• 제목/요약/키워드: Big data collection

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빅 데이터를 활용한 고프코어 룩에 대한 인식 (The Perception of Gorpcore Look Using Big Data)

  • 김지우;김정미
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.77-92
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    • 2023
  • The purpose of this study is to investigate the public perception of Gorpcore through Big Aata analytics. The study was conducted based on the collection of Big Data on the word 'Gorpcore' through Textom from July 24, 2017 to March 31, 2023. As a result, 63,386 words were collected from a total of 18,879 posts, and the top 50 words were determined based on frequency of appearance. Based on the collected words, centrality measures and CONCOR algorithm were performed in Ucinet 6. The research results are as follows. 1) The frequency of appearance was high in the order of 'Gorpcore look', 'fashion', 'coordination', 'clothes', 'outdoor', 'Musinsa', 'look', 'trend', 'brand' and 'ahjussi (middle-aged old man in Korean)'. These words had high TF-IDF scores, which leads to the conclusion that these are key words that are recognized as important. 2) Network centrality shows that 'Gorpcore look', 'fashion', 'outdoor', 'coordination', 'clothes', 'trend', 'look' and 'style' have a high correlation with other words. Through this, it was found that the public thinks it is important to create a variety of fashions by styling high-performance outdoor wear and casual wear, and that they are highly interested in clothes and in brands leading the Gorpcore trend. 3) As a result of the CONCOR algorithm, four significant groups were formed. The words that appear in each group are as follows. Group 1 - 'outdoor', 'Gorp', 'Normcore', 'hiking', 'functionality', 'new', 'sports', 'casual wear', 'activity', 'generation', 'collaboration'. Group 2 - 'fashion', 'trend', 'look', 'brand', 'style', 'shoes', 'ugly', 'item', 'trend', 'product', 'Salomon', 'padded jacket', 'stylishness', 'utilization', 'Winter', 'street', 'design', 'retro', 'popular', 'styling'. Group 3 - 'Gorpcore look', 'coordination', 'Musinsa', 'windbreaker', 'recommendation', 'Arcteryx', 'pants', 'man'. Group 4 - 'clothes' 'ahjussi', 'jacket', 'launching', 'spring', 'The North Face', 'collection', 'utility', 'jumper'. As a result, it can be seen that the Gorpcore is also regarded as a part of outdoor, fashion, coordination, and casual wear.

소셜빅데이터 수집 및 분석을 위한 아동청소년 학교폭력 온톨로지 개발 (Ontology Development of School Bullying for Social Big Data Collection and Analysis)

  • 한윤선;김하영;송주영;송태민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.10-23
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    • 2019
  • 소셜빅데이터는 아동청소년의 학교폭력 현상에 대한 풍부하고 다각적 시각을 제공할 수 있지만, 복잡하고 다양한 비정형 텍스트로 구성되어 있어 자료의 체계적인 수집과 활용이 어렵다. 소셜빅데이터의 수많은 정보 가운데 의미 있는 개념을 추출하고 자료를 효과적으로 수집하기 위해서는 연구주제에 상응하는 핵심용어를 명시하고, 해당 개념 간의 관계를 나타내주는 온톨로지의 역할이 중추적이다. 본 연구는 온톨로지의 개념을 정리하고, 7단계에 걸친 온톨로지 개발 과정을 구체적으로 설명한 후, 학교폭력 소셜빅데이터 수집 및 분석을 위한 온톨로지 구축에 적용하였다. 그 결과, 학교폭력의 대상, 원인, 유형, 장소, 지역, 대응방안 6가지 영역을 중심으로 최상위 계층인 대분류를 구성하고, 중분류 및 소분류 체계를 거쳐 총 2,400여 개의 핵심용어를 도출하였다. 본 연구의 의의는 온톨로지 수집 및 개발과정을 설명하고, 기존의 연구방법과는 다소 차별을 두는 소셜빅데이터를 활용한 연구모형을 학교폭력 연구에 제시하였다는 것이다. 소셜빅데이터 분석의 기초가 되는 온톨로지 개발 연구는 좁게는 학교폭력 대상자들에 대한 이해를 제고시킬 뿐 아니라, 거시적으로는 학교폭력이라는 사회현상을 바라보는 한국사회의 시각에 대한 정보를 제공하는 실천적 함의가 있다.

Development of a Matadata-based Green Building Information Management System for AEC Industries

  • OH, Minho;LIM, Se Young;KIM, Yong Hee;LEE, Tae Dong
    • 국제학술발표논문집
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    • The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.646-647
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    • 2015
  • Green building information used by the AEC industry is diverse and extensive), causing difficulties for personnel regarding the collection and utilization of information in the form of inaccurate searches about related laws, inefficient management of searched information and overlapping works. Therefore, this research aims to propose a law search system utilizing metadata for more accurate and efficient searches of green building information. The proposed system is expected to contribute to improve productivity of construction projects by reinforcing the accuracy and efficiency of searches for the collection and utilization of green building information.

