MapReduce-like frameworks, such as Hadoop and Spark. Since HDFS is not aware of the co-location of virtual machines in the cloud, the default scheme of block allocation in HDFS does not fit well in the cloud environments behaving in two aspects: data reliability loss and performance degradation. In this paper, we present a novel location-aware data block allocation strategy (LDBAS). LDBAS jointly optimizes data reliability and performance for upper-layer applications by allocating data blocks according to the locations and different processing capacities of virtual nodes in the cloud. We apply LDBAS to two stages of data allocation of HDFS in the cloud (the initial data allocation and data recovery), and design the corresponding algorithms. Finally, we implement LDBAS into an actual Hadoop cluster and evaluate the performance with the benchmark suite BigDataBench. The experimental results show that LDBAS can guarantee the designed data reliability while reducing the job execution time of the I/O-intensive applications in Hadoop by 8.9% on average and up to 11.2% compared with the original Hadoop in the cloud.

온라인 마케팅 전략을 위한 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme) 설계 (An SNS and Web based BDAS design for On-Line Marketing Strategy)

  • 정이나;이병관;박석규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.141-148
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    • 2015
  • 본 논문은 SNS와 Web에서 실시간으로 공유되는 정보를 추출하고, 추출한 데이터를 신속하게 분석하여 고객이 무엇을 원하는 지를 분석해서 온라인 마케팅 전략을 효율적으로 만드는 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme)을 제안한다. 제안하는 BDAS는 첫째, SNS와 Web에서 공유되는 데이터를 수집하고, 둘째, 수집된 데이터의 의미를 긍정과 부정으로 분석하여 그 결과를 시각화하여 제공한다. 그 결과, BDAS는 공유되는 SNS와 Web 데이터에 대한 의미를 판단하는데 있어서 평균 90%의 정확성을 보장한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 BDAS를 이용하여 소비자의 성향을 정확하게 판단할 수 있으므로 온라인 마케팅에 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형 (Performance Measurement Model for Open Big Data Platform)

  • 이규엽;박상철;류성열
    • 지식경영연구
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    • 제21권4호
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    • pp.243-263
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    • 2020
  • 본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.

빅데이터를 위한 집단자료 설계 (Modeling of Crowd Source for Big Data)

  • 이상원;박승범
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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    • pp.283-284
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    • 2015
  • We can picture a workforce that extends beyond your employees: one that consists of any user connected to the Internet. Cloud, social, and collaboration technologies now allow organizations to tap into vast pools of resources across the world, many of whom are motivated to help. Channeling these efforts to drive business goals is a challenge, but the opportunity is enormous: it can give every business access to an immense, agile workforce that is not only better suited to solving some of the problems that organizations struggle with today but in many cases will do it for free. In this paper, we research on factors to design an organizational crowd source for Big Data.

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