• 제목/요약/키워드: Big Data Trend 분석

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할랄 인증 화장품에 대한 소비자 인식: 트위터 텍스트 분석 (Consumer Perception of Halal Cosmetics : Insights from Twitter Text Mining)

  • 최영현;이규혜
    • 한국의류산업학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.481-494
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    • 2020
  • This study examined consumer perceptions and consumer responses of Halal cosmetics and compared them with vegan cosmetics, which is a term similarly used. Twitter API of Python 3.7 was used to collect the keywords '#halalcosmetics' and '#vegancosmetics'. First, the main perception of consumers on Halal cosmetics focused on the original concept, image, expected efficacy, and factors to consider before purchase, religious keywords, labels and packaging for Halal cosmetics. Second, the main consumer perception of vegan cosmetics was the product concept, expected efficacy, factors to consider before purchase, related vegan industry, image, and vegan cosmetic components. Third, the consumer perceptions of Halal cosmetics and vegan cosmetics were similar in multiple ways, and both concepts included the Cruelty-free concept. Fourth, consumer satisfaction factors included cosmetics color, brand's consumer service, efficacy, smell, packaging design, reasonable price, effects, and formulation of cosmetics as well as satisfaction with Halal certification, and satisfaction of Vegan consumers. Consumer dissatisfaction factors included smell, flavor, delay in shipping, dissatisfaction with formulation, discrepancy between actual color and computer screen, concern and distrust about the use of prohibited ingredients for Halal products. This study examined consumer perceptions and reactions to Halal and vegan cosmetics to create basic knowledge for niche markets that are emerging as an ethical beauty consumption trend.

리눅스 배포판의 분류 및 동향 분석 (Trend analysis and Classification of Linux distributions)

  • 정성재;성경
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.357-363
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    • 2017
  • 유닉스 운영체제의 아류로 여겨졌던 리눅스 운영체제는 엔터프라이즈 서버 시장의 대세로 자리 잡고 있으며, 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 인프라 구축의 핵심으로 여겨지고 있다. 리눅스는 소스가 공개되어 있고, 누구나 자유롭게 수정 및 배포가 가능하다는 특징으로 인해 다양한 리눅스 배포판이 등장하였다. 다양한 배포판의 등장은 서버 시장을 시작으로 데스크톱 및 모바일 운영체제 시장도 장악하고 있다. 본 논문에서는 리눅스의 탄생과 역사를 살펴보고, 다양한 리눅스 배포판을 분류하고 특징을 분석하였다. 이렇게 다양한 리눅스 배포판의 등장은 사물인터넷 시대에서도 중추적인 역할을 수행하면서 세력을 더욱 확장할 것으로 사료된다.

자살 보도에 대한 미디어 간 의제 설정 분석: 빅데이터를 이용한 네트워크 의제 설정 모델 분석을 중심으로 (Exploring inter-media agenda-setting effects: Network agenda-setting model by using big-data analysis)

  • 김대욱
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.121-126
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    • 2021
  • 이 연구는 한국 사회에서 심각한 사회문제로 인식되고 있는 자살 문제를 해결하기 위한 대안을 찾고자 20여년간 미디어에서 자살문제를 어떻게 바라보고 있는지 네트워크의제설정이론을 기반으로 살펴보았다. 연구 결과에서 자살, 투신, 사망, 시도, 추정, 발견, 남성, 기도, 비관, 여성 등과 같은 핵심어들이 상위 10대 핵심어로 나타났고, 이러한 핵심어들은 유사하게 지속적으로 등장하는 것으로 나타났다. 또한, 신문과 방송에서도 비교적 유사한 형태의 보도 경향이 나타나며, 미디어 간 의제 설정 관계가 있는 것으로 추론된다. 이러한 결과를 통해서 자살문제를 해결을 위한 미디어 보도의 방향성에 대해서 대안을 고려해 볼 수 있을 것으로 기대한다.

DTW-kNN 기반의 유망 기술 식별을 위한 의사결정 지원 시스템 구현 방안 (Implementation of DTW-kNN-based Decision Support System for Discriminating Emerging Technologies)

  • 정도헌;박주연
    • 산업융합연구
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    • 제20권8호
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    • pp.77-84
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    • 2022
  • 본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

건강보험 빅데이터를 통한 전체 근로자 및 공무원 근로자의 암 발생률 분석 (Analyzing Cancer Incidence among Korean Workers and Public Officials Using Big Data from National Health Insurance Service)

  • 백성욱;이완형;유기봉;이우리;이원태;김민석;임성실;김지현;최준혁;이경은;윤진하
    • 한국산업보건학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.268-278
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    • 2022
  • Objectives: This study aimed to establish a control group based on the big data from National Health Insurance Service. We also presented presented the number of incidences for each cancer, and analyzed the cancer incidence rate among Korean workers. Methods: The cohort definition was separated by 'baseline cohort', 'dynamic cohort', and 'fixed- industry cohort' according to the definition. Cancer incidence was calculated based on the Korean Standard Classification of Disease code. Incidence rate was calculated among the group of all workers and public officials. Based on the study subjects and each cohort definition, the number of observations, incidences, and the incidence rate according to sex and age groups was calculated. The incidence rate was estimated based on the incidence per 100,000 person-year, and 95% confidence intervals calculated according to the Poisson distribution. Results: The result shows that the number of cancer cases in the all-worker group decreases after the age of 55, but the incidence rate tends to increase, which is attributed to the retirement of workers over 55 years old. Despite the specific characteristics of the workers, the trend and figures of cancer incidence revealed in this study are similar to those reported in previous studies of the overall South Korean population. When comparing the incidence rates of all workers and the control group of public officials, the incidence rate of public officials is generally observed to be higher in the age group under the age of 55. On the other hand, for workers aged 60 or older, the incidence rates were 1,065.4 per 100,000 person-year for all workers and 1,023.7 per 100,000 person-year for civil servants. Conclusions: This study analyzed through health insurance data including all workers in Korea, and analyzed the incidence of cancer of workers by sex and age. In addition, further in-depth researches are needed to determine the incidence of cancer by industry.

