• Journal of Korean Medical Science
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• 제33권53호
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• pp.343.1-343.8
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• 2018

Background: Linkage of public healthcare data is useful in stroke research because patients may visit different sectors of the health system before, during, and after stroke. Therefore, we aimed to establish high-quality big data on stroke in Korea by linking acute stroke registry and national health claim databases. Methods: Acute stroke patients (n = 65,311) with claim data suitable for linkage were included in the Clinical Research Center for Stroke (CRCS) registry during 2006-2014. We linked the CRCS registry with national health claim databases in the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA). Linkage was performed using 6 common variables: birth date, gender, provider identification, receiving year and number, and statement serial number in the benefit claim statement. For matched records, linkage accuracy was evaluated using differences between hospital visiting date in the CRCS registry and the commencement date for health insurance care in HIRA. Results: Of 65,311 CRCS cases, 64,634 were matched to HIRA cases (match rate, 99.0%). The proportion of true matches was 94.4% (n = 61,017) in the matched data. Among true matches (mean age 66.4 years; men 58.4%), the median National Institutes of Health Stroke Scale score was 3 (interquartile range 1-7). When comparing baseline characteristics between true matches and false matches, no substantial difference was observed for any variable. Conclusion: We could establish big data on stroke by linking CRCS registry and HIRA records, using claims data without personal identifiers. We plan to conduct national stroke research and improve stroke care using the linked big database.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.381-389
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• 2022

With the collection of huge volumes of text, image, audio, video or combinations of these, in a word multimedia data, the need to explore them in order to discover possible new, unexpected and possibly valuable information for decision making was born. Starting from the already existing data mining, but not as its extension, multimedia mining appeared as a distinct field with increased complexity and many characteristic aspects. Later, the concept of big data was extended to multimedia, resulting in multimedia big data, which in turn attracted the multimedia big data mining process. This paper aims to survey multimedia data mining, starting from the general concept and following the transition from multimedia data mining to multimedia big data mining, through an up-to-date synthesis of works in the field, which is a novelty, from our best of knowledge.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권4호
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• pp.217-226
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• 2017

Korea has the tenth largest film industry in the world; however, detailed analyses using the factors contributing to successful film commercialization have not been approached. Using big data, this paper analyzed both internal and external factors (including genre, release date, rating, and number of screenings) that contributed to the commercial success of Korea's top 10 ranking films in 2011-2015. The authors developed a WebCrawler to collect text data about each movie, implemented a Hadoop system for data storage, and classified the data using Map Reduce method. The results showed that the characteristic of "release date," followed closely by "rating" and "genre" were the most influential factors of success in the Korean film industry. The analysis in this study is considered groundwork for the development of software that can predict box-office performance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.37-43
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• 2022

본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권3호
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• pp.47-53
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• 2013

최근 융합 IT의 대표적 응용분야로서 물류시스템에 RFID/NFC 등의 기술이 사용되고 있으며, 물류의 흐름에 따른 많은 빅 데이터(Big Data)가 생성되고 있다. 이러한 분산된 데이터를 수집하여 하둡 시스템의 병렬처리 기능으로 생산 아이템의 물류 정보와 물류의 이력관리를 위한 정보를 생성할 수 있다. 이를 지원하기 위한 하둡 시스템 설계 및 프로토타입을 개발하여 이의 활용가능성을 타진하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제6권9호
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• pp.45-59
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• 1983

This study focuses on the growth and development of small and medium industries of Korea, orienting to the development of up-to-date technology from now on and bolstering their competitive ability in the rapidly changing international markets. For this purpose, the small and medium industries should 1) develop high-level manpower of up-to-date technology, 2) make constant efforts to categorize and divide the fields of technology with big business groups to boost their competitiveness, 3) raise automation rate by turning all facilities into mechatronics, 4) positively develop software know-how, 5) jointly conduct researches in cooperation with venture capital and Governmental research institute, 6) categorize an systematize the industries. On the Governmental level, there should be 1) wide-ranging support and assistance in technology, finance, and the facilities, 2) positive opening of consumer market, 3) assistance in technical cooperation with other nations, 4) and such indirect assistance as fostering the fields of related technology.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.17-24
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• 2015

