본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 QR 코드에 관한 연구 동향을 살펴보고 향후 활용 방안을 수립하는 데 그 방향성을 제시하는 것이다. 먼저 QR 코드에 관한 주제 분야별, 연도별 연구 동향을 살펴보고, 텍스트 분석을 실시한다. 아울러 이 결과를 데이터 시각화하여 분석결과를 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 데이터 scraping 및 수집을 하였으며, R x64 4.0.2 프로그램 패키지를 활용 전처리 활동과 빅데이터 분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 QR 코드 관련 연구가 지속적으로 증가하는 추세가 발견되었다. 둘째, 빈출키워드를 분석한 결과 주제 분야별, 연도별로 다소 차이가 있으나 전반적으로 모든 분야에서 QR 코드 사용이 유사한 형태로 나타났다. 본 연구는 QR 코드에 관한 연구가 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 향후에도 같은 추세로 활용가능성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 QR 코드가 사회문화적 현상을 반영하고 있으며, 우리는 이를 정보의 수단 및 활용의 관점으로 접근할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 QR 코드에 관한 정부지원 및 활성화 방안을 마련하는데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.
인터넷의 발전으로 온라인 쇼핑이 활성화 되면서 소비자들의 구매 형태가 기존의 대면 구매방식에서 온라인 구매방식으로 변하고 있다. 이에 수많은 판매자가 쇼핑몰로 유입되었고, 판매자들 간의 경쟁이 매우 치열한 실정이다. 따라서 쇼핑몰 내 판매자들은 소비자의 구매 패턴 및 제품 판매동향을 분석하여 합리적인 마케팅 전략을 세울 필요가 있다. 본 논문에서는 오픈 쇼핑몰에서 판매업자가 동일 제품을 판매하는 경쟁사의 제품 가격, 평점, 판매수량을 시간대별로 분석하여 소비자의 구매 패턴을 파악했다. 또한 수집된 정보들을 차트로 가시화하여 자사와 경쟁사의 판매동향을 쉽게 비교할 수 있도록 하였다. 위 시스템을 사용하면 분석된 구매패턴을 통해 판매수량을 예측할 수 있고 판매동향을 파악하여 상품의 합리적인 가격 선정이 가능하다.
The purpose of this study is to grasp the understanding of smart cities and to review whether the common perception of smart cities, as people understand it, is changing over time. This study analyzes keywords related to smart cities used in social network services (SNSs) in 2011, 2016, and 2020 respectively through semantic network analysis. Smart city discussions appearing on SNS in 2011 mainly focused on technology, and the results of 2016 were generally similar to those of 2011. We can also find policy or business-oriented characteristics in emerging countries in 2020. We highlight that all the results of 2011, 2016, and 2020 have some correlation with each other through QAP(Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis, and among them, the correlation between 2011 and 2016 is analyzed the most. The results of the frequency analysis, centrality analysis, and CONCOR(CONvergence of interaction CORrelation) analysis support these results. The results of this study help establish policies that reflect the needs and opinions of citizens in planning smart cities by identifying trends and paradigm transitions expressed by people in SNS. Furthermore, it is expected to help emerging countries by enhancing the understanding of the essence and trend of smart cities and to contribute by suggesting the direction of more sustainable technology development in future smart city policies for leading countries.
본 연구는 4차 산업혁명 시대의 주요 직종군에 주목하여 기업의 채용경향성을 파악하는 것을 목표로 4차 산업혁명 관련 신직업 군 중 하나인 자율주행자동차 산업을 중심으로 기업의 채용 경향을 분석하였다. 기업의 채용공고 정보를 빅데이터로 분석하여 다음의 결과를 도출하였다. 우선, 채용경향성을 기술 분야와 업무분야로 나누어 확인한 결과, 기술분야가 하드웨어분야의 기업이라면 인성특질과 혁신특질이 두드러지는 인재상을 요구하였다. 다음으로 업무분야가 생산직이라면 인성특질이 두드러진 인재상을 원하는 것으로 나타났다. 또한 업무분야가 관리직이라면 소통특질이 두드러진 인재상을 요구하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 채용준비를 하는 구직자의 입장에서 자신의 인재상 특성을 확인하고 채용경향의 적합도를 고려하여 지원하면 효율적인 취업전략을 도모하는데 기초자료로 사용할 수 있다는 의의가 있다.
