• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.215-228
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• 2020

본 연구는 경쟁이 심한 화장품 시장에 새롭게 뛰어들어 빅데이터 분석을 활용하여 브랜드 컨셉을 개발한 기업의 사례를 소개하고 있다. 안티에이징 관련 좋은 원재료 기술을 보유한 스킨리버스랩은 기능성화장품 시장에 새롭게 브랜드를 출시하였다. SNS 데이터를 화장품에 대한 소비자 태도, 기능성화장품에 대한 소비자 태도, 기능성화장품의 대표 경쟁사 분석, 소비자의 제품 사용 경험 등의 4가지 측면에서 분석하여 로지컬리스킨이라는 매력적인 브랜드 컨셉을 개발하였다. AI 기반 빅데이터 분석 툴인 루미노소를 이용하여 맥락 기반의 감성분석, 연관어 분석, 워드클라우드 분석 등을 통해 소비자에 대한 인사이트를 도출하였다. 로지컬리스킨은 유명잡지나 앱에서 다수의 상을 수상하며 글로벌 트랜드 기준에 부합한 제품으로 인정을 받았고, 미국, 홍콩을 포함한 6개 국가에 진출하였다. 로지컬리스킨 사례는 외부 데이터 만으로 소비자 인사이트를 도출하여 신생 기업이 신규 브랜드로 시장에 진출한 사례이며, AI 기반 감성 분석을 적용한 사례로서 의의가 있다.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.388-393
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• 2024

The convergence of machine learning and smart farm is becoming more and more important. The purpose of this research is to quantitatively analyze machine learning and smart farm with bibliographic data from 2013 to 2023. This study analyzed the 251 articles, filtered from the Web of Science, with regard to the article publication trend, the article citation trend, the top 10 research area, and the top 10 keywords representing the articles. The quantitative analysis results reveal the four points: First, the number of article publications in machine learning and smart farm continued growing from 2016. Second, the article citations in machine learning and smart farm drastically increased since 2018. Third, Computer Science, Engineering, Agriculture, Telecommunications, Chemistry, Environmental Sciences Ecology, Material Science, Instruments Instrumentation, Science Technology Other Topics, and Physics are top 10 research areas. Fourth, it is 'machine learning', 'smart farming', 'internet of things', 'precision agriculture', 'deep learning', 'agriculture', 'big data', 'machine', 'smart' and 'smart agriculture' that are the top 10 keywords composing authors' keywords in the articles in machine learning and smart farm from 2013 to 2023.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.49-56
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• 2017

In this paper we propose the approach for big data integration so as to analyze, visualize and predict the future of the trend of the market, and that is to get the integration data model using the R language which is the future of the statistics and the Hadoop which is a parallel processing for the data. As four approaching methods using R and Hadoop, ff package in R, R and Streaming as Hadoop utility, and Rhipe and RHadoop as R and Hadoop interface packages are used, and the strength and weakness of four methods are described and analyzed, so Rhipe and RHadoop are proposed as a complete set of data integration model. The integration of R, which is popular for processing statistical algorithm and Hadoop contains Distributed File System and resource management platform and can implement the MapReduce programming model gives us a new environment where in R code can be written and deployed in Hadoop without any data movement. This model allows us to predictive analysis with high performance and deep understand over the big data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.563-572
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• 2021

Background and objective: The ongoing COVID-19 pandemic restricted daily life, forcing people to spend time indoors. With the growing interest in mental health issues and residential environments, 'pet plants' have been receiving attention during the unprecedented social distancing measures. This study aims to analyze the change in trends of pet plants before and during the COVID-19 pandemic and provide basic data for studies related to pet plants and directions of future development. Methods: A total of 2,016 news articles using the keyword 'pet plants' were collected on Naver News from January 1, 2018 to August 15, 2019 (609 articles) and January 1, 2020 to August 15, 2021 (1,407 articles). The texts were tokenized into words using KoNLPy package, ultimately coming up with 63,597 words. The analyses included frequency of keywords and topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify the inherent meanings of related words and each topic. Results: Topic modeling generated three topics in each period (before and during the COVID-19), and the results showed that pet plants in daily life have become the object of 'emotional support' and 'healing' during social distancing. In particular, pet plants, which had been distributed as a solution to prevent solitary deaths and depression among seniors living alone, are now expanded to help resolve the social isolation of the general public suffering from COVID-19. The new term 'plant butler' became a new trend, and there was a change in the trend in which people shared their hobbies and information about pet plants and communicated with others in online. Conclusion: Based on these findings, the trend data of pet plants before and after the outbreak of COVID-19 can provide the basis for activating research on pet plants and setting the direction for development of related industries considering the continuous popularity and trend of indoor gardening and green hobby.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.332-341
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• 2023

