Purpose: The coronavirus pandemic has affected the tourism industry in a big way. The travel industry suffered intense damage from the pandemic and procedures acquainted to containing its spread because the pandemic outbreak has led to a decline in the number of tourists and a change in their behavior. At this point, this research is to investigate adequate solutions for tourism industry to overcome the crisis in a post-Covid 19 era. Research design, data and methodology: The current author gathered data from each included study to analyze and summarize the evidence when conducting a literature analysis. This stage involves gathering and reviewing intricate texts databases for the meta-analysis. Results: The current author found total five solutions from numerous literature contents, suggesting how to overcome the crisis in a post-Covid era for tourism industry. Solutions as follows, (1) Drawing beginning illustrations, (2) Introducing Government Backing Programs, (3) Increasing Promotion of Tourism Destinations, (4) Enhancing Safety and Security Measures, and (5) Improving Infrastructure and Facilities. Conclusions: This research suggests that although the global economic recession leads to reduced demand and intense competition from other sectors, the tourism industry will be well positioned to weather these challenges if practitioners of tourism organizations follow five solutions of this research.
카디널리티 추정은 실생활의 많은 곳에서 사용되며, 큰 범위의 데이터를 처리하는 데 근본적 문제이다. 인터넷이 빅데이터의 시대로 넘어가며 데이터의 크기는 점점 커지고 있지만, 작은 온칩 캐시 메모리만을 이용하여 카디널리티 추정이 이뤄진다. 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 지금까지 많은 방법이 제안되었다. 그러나, 이러한 알고리즘에서는 estimator 간의 노이즈 발생으로 인해 정확도가 떨어지는 일이 발생한다. 이 논문에서는 노이즈를 최소화하는데 중점을 뒀다. 우리는 여러 개의 데이터 구조를 제안하여 각 estimator가 데이터 구조 수만큼의 추정값을 가지고, 이 중 가장 작은 값을 선택하여 노이즈를 최소화한다. 실험을 통해 이 방법이 이전의 가장 좋은 방법과 비교했을 때, 플로우당 1 bit와 같은 작은 메모리를 사용하면서 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인했다.
4차 산업혁명시대 최신 기술을 통해 공간 및 시간의 초월, 가상현실, 증강 현실 등이 구현되고 있다. 현재 인공지능, 증강현실, 빅데이터 등을 경험하고 있는 상황에서 방사선과 재학생들을 대상으로 4차 산업혁명 최신 기술에 대한 관심도와 4차 산업혁명시대 필요한 역량, 4차 산업혁명시대 방사선분야 채용 환경의 전망에 대한 인식도를 알아보고자 하였다. 2022년 2월 7일부터 2월 18일까지 대구시 소재 S대학교 방사선과 재학생 2, 3학년을 대상으로 설문지를 이용하여 인식도 조사를 분석하였다. 연구결과 3D 모델링 관심도가 평균 3.34 ± 1.09점으로 가장 높게 나타났으며, 빅데이터와 인공지능에 대해서도 보통 이상 3.27 ± 1.17, 3.33 ± 1.07점으로 관심을 보이고 있었다. 또한, 4차 산업혁명시대 필요한 역량 인식도와 4차 산업혁명시대 방사선분야 채용 환경 전망 인식도 간 상관성이 가장 높았으며(r=0.778, p<0.01), 4차 산업혁명 최신 기술 관심도와 4차 산업혁명시대 필요한 역량 인식도 간에도 상관성이 있음을 알 수 있었다(r=0.694, p<0.01). 4차 산업 혁명시대 3D프린팅, 인공지능, 빅데이터 등의 최신 기술을 다룰 수 있는 전문 교육 강화, 방사선 의료기술분야에서의 최신 기술과 관련된 취업역량 강화를 위한 교육이 필요할 것으로 판단된다.
2016년 1월 다보스 세계경제포럼에서 제4차 산업혁명이라는 화두가 세상에 던져진 이후 세계는 사회·경제적으로 큰 변화를 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에 품질경영의 방향에 대해 살펴보았다. 첫째로 미국, 독일, 일본 및 중국에서는 제4차 산업혁명시대에 사물인터넷, 로봇공학, 3D프린팅, 빅데이터, 인공지능 등의 새로운 정보통신기술과 기존 기술 및 산업과의 융합으로 산업구조가 변화되고 새로운 스마트 비즈니스가 창출되고 있다는 것을 확인했다. 둘째로 우리나라의 제4차 산업혁명의 핵심 기술수준은 선진국에 비해 미흡한 편이지만 2015년부터 새로운 환경에 적극 대응하기 위해 새로운 정보통신기술을 이용하여 스마트 생산방식 확산, 신산업 창출 등에 힘써오고 있다는 것을 파악했다. 마지막으로 제4차 산업혁명시대에 품질경영은 제품이나 서비스의 기획 및 설계단계에서부터 빅데이터 기반으로 시장의 요구를 실시간으로 반영한 것을 새로운 정보통신기술로 실시간 구현하는 것이라는 것을 확인했다.
