• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.241-248
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• 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.

• 패션비즈니스
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• 제26권3호
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• pp.138-154
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• 2022

The purpose of this study is to identify the characteristics of domestic American casual fashion trends using big data text mining analysis. 108,524 posts and 2,038,999 extracted keywords from Naver and Daum related to American casual fashion in the past 5 years were collected and refined by the Textom program, and frequency analysis, word cloud, N-gram, centrality analysis, and CONCOR analysis were performed. The frequency analysis, 'vintage', 'style', 'daily look', 'coordination', 'workwear', 'men's wear' appeared as the main keywords. The main nationality of the representative brands was Japanese, followed by American, Korean, and others. As a result of the CONCOR analysis, four clusters were derived: "general American casual trend", "vintage taste", "direct sales mania", and "American styling". This study results showed that Japanese American casual clothes are influenced by American casual clothes, and American casual fashion in Korea, which has been reinterpreted, is completed with various coordination and creative styles such as workwear, street, military, classic, etc., focusing on items and brands. Looks were worn and shared on social networks, and the existence of an active consumer group and market potential to obtain genuine products, ranging from second-hand transactions for limited edition vintages to individual transactions were also confirmed. The significance of this study is that it presented the characteristics of American casual fashion trends academically based on online text data that the public actually uses because it has been spread by the public.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.61-81
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• 2021

언택트 시대에 새로운 여행의 형태로 자동차를 숙박공간으로 활용하는 차박이 주목받고 있다. 저렴한 비용, 편의성, 안전성 등의 장점과 함께 독립적인 여행을 가능하게 하는 차박의 특징으로 인해 차박 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 차박에 대한 인기와 관련 산업이 급격히 성장하고 있음에도 불구하고 차박 트렌드를 이해하기 위한 학술적 논의는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 새로운 형태의 여행 문화로 자리 잡고 관련 산업의 지속적 성장을 위해서는 차박에 대한 대중의 인식의 이해가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 마케팅믹스 이론과 빅데이터 분석을 바탕으로 차박에 대한 대중의 인식을 분석한다. 분석 결과에 따르면 차박은 소비자 주도의 여행 문화로 자리 잡고 있고, 자동차 산업의 애프터마켓 성장에 기여하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자들은 경제적이고 현명한 방법으로 여행을 즐기는 경향이 강해지고 있으며 소셜 미디어를 통해 정보 공유에 적극적이다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 새로운 여행 트렌드인 차박에 대한 초기 연구로써 이론적 기반을 바탕으로 한 빅데이터 분석 연구라는 점에서 의의가 있으며 활성화 방안에 대한 실무적 논의를 하였다는 점에서도 의미가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.10-17
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 이슈가 되며 빅데이터를 이용한 많은 서비스들이 개발됐다. 이에 따라 빅데이터 중에서도 가장 가치 있는 데이터로 여겨지는 공공 데이터를 활용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 공공 빅데이터 기반의 식품 가격 정보 분석 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 다양한 출처로부터 다양한 형태로 수집되는 식품 가격 관련 데이터를 분석하여 특징에 따라 분류한다. 또한 제안하는 시스템은 빅데이터 분석 기법을 통해 식품의 가격에 영향을 미치는 요인을 분석하여 가까운 미래의 식품 가격을 예측하기 위한 자료로 활용한다. 마지막으로 제안하는 시스템은 데이터 시각화를 통해 분석된 결과를 사용자에게 제공한다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권1호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to evaluate the walking behavior analysis methodology used in the previous studies, paying attention to the demand for empirical data collecting for urban and neighborhood planning. The preceding researches are divided into (1)Recording, (2) Surveys, (3)Statistical data, (4)Global positioning system (GPS) devices, and (5)Mobile Big Data analysis. Next, we analyze the precedent research and identify the changes of the walkability research. (1)being required empirical data on the actual walking and moving patterns of people, (2)beginning to be measured micro-walking behaviors such as actual route, walking facilities, detour, walking area. In addition, according to the trend of research, it is analyzed that the use of GPS device and the mobile big data are newly emerged. Finally, we analyze pedestrian data based on mobile big data in terms of 'application' and distinguishing it from existing survey methodology. We present the possibility of mobile big data. (1)Improvement of human, temporal and spatial constraints of data collection, (2)Improvement of inaccuracy of collected data, (3)Improvement of subjective intervention in data collection and preprocessing, (4)Expandability of walking environment research.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1399-1410
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• 2015

기업들은 다가오는 데이터 경쟁시대를 이해하고 이에 대비해야 한다며 가트너는 기업의 생존 패러다임에 많은 변화를 요구하고 있다. 또한 통계 알고리즘 기반의 예측분석을 통한 비즈니스 성공 사례들이 발표되면서, 과거 데이터 분석에 따른 사후 조치에서 예측 분석에 의한 선제적 대응으로의 전환은 앞서가고 있는 기업의 필수품이 되어 가고 있다. 이러한 경향은 보안 분석 및 로그 분석 분야에도 영향을 미치고 있으며, 실제로 빅데이터화되고 있는 대용량 로그에 대한 분석과 지능화, 장기화되고 있는 보안 분석에 빅데이터 분석 프레임워크를 활용하는 사례들이 속속 발표되고 있다. 그러나 빅데이터 로그 분석 시스템에 요구되는 모든 기능 및 기술들을 하둡 기반의 빅데이터 플랫폼에서 수용할 수 없는 문제점들이 있어서 독자적인 플랫폼 기반의 빅데이터 로그 분석 제품들이 여전히 시장에 공급되고 있다. 본 논문에서는 이러한 독자적인 빅데이터 로그 분석 시스템을 위한 실시간 및 비실시간 예측 분석 엔진을 탑재하여 사이버 공격에 선제적으로 대응할 수 있는 프레임워크를 제안하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.19-34
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• 2023

