• 한국조리학회지
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• 제24권2호
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• pp.34-43
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• 2018

The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.551-571
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is to propose useful suggestions by analyzing the causal effect relationship between the failure rate of quality and the process variables in the C5ISR domain of the defense industry. Methods: The collected data through the in house Systems were analyzed using Big data analysis. Data analysis between quality data and A/S history data was conducted using the CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining) analysis process. Results: The results of this study are as follows: After evaluating the performance of candidate models for the influence of inspection data and A/S history data, logistic regression was selected as the final model because it performed relatively well compared to the decision tree with an accuracy of 82%/67% and an AUC of 0.66/0.57. Based on this model, we estimated the coefficients using 'R', a data analysis tool, and found that a specific variable(continuous maximum discharge current time) had a statistically significant effect on the A/S quality failure rate and it was analysed that 82% of the failure rate could be predicted. Conclusion: As the first case of applying big data analysis to quality issues in the defense industry, this study confirms that it is possible to improve the market failure rates of defense products by focusing on the measured values of the main causes of failures derived through the big data analysis process, and identifies improvements, such as the number of data samples and data collection limitations, to be addressed in subsequent studies for a more reliable analysis model.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.449-455
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• 2023

The purpose of this study is to explore adolescent depression, increase understanding of social problems, and develop prevention and intervention strategies. As a research method, social big data was used to collect information related to 'youth depression', and related factors were identified through data mining and analysis of related rules. We used 'Sometrend Biz Tool' to collect and clean data from the web and then analyzed data in various languages. The study found that online articles about depression decreased during the school holidays (January to March), then increased from March to the end of June, and then decreased again from July. Therefore, it is important to establish a government-wide depression management monitoring system that can detect risk signs of adolescent depression in real time. In addition, regular stress relief and mental health education are needed during the semester, and measures must be prepared to deal with at-risk youth who share their depressed feelings in cyberspace. Results from these studies can be expected to provide important information in investigating and preventing youth depression and to contribute to policy development and intervention.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.47-57
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• 2013

빅데이터 분석은 데이터의 양, 처리속도, 다양성 측면에서 데이터 마이닝과 달리 문제해결과 의사결정을 위해서는 새로운 도구를 필요로 한다. 많은 글로벌 IT기업들은 사용하기 쉽고 기능성이 우수한 모델링 능력을 가진 다양한 빅데이터 제품을 출시하고 있다. 빅데이터 패키지는 분석도구, 인프라, 플랫폼 형태로 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 솔루션이다. 빅데이터의 수집, 저장, 분석, 시각화가 가능한 제품이다. 빅데이터 패키지는 업체별로 제품 종류가 많고 복잡한 기능을 가질 뿐만 아니라 선정에 있어서 전문 지식을 필요로 하며 일반적인 소프트웨어 패키지보다 그 중요성이 높기 때문에 의사결정 방법의 개발이 요구된다. 본 연구는 빅데이터 패키지 도입을 위한 의사결정지원방법을 제안하는 것이 목표이다. 문헌적 고찰을 통하여 빅데이터 패키지의 특징과 기능을 비교하고, 선정기준을 제안한다. 패키지 도입 타당성을 평가하기 위하여 비용과 혜택 각각을 목표노드로 하는 AHP 모델 및 선정기준을 목표노드로 하는 AHP 모델을 제안하고 이들을 결합하여 최적의 패키지를 선정하는 과정을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제7권5호
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• pp.177-182
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• 2017

IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.175-195
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• 2019

본 연구는 온라인 소비자 커뮤니티의 소비자 욕구와 행동을 분석하기 위해 빅데이터-네트노그라피 통합모델을 사용하였다. 빅데이터 분석은 상관관계를 파악하기에는 용이하나, 인과관계는 알아내기 어렵기 때문에 네트노그라피 분석을 함께 사용하였다. 온라인 환경에서 수행하는 질적연구방식인 네트노그라피 방법론은 맥락파악에 있어서는 탁월하나, 장시간에 걸쳐 축적된 많은 양의 데이터를 분석하기에는 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통하여 온라인 커뮤니티 사이트에서 축적된 전반적인 자료의 패턴을 찾고, 네트노그라피 분석이 필요한 특이점을 발견한 뒤, 특이점 전후 지점에서만 네트노그라피 분석을 수행하였다. 본 연구에서 빅데이터 분석을 통해 드러난 다양한 현상의 원인을 네트노그라피 분석을 통해 설명할 수 있었다. 뿐만 아니라 빅데이터 분석으로는 잘 드러나지 않는 커뮤니티의 내부 구조적 변화까지도 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 그동안 빅데이터가 놓쳐온 비정형데이터로부터 맥락적 의미 분석은 물론 이해하기 어려웠던 온라인 소비자 행동 중 많은 부분을 효과적으로 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 빅데이터-네트노그라피 통합모델은 온라인 환경에서 소비자 욕구를 새롭게 발견하기 좋은 도구로 활용될 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 다양한 사례 적용연구를 통해 본 연구에서 제시한 방안의 적합성과 우수성을 검증하고 보완하고자 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.332-337
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• 2023

The purpose of the study was to analyze consumers' perceptions of gamification. Based on the analyzed data, we would like to provide data by systematically organizing the concept, game elements, and mechanisms of gamification. Recently, gamification can be easily found around medical care, corporate marketing, and education. This study collected keywords from social media portal sites Naver, Daum, and Google from 2018 to 2023 using TEXTOM, a social media analysis tool. In this study, data were analyzed using text mining, semantic network analysis, and CONCOR analysis methods. Based on the collected data, we looked at the relevance and clusters related to gamification. The clusters were divided into a total of four clusters: 'Awareness of Gamification', 'Gamification Program', 'Future Technology of Gamification', and 'Use of Gamification'. Through social media analysis, we want to investigate and identify consumers' perceptions of gamification use, and check market and consumer perceptions to make up for the shortcomings. Through this, we intend to develop a plan to utilize gamification.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.93-96
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• 2018

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.204-210
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• 2022

From the 1970s to the present, the number of new infectious diseases such as SARS, Ebola virus, and MERS has steadily increased. The new infectious disease, COVID-19, which began in Wuhan, Hubei Province, China, has pushed the world into a pandemic era. As a result, Countries imposed restrictions on entry to foreign countries due to concerns over the spread of COVID-19, which led to a decrease in the movement of tourists. Due to the restriction of travel, keywords such as "Corona blue" have soared and depression has increased. Therefore, this study aims to analyze the stress meaning network of the COVID-19 era to derive keywords and come up with a plan for a travel-related platform of the Post-COVID 19 era. This study conducted analysis of travel and stress caused by COVID-19 using TEXTOM, a big data analysis tool, and conducted semantic network analysis using UCINET6. We also conducted a CONCOR analysis to classify keywords for clustering of words with similarities. However, since we have collected travel and stress-oriented data from the start to the present, we need to increase the number of analysis data and analyze more data in the future.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.166-171
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• 2020

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.