• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.21-44
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• 2021

Purpose The opportunities and approaches to big data have grown in various ways in the digital era. Business analytics is nowadays an inevitable strategy for organizations to earn a competitive advantage in order to survive in the challenged environments. The purpose of this study is to analyze the intellectual structure of business analytics literature to have a better insight for the organizations to the field. Design/methodology/approach This research analyzed with the data extracted from the database Web of Science. Total of 427 documents and 23,760 references are inserted into the analysis program CiteSpace. Author co-citation analysis is used to analyze the intellectual structure of the business analytics. We performed clustering analysis, burst detection and timeline analysis with the data. Findings We identified seven sub- areas of business analytics field. The top four sub-areas are "Big Data Analytics Infrastructure", "Performance Management System", "Interactive Exploration", and "Supply Chain Management". We also identified the top 5 references with the strongest citation bursts including Trkman et al.(2010) and Davenport(2006). Through timeline analysis we interpret the clusters that are expected to be the trend subjects in the future. Lastly, limitation and further research suggestion are discussed as concluding remarks.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권3호
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• pp.1-5
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• 2012

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.114-116
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• 2016

오늘날 빅데이터 분석은 새로운 고객의 니즈를 추적하는 중요한 도구로 활용되고 있다. 빅데이터 분석 결과를 제공하는 다양한 사이트들은 각각의 서비스 유형과 특성에 따라 다양한 형태로 분석결과를 제시해주고 있다. 때문에 마케팅 분야에서 빅데이터 분석을 활용할 때는 각각의 사이트가 제공하는 빅데이터 분석 결과의 유형과 특성을 종합적으로 고려해야할 것이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 현재 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 사이트들의 분석 결과와 유형을 비교분석하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.73-78
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• 2021

빅데이터는 초연결·초지능·초융합으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 동력으로 이노베이션 창출, 비즈니스 모델 발굴을 위한 데이터 공유, 연계·활용이 중요하다. 그러나 빅데이터 플럇폼이 공유·연계를 고려하지 않고 폐쇄적으로 구축될 경우 양질의 풍부한 데이터 확보 및 활용이 어렵다. 따라서 본 논문은 데이터 생산·구축 및 연계·유통을 활성화 할 수 있도록 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례를 비교·분석하여 빅데이터 플랫폼 인프라의 발전 방향을 제시한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.290-296
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• 2022

Big Data is a data analysis technology empowered by late advances in innovations and engineering. In any case, big data involves a colossal responsibility of equipment and handling assets, making reception expenses of big data innovation restrictive to little and medium estimated organizations. Cloud computing offers the guarantee of big data execution to little and medium measured organizations. Big Data preparing is performed through a programming worldview known as MapReduce. Normally, execution of the MapReduce worldview requires organized joined stockpiling and equal preparing. The computing needs of MapReduce writing computer programs are frequently past what little and medium measured business can submit. Cloud computing is on-request network admittance to computing assets, given by an external element. Normal arrangement models for cloud computing incorporate platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), framework as a service (IaaS), and equipment as a service (HaaS).

• 벤처창업연구
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• 제11권6호
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• pp.185-194
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• 2016

최근 인터넷, 모바일 등의 보급이 보편화됨에 따라, 많은 정보를 담고 있는 방대한 양의 데이터를 활용한 빅데이터(BigData) 기술의 필요성이 대두되고 있다. 빅데이터 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있는 반면, 공공분야에서의 활용은 아직 미흡한 실정으로 본 연구에서 이를 적용하고자 한다. 다양한 공공분야 중 현재 뿐 아니라 미래사회에 큰 영향을 미치게 될 고령화를 키워드(Key-Word)로 실버산업에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 분석결과, 실버산업, 독거노인, 노화, 출생, 퇴임 의 5개 변수가 탐색되었으며, 서로 상관이 있는 것으로 확인되었다. 이에 실버산업에 대하여 나머지 4개의 변수의 영향력을 분석한 결과, 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 실버산업 발전의 대안으로써 독거노인 주거 공간 마련, 출산장려, 시니어 기술인 실버창업 활성화 지원의 필요성을 제안하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 계량적 접근을 통해 요인을 탐색하였다는 측면에서 이론적 시사점을 제공하였으며, 그 대안을 제시함으로써 실무적 시사점을 제공하고자 하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.77-84
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• 2016

최근 이슈가 되고 있는 핀테크 산업의 종류 및 특징에 대해 알아본다. 이를 통해 핀테크 산업의 본질은 플랫폼 사업이라는 것과 시장선점에 있다는 사실을 확인한다. 아울러 핀테크 산업이 성공하기 위해서는 기존 금융서비스보다 단가를 낮추기 위한 방안이 필요하고 이에 대한 해결책은 바로 빅데이터 활용 및 빅데이터 분석임을 인식 한다. 마지막으로 기존 금융권과 신생 핀테크 업체들 간의 상생을 위한 협력만이 우리나라 핀테크가 나아가야할 방향임을 제언한다.

• Advances in nano research
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• 제14권1호
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• pp.67-80
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• 2023

Economic investigation is one of the main issues regarding the design and production of small-scale structures. This paper concerns the creation, implementation, and economic aspects of the cross-section profile of small-scale structures regarding the dynamic response of the free and forced vibration behavior of spinning nanoscale beams based on big data analysis. According to the financial analysis, the three practical non-uniform functions of cross-sections are compared to the uniform beam in the same weight and the equal material used. The previous studies reported that the uniform beams are more stable and contain a better frequency response based on the mechanical analysis. Still, concerning the economic investigation, which means the considered structures should have equal length and have the same weight in the aspect of material used, the conclusion can be different from the mechanical aspect. Consequently, in the current paper, the dynamic response along with computer technology as well as the big data analysis of the free and forced vibration of the nanobeam regarding the economic shape of the cross-section is scrutinized.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.31-39
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• 2020

빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.681-689
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• 2019

세계경제포럼(WEF)의 제46차 다보스포럼은 향후 4차 산업의 지속적 성장을 예견하고 있다. 현재 4차 산업은 다양한 학문적·실무적 영역에서 주목받고 있으며, 4차 산업의 핵심기술로 빅데이터는 인공지능과 함께 4차 산업혁명을 선도할 주요 자원으로 평가받고 있다. 빅데이터의 관심이 증가하면서 이에 대한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 빅데이터에 대한 문헌 연구들은 정성적 연구에 치중되어 있어 정량적 연구가 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 MIS 분야의 빅데이터 연구 흐름을 분석하여 정량화에 대한 학문적 갈증을 해갈하고자 한다. 본 연구는 MIS분야의 주요 저널에 게재된 145개의 빅데이터 논문의 초록을 수집하였으며, 이중 과반수의 논문이 Decision Support Systems 저널에 게재된 것을 확인하였다. 편향을 제거하고자 DSS저널에 대해서만 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 2012년부터 2014년 사이에 경영분야에 빅데이터를 접목하는 연구가 주로 진행되었고 2015년부터 2017년 사이에는 빅데이터 자체에 대한 연구와 빅데이터를 효율적으로 사용하기 위한 시스템 개발 및 분석방법에 대한 연구가 주로 이루어졌다는 것을 발견할 수 있었다.