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Suggested social media big data consulting chatbot service for restaurant start-ups

  • Jong-Hyun Park;Jun-Ho Park;Ki-Hwan Ryu
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제12권3호
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    • pp.68-74
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    • 2023
  • The food industry has been hit hard since the first outbreak of COVID-19 in 2019. However, as of April 2022, social distancing has been resolved and the restaurant industry has gradually recovered, interest in restaurant start-ups is increasing. Therefore, in this paper, 'restaurant start-up' was cited as a key keyword through social media big data analysis using TexTom, and word frequency and cone analysis were conducted for big data analysis. The keyword collection period was selected from May 1, 2022, when social distancing due to COVID-19 was lifted, to May 23, 2023, and based on this, a plan to develop chatbot services for restaurant start-ups was proposed. This paper was prepared in consideration of what to consider when starting a restaurant and a chatbot service that allows prospective restaurant founders to receive information more conveniently. Based on these analysis results, we expected to contribute to the process of developing chatbots for prospective restaurant founders in the future

반도체 공정에서 인 메모리 데이터 그리드를 이용한 고속의 빅데이터 처리 시스템 구현 (Implementation of High Speed Big Data Processing System using In Memory Data Grid in Semiconductor Process)

  • 박종범;이방원;김성중
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.125-133
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    • 2016
  • 최근 하드웨어와 소프웨어의 발전으로 데이터의 처리 용량과 처리 속도도 급속하게 증가하고 있다. 이로 인한 데이터 사용량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이미 컴퓨터가 처리해야하는 자료는 초당 5천 트랜잭션을 넘었다. 이처럼 빅데이터가 중요한 이유는 실시간 때문이며, 이는 어떠한 상황에서도 모든 데이터를 분석하여 정확한 데이터를 적시에 얻을 수 있기 때문이다. 또한, 빅데이터를 활용한 스마트 공장을 만들면 개발 및 생산비용, 품질관리 비용 감소효과가 있을 것으로 예상하고 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 많은 데이터들이 발생하는 반도체 공정에서 고속의 빅데이터 처리를 위한 인-메모리 데이터 그리드를 이용한 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 향상된 성능을 입증하였다. 구현한 시스템은 반도체 뿐 만 아니라 빅데이터를 사용하는 모든 부분에서 응용 가능 할 것으로 판단된다.

국방 C5ISR 분야 품질문제의 빅데이터 분석 및 예측 모델에 대한 연구 (A Study on the Big Data Analysis and Predictive Models for Quality Issues in Defense C5ISR)

  • 허형조;고수진;백승현
    • 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.

A Study on Changes in Korean Image of Foreign Tourists Using Big Data - Post COVID-19 -

  • Yoo, Kyoung-Mi;Choi, Youn-Hee;Ryu, Gi-Hwan
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제13권4호
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    • pp.72-78
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    • 2021
  • Currently, the Korean wave is not limited to popular culture, but has a significant impact not only on Korea's national image but also on the improvement of Korean companies' products and image of Korea. In this study, using Textom to confirm the change in foreign tourists' image of Korea, the data collection period was 1 year of 2020, when COVID 19 occurred, as a collection period for "Korea and foreigner" and related key words, each Hallyu content, and ranked in the top 80 keywords were derived. Centrality analysis for semantic network visualization was performed using UCINET6, and through CONCOR analysis, 7 groups 'K-Quarantine ', 'K-Drama', 'K-Movie', 'K-Beauty', 'K-Shopping', It was clustered into 'K-Tech' and 'K-Pop'. As a result of the analysis, the image of Korea abroad generally recognized the Korean Wave as cultural content, but after the outbreak of COVID 19, it is judged that it has been recognized as a country with a successful case of K-Quarantine.

기업의 빅데이터 투자가 기업가치에 미치는 영향 연구 (The effect of Big-data investment on the Market value of Firm)

  • 권영진;정우진
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.99-122
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    • 2019
  • IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

빅데이타를 이용한 SNS 활용방안 연구 (SNS using Big Data Utilization Research)

  • 신승중
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.267-272
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    • 2012
  • IT 융합, 소셜 미디어, 서비스 산업 고도화, 기업들의고객 데이터 수집활동, 멀티미디어 콘텐츠의 폭발적 증가와 스마트폰 보급, SNS 활성화, 사물통신망의 저변확대로 데이터량은 10년 전 산업분야에 걸쳐 고르게 EDW(Enterprise Data Warehouse)의 수요가 증가했었다. 특히 통신업계에서는 KT가 전사적인 EDW를 진행 했고, 산자부도 각각의 업무 부서별로 여러 건의 DW 프로젝트가 진행 하였다. 이외에도 연세의료원, 건국대 병원 등 많은 종합 병원들이 올해 DW의 도입하여 구축을 완료하였다. 그러나 계속 증가되고 있는 데이터와 사용자의 증가는 데이터의 관리에 또 다른 문제점을 만들고 있다. 최근 SNS사용자의 급증과 이를 배경으로한 응용 연구들이 진행되면서 빅데이터를 이용한 새로운 연구를 제안하고자 한다.

Privacy-Preserving Collection and Analysis of Medical Microdata

  • Jong Wook Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권5호
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    • pp.93-100
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    • 2024
  • 4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.