Notable trends in the restaurant start-up market after the lifting of social distancing include increasing interest in start-ups, emphasizing the importance of food quality and diversity, decreasing the relative importance of delivery services, and increasing interest in certain industries. The data collection period is three years from April 2021 to May 2023, including before and after social distancing, and texts extracted from blogs, news, cafes, web documents, and intellectuals provided by Naver, Daum, and Google were collected. For the collected data, the top 30 words were derived through a refining process. In addition, based on April 2021, the application period of social distancing, data from April 2021 to April 2022, and data from May 2022 to May 2023, Through these changes in trends, founders can capture new opportunities in the market and develop start-up strategies. In conclusion, this paper provides important insights for founders in accurately understanding the changes in food service start-up trends and in developing strategies appropriate to the current market situation.

• 한국조리학회지
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• 제23권7호
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• pp.1-10
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• 2017

This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) utilizing the "Social Metrics". Through the social insights, the related words related to cooking were analyzed and visualized about attributes, products, hobbies and leisure. As a result of the analysis, keywords were found such as cooking, entrepreneurship, franchise, restaurant, job search, Twitter, family, friends, menu, reaction, video, etc. As a theoretical implication of this study, we proposed how to utilize big data produced from various online materials for research on restaurant business, interpret atypical data as meaningful data and suggest the basic direction of field application. In order to utilize positioning of customers of restaurant companies in the future, this study suggests more detailed and in-depth consumer sentiment as a basic resource for marketing data development through various menu development and customers' perception change. In addition, this study provides marketing implications for the foodservice industry and how to use big data for the cooking industry in preparation for the fourth industrial revolution.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.103-110
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• 2021

본 연구의 목적은 '대학 핵심역량'과 관련된 주제를 다룬 최근 10년간(2011~2020년) 언론사 보도기사의 추이와 학술지 논문들의 연구동향을 빅데이터 분석방법으로 확인해 보고자 한다. 본 연구의 주요 연구방법론은 빅카인즈 분석 시스템과 언어네트워크 분석 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 대학 핵심역량 관련 언론사 기사수는 2014년 12월, 2020년 후반기에 급증하는 키워드 트렌드를 보였다. 관련 연관어는 교육과정, 특성화, 사업단, 교육부, ACE, 경쟁력 등으로 나타났다. 둘째, 관련 연구논문 키워드 간의 언어네트워크 값은 연결정도 554개, 평균연결 18,467개, 밀도 0.637을 보였다. 연결정도 중심성은 대학(1606), 역량(1481), 핵심(1349), 핵심역량(1301) 등의 순으로 분석되었다. 매개 중심성 높은 키워드는 핵심역량(13.101), 대학생(13.101), 대학(13.101), 역량(13.101)으로 분석되었다. 본 연구결과는 고등교육기관 구성원, 교육정책 관련 전문가, 교육학자 등에게 향후 연구 및 정책 입안, 교육 프로그램 기획 및 운영 등에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2232-2240
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• 2015

최근 빅데이터 분야에서는 고객의 흥미가 높은 상품이나 과거 구매 내역 등 기존 보유한 데이터를 수집 및 재가공하여 사용자의 거래성향을 분석(상품 추천, 판매 예측 등)하는데 활용하려는 추세이다. 기존 사용자의 성향 관련 연구들은 조사시기와 대상의 범위가 한정적이며 세부 상품에 대한 예측이 어렵고, 실시간성이 없기 때문에 트렌드에 적절한 빠른 판매 전략을 도입하기가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문은 기계학습 알고리즘 응용하여 사용자의 거래성향 분석에 활용한다. 기계학습 알고리즘 응용 결과 세부 상품별 추론할 수 있는 다양한 지표를 추출할 수 있음을 증명하였다.