공공 빅데이터 플랫폼 '혜안'을 통한 산사태 및 사방댐 인식 분석 (A Study on Public Awareness of Landslide and Check Dam Using the Big Data Platform 'Hyean')

  • 박소희;강민정;유송
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제18권4호
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    • pp.687-698
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    • 2022
  • 연구목적: 본 연구는 빅데이터 플랫폼 '혜안'을 사용하여 2015년에서 2020년 사이의 산사태와 사방댐에 대한 언론 및 대중의 인식을 파악하고 방재 분야에서 '혜안'의 활용성을 확인하고자 수행되었다. 연구방법:빅데이터 플랫폼 '혜안'의 키워드 검색을 사용하여 2015~2020년의 '산사태'와 '사방댐'에 대한 검색 총량 및 시기에 따른 매체별 검색어 출현 횟수, 그리고 긍·부정 추이를 확인하였다. 연구결과:산사태에 비해 사방댐에 대한 인식이 현저하게 부족하며, 사방댐에 대한 언론보도와 트위터 및 블로그에서 나타나는 대중의 인식 수준 사이에 현저한 괴리가 나타난다. 산사태의 실제 발생 시기에 따라 극명하게 관심이 나타나는 '산사태'와 달리 '사방댐'에 대한 자료는 산사태의 실제 발생 시기와 시기적 연관성이 낮다. 사방댐에 대한 긍정적인 인식이 유추되지만 '혜안'으로는 재난 방지책에 대한 정확한 통계적 긍·부정 인식 확인이 어렵다. 결론: 전문가들이 사방사업에 대해 긍정적으로 인식하는 것에 비해 산사태에 대한 효과적인 방지책으로서의 사방댐에 대한 대중인식은 매우 저조하므로 사방사업에 대한 적극적인 홍보가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 추후 다양한 SNS 플랫폼에 대해 추가적인 빅데이터 조사와 함께 방재사업의 직접적 영향권에 있는 사람들을 대상으로 주기적인 현장 설문조사가 동반되어야 할 것이다. '혜안'을 사용한 방재 분야의 효과적인 인식 파악에는 한계가 있으므로 이를 활용한 지자체/정부적 정책 수립에는 신중을 기해야할 것이다.

텍스트 마이닝을 이용한 메이커 운동의 트렌드 분석 (Trend Analysis in Maker Movement Using Text Mining)

  • 박찬혁;김자희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.468-488
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    • 2018
  • 메이커 운동은 필요한 물건을 직접 만드는 사람들이 모여, 창의적 만들기를 통해 지식과 경험을 공유하는 사회와 문화의 움직임이다. 그러나 지난 10년간 메이커 운동이 빠르게 성장하면서, 어디까지를 메이커 운동으로 볼 것인지에 대한 공감대가 아직 부족하다. 앞으로의 발전 방향성을 모색하기 위해서는, 지금까지 메이커 운동이 어떻게 변화해 왔는지를 조망하는 것이 필요하다. 본 연구는 메이커 운동에 대한 이슈가 일반 미디어에서 어떻게 변화됐는지를 파악하기 위하여 언론 기사들을 텍스트 기반의 빅데이터 분석 방법론을 활용하여 분석한다. 특히 시간에 따른 관심의 변화를 다각도로 분석하기 위하여 키워드 네트워크 분석과 동적 토픽 모델을 통합적으로 적용한다. 키워드 네트워크는 메이커 운동의 발전을 분석하기 위하여 단어 수준에서 시기별 주요 키워드를 도출하고, 동적 토픽 모델은 메이커 운동이 아우르는 다양한 분야 관점에서 관심도의 변화를 단어와 토픽, 문서의 세 가지 수준에서 파악할 수 있도록 도와준다. 결과적으로 주요 토픽은 창업, 메이커스페이스, 메이커 교육 등이 식별되었고, 주요 키워드는 3D프린터와 기업에서 교육으로 변화된 것을 확인할 수 있다.

빅데이터와 AI를 활용한 의료영상 정보 시스템 발전 방향에 대한 연구 (A Study on the Development Direction of Medical Image Information System Using Big Data and AI)

  • 유세종;한성수;전미향;한만석
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권9호
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    • pp.317-322
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    • 2022
  • 정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

Analysis of the relationship between service robot and non-face-to-face

  • Hwang, Eui-Chul
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.247-254
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    • 2021
  • 코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.

카오스 이론 기반 시계열의 내재적 패턴분석: 룰렛과 KOSPI200 지수선물 데이터 대상 (Analysis of Intrinsic Patterns of Time Series Based on Chaos Theory: Focusing on Roulette and KOSPI200 Index Future)

  • 이희철;김홍곤;김희웅
    • 지식경영연구
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    • 제22권4호
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    • pp.119-133
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    • 2021
  • 각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.