The purpose of this study is to prepare basic data that can be applied to the development of personalized programs in which chronic patients can actively participate in health care on their own, by analyzing the relationship between health literacy, level of metal health, and level of life health of patients with chronic diseases. For the study, the Korean Medical Panel's annual data(Version 2.1) was used, and 4,095 people aged 19 or older with chronic diseases and without disabilities were extracted, and frequency analysis, t-test, ANOVA, and chi-squared goodness of fit test, etc. were performed with IBM SPSS Statistics 26.0. As a result, it was found that the higher health literacy, the higher level of mental health and level of life health. In addition, the distribution between health literacy, level of mental health, and level of life health was found to be different from each other. Respondents with higher ability to health literacy tend to evaluate level of metal health and life health lower, and the rate of change in this trend was relatively higher than the rate of change in the tendency to evaluate level of mental health and life health higher in respondents with lower ability to health literacy.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석방법을 이용하여 유리천장 현상 관련 연구 동향을 분석하고 사회적 시사점을 제언하고자 하는 것이다. 유리천장의 연구 동향을 분석하기 위해 유리천장을 깬 역사적 사건인 '박근혜대통령 취임'을 중요 이슈로 설정하고 1기를 박대통령 재임 전, 2기는 재임 중, 3기는 재임 후로 구분하여 키워드를 수집하였다. 빈도분석 결과, 1기에는 주요 키워드로 선정된 '공무원'을 중심으로 연구가 이루어졌으며, 2기에는 '여성의 일가정 양립'이 주요 키워드군으로 선정되었다. 3기에는 여성 직업군의 키워드가 다양화되고 있었다. 일가정 양립 지원제도 이외에도 유리천장 요인 해소를 위한 제도개선에 관한 연구 및 연구대상 직종의 확대와 실생활에서의 이슈에 대한 해결책 제시를 위한 연구가 필요함을 사회적 시사점으로 제시하였으며, 추후 SNS나 뉴스기사에 나타난 일반대중의 '유리천장' 인식에 대한 연구가 필요함을 제언하였다.
미국 무역위원회(United States International Trade Commission)는 불공정 무역으로 인해 무역 질서를 해치는 경우 상계 관세(Countervailing Duties)와 반덤핑 관세(Antidumping Duties) 등을 징수하고 있다. 본 연구에서는 상기 연구 목적을 달성하기 위하여 상계 관세 및 반덤핑 관세와 관련된 데이터를 수집해 양적 분석을 수행하였다. 몇 가지 데이터 마이닝(Data mining) 기법을 활용한 본 연구의 양적 분석 결과, 미국의 상계 관세 및 반덤핑 관세 부과 경향이 우리나라의 중공업 산업의 성장률에 유의한 영향을 미친다고 잠정적으로 결론 내릴 수 있었다. 본 연구의 가장 큰 기여점은 '미국의 보호주의 무역기조가 울산지역의 주력산업의 경영성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다'는 직관적인 명제를 과거 데이터를 가지고 객관적으로 검증해보고 그 영향 정도를 계량화해 측정할 수 있도록 한 것이라고 할 수 있다.
본 연구의 목적은 모바일 메신저 환경에서 어떠한 요인들이 그래픽 이모티콘의 활용 정도에 영향을 미치는 지를 살펴보는 데 있다. 이러한 목적을 바탕으로, 인구통계학적 요인을 포함한 그래픽 이모티콘 활용 정도에 영향을 미치는 요소들을 성격 5 요인 모델 및 이용과 충족 관련 선행 연구들을 중심으로 추출하여, 이들 요인들이 그래픽 이모티콘 활용 정도에 영향을 미치는 가를 실증적으로 확인하였다. 자료는 온라인 서베이를 통해 수집되었으며, 자료의 분석을 위해서 위계적 회귀분석을 이용하였다. 연구결과, 남성보다는 여성이, 연령이 낮을수록 그래픽 이모티콘 활용도가 높아지는 것으로 드러났다. 개인 성격 측면에서는 외향성이 그래픽 이모티콘 활용 정도를 높이는 것으로 나타났다. 또한, 효율적인 커뮤니케이션 동기, 유행, 대화의 간결성 동기는 모두 이모티콘의 활용 정도를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 지니는 실무적 이론적 함의에 대해서도 논의한다.
본 연구는 구강관리용품 중 가장 대표적인 칫솔과 치약에서 이용자가 얻고자 하는 관련검색어를 통하여 이용자가 기대하는 선택정보를 구글 트렌드를 활용, 분석하여 이를 구강관리용품에 대한 교육의 기초자료로 제공하고자 한다. 구글 트렌드에서 제공하는 최초 시점인 2006년부터 2018년 현재(9월)까지의 시기에서 영문 Toothbrush와 Toothpaste를 검색한 뒤 인기순으로 정렬하여 노출되는 관련 검색어 각 25개 총325개의 검색어를 연도별로 수집하였다. 그 후 이용자가 기대하는 검색기능을 파악하는 검색어 세부분석방법과 빅데이터 프로그램 넷마이너를 활용한 단어 네트워크 분석의 두가지 방법으로 분석하였다. 연구 결과 전 세계적으로 Toothbrush에 대하여 브랜드에 대한 기대와 관심이 높았으며 Toothpaste에 대하여 치약의 기능에 대한 기대와 관심이 높았다. 이를 통해 구강교육의 동기부여를 높이기 위해 칫솔은 브랜드, 치약은 치약의 기능에 대한 지식과 정보를 활용하고 제공함으로써 환자의 흥미를 높이는 것이 효과적으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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