• 디지털융복합연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.129-139
• /
• 2022

본 연구는 빅데이터시스템 구축 시 어떠한 요인이 성공적인 빅데이터시스템 구축에 영향을 주는가를 파악하고, 요인들 간의 관계를 규명하여, 공공기관에서 빅데이터 시스템을 구축하는데 있어서 필요한 성공모형과 성공요인을 규명하고자 한다. 이에, 본 연구와 관련된 선행 및 관련연구들을 고찰하였으며, 이를 토대로 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인을 도출하였다. 연구방법으로는 빅데이터 시스템을 구축하였거나, 구축할 계획을 가지고 있는 기관의 사용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 성공요인들 간의 미치는 영향관계를 검증하기 위하여 구조방정식(AMOS)을 실시하였다. 분석 결과 조직지원요인, 개발지원요인, 사용자지원요인, 정보 품질, 서비스 품질, 시스템 품질, 사용, 순 편익이 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인으로 도출되었으며, 이들 간의 관계를 규명하고 성공모형을 제시하였다. 이는 빅데이터 특성을 반영한 정보시스템 구축 성공모형의 첫 연구라는 점에서 의의와 학술적 공헌점이 있다고 볼 수 있으며, 향후 본 연구결과가 공공기관에서 빅데이터 시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.55-64
• /
• 2022

This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.

• 경영정보학연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.39-57
• /
• 2016

최근 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있지만 그 성공 여부의 불확실성에 대한 우려도 깊어지고 있다. 이 연구는 빅데이터 성공에 미치는 최고경영층 리더십의 영향을 이론적으로 도출하고 그 타당성을 실증 분석하였다. 국내외 선행 연구를 토대로 빅데이터 성공 단계를 빅데이터 도입, 분석, 유용한 아이디어 발견, 현업 활용, 효과 창출 5단계로 조명하였다. 그리고 5개 단계에서 작용하는 최고경영층 리더십의 영향을 (1) 빅데이터 투자에 미치는 영향, (2) 빅데이터 투자와 아이디어 유용성 사이의 상관관계에 미치는 조절효과, (3) 아이디어 유용성과 현업 활용 사이의 상관관계에 미치는 조절효과 3개 가설로 제시하였다. 빅데이터를 도입한 국내 기업 및 공공기관을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 통계 분석 결과 최고경영층 리더십이 빅데이터 성공 과정 전반에 걸쳐 다양한 형태로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구는 빅데이터 성공에 대한 중요한 역할과 책임이 최고경영층에게 있음을 시사하고 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제21권1호
• /
• pp.53-67
• /
• 2014

In recent years, more data is being generated for the activation of the SNS, the spread of Smartphones and the development of IT technology. Therefore, it is to collect large amounts of data, analyze and ensure meaningful information has become important. The use of these data are formed on the global trend. Big data so-called, has attracted attention as a source of new business. Big Data can then give us the opportunity to be able to create a new customer and diversify the business. So, many companies have investment and effort for big data utilization. However, technology, infrastructure, human resources is different for each of the companies. Therefore, it is necessary to diagnose the level of big data utilization companies. In this study, through a literature review of existing, we derived the success factors for the big data utilization. And developed a diagnostic indicator that allows success factors derived, can be used to determine levels of big data utilization of the company. In addition, as a development of diagnostic indicators, were carried out case studies to diagnose company. Through this study, it will be an opportunity to be able to be reflected in the strategy of big data utilization company.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권11호
• /
• pp.241-248
• /
• 2014

정보기술의 발달과 기반하드웨어 기술의 비약적인 발전은 데이터 사용의 폭을 넓혀주었고 이로 인해서 빅데이터 시대라는 새로운 패러다임을 제시하였다. 빅데이터 기술과 그 활용성과는 점차 늘어나는 추세이며 이에 기업들은 데이터의 중요성을 깨닫고 이를 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 본 연구는 기업에서 빅데이터를 활용함에 있어 빅데이터 기술의 적극적 도입 및 활용을 위한 요인들을 선별해내고 이를 통한 중요도를 검증하고자 수행되었다. 연구모형에 포함된 빅데이터의 특성 요인으로는 예측성, 관리성, 지원성, 경쟁성을 선정하였다. 빅데이터에 대한 경험을 보유한 기업의 실무자를 대상으로 한 설문과 통계를 바탕으로 검증한 결과 관리성 측면이 가장 중요한 성공요인으로 채택되었으며, 본 연구의 결과는 기업에서의 빅데이터 도입 시에 빅데이터의 특성에 대한 좀더 객관적인 이해와 이를 통한 고려사항을 통해 좀더 효율성 있는 사용을 가능하게 정보를 제공하는 것이 가능할 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권10호
• /
• pp.143-149
• /
• 2021