정보 기술과 첨단 무선 네트워크 응용 기술의 급속한 발전과 더불어, 방대하고 다양한 형태의 데이터들이 시시각각 양산되고 있으며, 최근 빅 데이터 분석기술의 중요성과 가치는 점차 증대되고 있다. 과거에는 너무 방대하여 관리조차 힘들어 무용지물이던 빅 데이터는 데이터 수집 컴퓨팅 장비와 분석 도구의 발전을 통해 다양한 활용분야에서 작은 규모의 데이터로는 불가능했던 새로운 영감이나 가치를 추출해 내는 것이 가능하게 되었다. 하지만 현실 세계에서는 아직도 빅 데이터 대부분이 제대로 적절하게 분석되어 사용되지 못하고 사장되는 것이 사실이다. 결국, 빅 데이터에서 통찰력 습득과 새로운 가치 창출을 위한 전제 조건으로 효율적인 빅 데이터 처리를 위한 분석 기술의 확보가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 빅 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 원하는 관심 정보를 효과적으로 추출해 낼 수 있는 정밀한 분석기법과 처리 기술을 연구하고 이를 실제 적용하는 스마트 응용을 설계한다.

• 대한지리학회지
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• 제46권1호
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• pp.36-49
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• 2011

본 연구에서는 오호츠크해고기압이 한반도에 영향을 미치는 날과 강도의 변화를 규명하고자 하였다. 지상 일기도와 기상자료, 재분석자료 등을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 4월의 주변 육지기온이 높은 해일수록 오호츠크해고기압의 첫 출현일이 일러지는 경향이다. 최근 오호츠크해고기압의 출현일수는 감소하였으며, 그 강도는 6월 해수면온도와 주변 육지기온의 차이가 클수록 강해지는 경향이다 4 5월, 6월, 7월의 오호츠크해고기압 출현일수는 주변 육지기온이 상승할수록 증가하며, 해수면온도와 주변 육지 기온의 차이가 커질수록 강도가 강해진다. 오호츠크해고기압의 첫 출현일이 일러짐에 따라 4월과 5월의 오호츠크해고기압 출현일수는 증가하고 강도는 약해질 수 있다. 그러나 6월에는 반대의 경향이 나타날 수 있다.

• 교육녹색환경연구
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• 제18권2호
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• pp.1-11
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• 2019

본 연구는 지속적으로 증가가 예상되는 폐교시설의 효율적인 활용을 위하여 활용지표의 개발을 통해 폐교 활용 시 객관적인 의사결정을 위한 목적을 가진다. 연구 단계는 크게 폐교 활용 예비지표 도출, 빅데이터를 활용한 최종지표 도출, 지표의 정량화 단계로 구분하여 진행하였으며, 최종적으로 지표를 정량화함으로써 객관화하였다. 향후 지표를 기준으로 시설에 적용 및 검증하고자 한다. 본 연구는 지금까지 폐교시설의 활용을 위한 계획 및 연구에 있어서 시도되지 않았던 빅데이터 분석기법을 적용한 것에 그 의의가 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권4호
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• pp.32-39
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• 2016

Machine learning is a field of artificial intelligence (AI), and a technology that collects, forecasts, and analyzes securities data is developed upon machine learning. The difference between using machine learning and not using machine learning is that machine learning-seems similar to big data-studies and collects data by itself which big data cannot do. Machine learning can be utilized, for example, to recognize a certain pattern of an object and find a criminal or a vehicle used in a crime. To achieve similar intelligent tasks, data must be more effectively collected than before. In this paper, we propose a method of effectively collecting data.