글로벌시대의 환경속에서 '스타트업'의 트렌드와 인사이트를 파악하기 위해 빅데이터 분석 플랫폼인 Google Trends를 활용하여 최근 글로벌 스타트업 생태계를 심층 트렌드 분석을 실시하였다. 분석의 타당성을 위해 BIGKinds를 통해 핵심 키워드 '스타트업'과 '글로벌'의 상관관계를 검증하였다. 또한 '스타트업' 키워드나 용어의 검색 빈도를 파악하기 위해 Google Trends를 이용하여 추출한 데이터를 기반으로 네트워크 분석을 수행하였다. 연구결과, 키워드 사이에 강한 양적 선형관계를 보여주어 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타냈다(상관계수: +0.8906). Google Trends를 사용한 글로벌 스타트업 트렌드를 탐색한 결과 '그림4'와 같이 각 국가들의 시기별 관심도가 증가하거나 감소하는 매우 비슷한 선형적 형태를 나타났다. 특히 스타트업 관심도가 2020년 중반부터 코로나-19 팬데믹으로 인해 35~76 범위내에서 낮게 나타났지만, 2022년 3월 이후 스타트업 관심도가 눈에 띄게 상승하는 트렌드를 보였다. 또한, 한국을 제외한 각 국가별 Startups 관심도는 아주 비슷한 추세이고, 관련 주제는 startup company, technology, investment, funding, 키워드 검색어는 best startup, tech, business, invest, health, fintech 등이 공통적으로 나타나 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권4호
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• pp.397-413
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• 2017

본 연구의 목적은 4차 산업혁명의 스포츠 현장 적용을 위한 탐색적 연구를 통하여 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터를 직접 다루고 활용하기 위한 사례를 소개하고, 관련 정보를 제공하는 것이다. 수집된 문헌은 국내 외 학술 DB로부터 '소셜 빅데이터', '스포츠'와 관련된 문헌 302편이며, 분석된 문헌은 86편(국내 28편, 국외 58편)이다. 연구 결과, 스포츠산업 분야에 적용 가능한 소셜 빅데이터 분석 연구는 1) 스포츠 팬들의 관심사 및 스포츠 이벤트에 대한 주요 이슈 분석, 2) 미디어스포츠 인게이지먼트 연구, 3) 사용자 감성을 이용한 경기 승패 예측, 4) 프로선수 연봉 산정 모델 개발, 5) 연구동향 분석 등이 될 수 있다. 결론적으로, 스포츠산업 경영 분야에서 소셜 빅데이터 분석 기술은 다양하게 활용될 수 있기 때문에, 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터 분석 기술을 직접 다루고 이를 활용하기 위해서는 IT기술에 대한 선행 학습, 연구수행을 통한 노하우 습득, 그리고 융합적인 사고의 전환이 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.54-63
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• 2019

최근 지속가능경영은 중요한 경영적 대안과 전략으로 대두 되었으며, 건설산업을 포함한 전 산업 및 기업에게 점차 중요해지고 있다. 산업 및 기업적 차원에서 이에 대한 전략을 수립하고 지속적으로 관리하여 향상 시키는 것은 중요하며, 이를 보완하기 위해 수립된 전략에 대한 트렌드를 분석하는 것 또한 중요하다. 지속가능경영보고서는 기업의 미래지향적 경영방향과 전략을 파악할 수 있는 좋은 정보원(Information Source)이다. 건설기업의 전반적인 지속가능경영 전략과 트렌드를 파악하기 위한 가장 현실적인 방법은 대표적인 건설기업의 지속가능경영보고서를 분석하여 지속가능경영에 대한 키워드를 도출한 후, 이를 활용하여 빅데이터를 통한 트렌드 분석을 수행하는 것이다. 본 연구의 목적은 국내 대표적인 5개 건설대기업의 지속가능경영보고서 분석을 통해 도출된 키워드를 기반으로 빅데이터 분석을 실시하여 국내 건설기업의 지속가능경영 전략에서 나타나는 트렌드의 주요 특징과 시사점을 분석하는데 있다. 국내 건설기업의 지속가능경영 전략 트렌드를 이해하는 것은 건설기업의 미래지향적 경영방향과 전략을 파악할 수 있게 하며 향후 건설산업과 건설기업이 미래를 대비하기 위해 주력해야할 현안을 발굴할 수 있다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.113-123
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• 2020

본 논문은 과거와 현재의 패션 트렌드와 패션 유행 주기에 관한 빅데이터 분석을 실시하였다. 패션 전문가나 패션쇼가 아닌 일반 사람들의 데일리룩을 위한 패션 트렌드를 분석하는데 집중하였다. 소셜 매트릭스 도구인 텍스톰을 활용하여 빈도수 분석, N-gram 분석, 네트워크 분석 및 구조적 등위성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 패션 전문가가 아닌 일반 사람들의 데일리 룩을 대상으로 과거(1980년대, 1990년대)와 현재(2019년, 2020년)의 패션 키워드를 도출하였다. 둘째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되는 순환성과 순환 주기가 30-40년 정도로 짧아졌음을 빅데이터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.