초연결 지능정보사회에 빠른 진입으로 빅데이터 기반의 자원관리 등을 위한 빅데이터시스템 구축의 필요성을 대두되면서, 공공기관에서 빅데이터시스템 구축을 추진하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구는 공공기관 현실에 맞는 빅데이터시스템 구축 시 고려해야할 측정항목을 도출하고자 한다. 고등교육기관 통합정보시스템 구축의 환경요인 측정항목에 선행연구를 기반으로 빅데이터 관련연구들의 성공요인들과 공공기관 빅데이터 시스템 구축의 특성을 분석·결합하였다. 연구방법으로는 빅데이터 전문가들을 대상으로 델파이 방법등을 사용하여 빅데이터 특성이 반영된 19개 측정항목을 도출하였으며, 이를 빅데이터시스템에 구축하고자 하는 공공기관에 성공적으로 적용하기 위한 방안을 제언하였다. 본 연구결과가 공공기관에서 성공적인 빅데이터시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제14권3호
• /
• pp.91-100
• /
• 2022

Major developed countries are seriously considering smart factories to increase their manufacturing competitiveness. Smart factory is a customized factory that incorporates ICT in the entire process from product planning to design, distribution and sales. This can reduce production costs and respond flexibly to the consumer market. The smart factory converts physical signals into digital signals, connects machines, parts, factories, manufacturing processes, people, and supply chain partners in the factory to each other, and uses the collected data to enable the smart factory platform to operate intelligently. Enhancing personalized value is the key. Therefore, it can be said that the success or failure of a smart factory depends on whether big data is secured and utilized. Standardized communication and collaboration are required to smoothly acquire big data inside and outside the factory in the smart factory, and the use of big data can be maximized through big data analysis. This study examines big data analysis and standardization in smart factory. Manufacturing innovation by country, smart factory construction framework, smart factory implementation key elements, big data analysis and visualization, etc. will be reviewed first. Through this, we propose services such as big data infrastructure construction process, big data platform components, big data modeling, big data quality management components, big data standardization, and big data implementation consulting that can be suggested when building big data infrastructure in smart factories. It is expected that this proposal can be a guide for building big data infrastructure for companies that want to introduce a smart factory.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제24권4호
• /
• pp.197-214
• /
• 2017

This study sheds light on the source data quality in big data systems. Previous studies about big data success have called for future research and further examination of the quality factors and the importance of source data. This study extracted the quality factors of source data from the user's viewpoint and empirically tested the effects of source data quality on the usefulness and utilization of big data analytics results. Based on the previous researches and focus group evaluation, four quality factors have been established such as accuracy, completeness, timeliness and consistency. After setting up 11 hypotheses on how the quality of the source data contributes to the usefulness, utilization, and ongoing use of the big data analytics results, e-mail survey was conducted at a level of independent department using big data in domestic firms. The results of the hypothetical review identified the characteristics and impact of the source data quality in the big data systems and drew some meaningful findings about big data characteristics.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제15권3호
• /
• pp.52-57
• /
• 2023

In the restaurant industry, along with the fourth industry, there is a food technology craze due to IT development. In addition, many prospective restaurant founders are increasing due to restaurant start-ups with relatively low entry barriers. And ChatGPT is causing a craze for chatbots. Therefore, the purpose of this paper is to analyze factors for restaurant start-ups with big data and implement a system to make it easier for prospective restaurant start-ups to recommend restaurant start-ups that suit them and further increase the success rate for restaurant start-ups. Therefore, this paper is meaningful in analyzing the start-up factors desired by prospective restaurant founders with big data, turning them into text, and furthermore, designing and studying the start-up factors shown as big data into a restaurant start-up chatbot system.

• 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.