Purpose The purpose of this study is to examine news articles and analyze trends and key agendas related to artificial intelligence(AI). In particular, this study tried to compare the reporting behaviors of Korea and the United States, which is considered to be a leader in the field of AI. Design/methodology/approach This study analyzed news articles using a big data method. Specifically, main agendas of the two countries were derived and compared through the keyword frequency analysis, topic modeling, and language network analysis. Findings As a result of the keyword analysis, the introduction of AI and related services were reported importantly in Korea. In the US, the war of hegemony led by giant IT companies were widely covered in the media. The main topics in Korean media were 'Strategy in the 4th Industrial Revolution Era', 'Building a Digital Platform', 'Cultivating Future human resources', 'Building AI applications', 'Introduction of Chatbot Services', 'Launching AI Speaker', and 'Alphago Match'. The main topics of US media coverage were 'The Bright and Dark Sides of Future Technology', 'The War of Technology Hegemony', 'The Future of Mobility', 'AI and Daily Life', 'Social Media and Fake News', and 'The Emergence of Robots and the Future of Jobs'. The keywords with high centrality in Korea were 'release', 'service', 'base', 'robot', 'era', and 'Baduk or Go'. In the US, they were 'Google', 'Amazon', 'Facebook', 'China', 'Car', and 'Robot'.
빅데이터 시대에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터를 분석하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 정부기관이 생산하는 공문서도 텍스트 기반의 대형 비정형데이터로 빅데이터 분석의 대상이 된다. 기관 내부의 업무효율, 지식관리, 기록관리 등의 관점에서 공문서 빅데이터를 분석하여 유용한 시사점을 도출해 나가야 할 것이다. 그러나, 현재 공공기관이 보유 중인 공문서의 상당수가 개방포맷이 아니어서 빅데이터 분석을 하려면 비트스트림에서 텍스트를 추출하는 전처리 과정이 요구된다. 또한, 문서파일 내에 맥락 메타데이터가 충분히 저장되어 있지 못하여 품질 높은 분석을 하려면 별도의 메타데이터 확보 노력이 필요하다. 결론적으로 현재의 공문서는 기계가독(machine readable) 수준이 낮아 빅데이터 분석에 비용이 많이 들게 된다. 이 연구에서는 향후 공문서가 기계가독 수준을 높이기 위해서는 공문서의 개방포맷화, 기안문 서식의 표준태그화, 자기 기술(self-descriptive) 메타데이터 확보, 문서 텍스트 태깅 등이 선행될 필요가 있다는 점을 제안한다. 첫째, 문서가 스스로를 설명하기 위해 추가되어야 하는 메타데이터 항목들을 제시하고 이 메타데이터들이 기계가독형이 되도록 문서파일에 저장하는 방법을 제안한다. 둘째, 문서 내용 분석 시 자연어 처리에만 의존하지 않고 행정 맥락에 따라 중요한 키워드를 미리 국제표준 태그로 마킹하여 기계가독형이 되도록 하는 방안을 제안한다.
Purpose - This study attempted to analyze news big data in order to examine the trend of change in housework due to technological innovation and family changes. Research design, data, and methodology - News big data was collected from Bigkinds for the purpose of trend analysis. A total of 8,270 articles containing 'housework' were extracted from news articles between January 1, 1990 and December 31, 2021. 11 general daily newspapers and 8 business newspapers were selected and were analyzed by dividing them into five-year units. Result - The change of trends in housework that appeared through news big data analysis can be summarized as below. First, the tendency to regard housework as work of women or housewives is gradually weakening. Instead, the centrality of connection with double income is increasing. Second, there is a tendency to strengthen the institutional approach to evaluation of the productivity of housework. Third, the possibility of market substitution for housework is expanding. Conclusion - In the era of the 4th industrial revolution, examining the impact of technological innovation and family change on housework not only enables the prospect of an industry, but also provides implications for policies related to housework. In addition, this study is differentiated in that it contributed to expand the field of housework research previously limited to analyzing survey data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.4038-4056
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2018
Recently, the most frequently studied topics related to the fourth industrial revolution (FIR) are Big data, AI, Cloud Computing and Internet of Things- these four components are collectively known as the main components of the FIR (henceforth MCs). The MCs have a wide range of effects on workers' performance. As such it is imperative that these components are properly understood. This understanding will lead to a proper recognition of the attitudes that workers need to adopt to the MCs. Specifically, the attitudes of workers to several variables need to be examined, including importance, intention to use, belief in improvement, efficacy to use, and negative cognition. Each of these variables plays a role in determining how worker's performance in the FIR era will change. The performance-related variables such as self-efficacy, expectations, and acceptance of change are also crucial. These variables are related to creation of new opportunities, and can greatly influence performance in the FIR era. This study explains how specific attitudes to MCs improve performance-related factors for FIR. The adoption of these attitudes will ultimately lead to more successful adaption to the FIR era.
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.
4차 산업혁명 시대에 사물인터넷과 모바일을 통해 수집된 다양한 정보를 이용해 공공 및 민간영역의 새로운 비즈니스모델을 위한 빅데이터 산업이 각광을 받고 있다. 하지만, 개인정보 비식별화 조치를 통한 빅데이터 통합 및 분석를 수행하면서 개인프라이버시가 노출될 위험성을 여전히 가지고 있다. 최근 개인정보를 노출하지 않고 데이터의 가치를 유지하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터산업 활성화를 위해 의료, 농업 등 산업별로 개인정보 보호체계가 필요함을 강조하였다. 비식별화된 개인정보의 적정성 평가 기준을 개인 민감정보 중심의 의료분야는 k-익명성 최소값을 일반적인 산업분야의 평균값 보다 높은 5 이상으로 설정해야하며, 농업분야에서는 개인별 민감정보범위에 개인소유 반려견이나 농지 정보를 포함시켜서, 산업별 특성에 맞게 개인정보 보호체계를 보완해야하며, 해당 산업의 특정지역을 대상으로 먼저 실증을 거처 전국적으로 확산하는 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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