• 한국농공학회논문집
• /
• 제57권4호
• /
• pp.39-49
• /
• 2015

Since most medical facilities and medical personnel are concentrated in urban areas in South Korea, an imbalance of access to medical facilities causes a gap in medical resource availability between urban and rural areas. Accessibility to medical facilities is a means of assessment that evaluates a measure of inequality in utilization of medical resources. The evaluation of accessibility uses Euclidean distance, in general; however, this method has its limits in that Euclidean distance cannot reflect actual distance. This study aims to estimate real road distance from village halls to medical facilities in rural areas using Open Application Programming Interface (Open API) of an internet portal site. Using real road distance, we evaluated medical accessibility and compared it with Euclidean distance. The accessibility to primary medical institutions was valued relatively well, but secondary and tertiary medical institutions were vulnerable in Pyeonchang-gun. Comparing Euclidean distance with real road distance from village halls to medical facilities, real road distance appeared to be approximately 1.4 times that of Euclidean distance. This calculation is similar to the circuity factor of Gangwon-do in Korea that estimated to fix the limits of Euclidean distance and assumed real road distance.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.45-53
• /
• 2014

UI-Mashup은 웹 응용프로그램 개발의 최신 경향 중 하나로 인터넷 상에 분산된 다양한 콘텐츠를 조합하여 가치를 추가해 서비스하는 방안으로 널리 사용되고 있다. 현재까지 UI-Mashup 관련 연구는 동적 서비스 조합에 초점이 맞추어져 있고 급변하는 웹 표준에 적응하지 못하여 최종 사용자 입장에서 UI-Mashup은 느리고 불편하며 보안에 취약한 서비스로 인식되고 있다. 본 연구에서는 UI-Mashup의 성능 향상을 위한 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처는 빠른 서비스 제공과 보안 강화를 위해 UI조각을 서버에서 병렬로 수집하고 매쉬업된 UI의 레이아웃과 UI조각들을 별도의 전송 채널을 통해 클라이언트로 전송하여 빠른 반응시간과 응답시간을 제공한다. 본 연구에서는 제안한 아키텍처를 실증적으로 검증하기 위해 구현하였으며 성능테스트를 진행하였다. 성능테스트 결과 제안한 아키텍처는 기존 UI-Mashup 기법에 비해 2 ~ 3배 빠른 응답시간을 기록하였고, 4배이상의 처리량을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권6호
• /
• pp.1259-1269
• /
• 2015

최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.3-8
• /
• 2011

최근 지도제공 서비스 업체 및 각 포털 사이트가 일반 사용자를 위한 3차원 가상도시 모델 서비스에 참여하면서 그 수요가 확대되고 있다. 또한 웹이나 모바일 장비로 이러한 3차원 정보를 제공하게 되면서 자료의 정확도 및 전송속도, 시간의 흐름에 따른 갱신이 더욱 중요한 요소로 부각되고 있다. 웹으로 3차원 자료를 제공하는 다양한 기술중에서 VRML은 간단한 플러그인 설치를 통하여 별도의 비용이 없이 웹상에 제공할 수 있기 때문에 가장 많이 사용되고 있다. LiDAR 시스템은 공간자료를 손쉽고 정밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 LiDAR 자료는 객체의 3차원 정보를 불규칙한 점군 형태로 취득하므로, 자료를 변환없이 3차원 형태로 화면에 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되므로 높은 사양의 처리 프로세서와 많은 양의 저장공간이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도심지역 LiDAR 자료를 압축하고 네트워크를 통하여 3차원으로 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이때 LiDAR 자료의 저장공간 및 처리속도 문제를 위하여, 압축 알고리즘을 적용한 2차원 격자 형태의 자료로 압축하는 알고리즘을 활용하였다. 또한 3차원 표현을 위하여 압축된 LiDAR 자료를 VRML에 적합한 코드로 변환하는 알고리즘을 개발하여 도심지역을 3차원 형식으로 표현하는 기법을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.245-252
• /
• 2017

본 연구의 목적은 국내 IT 기업의 인수합병이 내부 역량강화의 전략적 측면에서 나타나는 성과를 다음커뮤니케이션과 카카오 그룹의 합병 내용을 실증 분석한 내용이다. 다음이 카카오와 합병을 추진한 후 다음이라는 기존의 포털사이트 운영을 카카오의 플랫폼 비즈니스가 영역으로 확대해 가는 모습을 나타냈다. 합병이 이루어지고 주가의 총액은 최고를 경신했으나 조만간 그 가치가 하락했다. 합병으로 인한 기업의 성장성은 일시적으로 하락한 것으로 나타났는데 이는 합병으로 인한 내부적 비용의 발생으로 사료된다. 수익성의 경우에도 합병이 긍정적인 성과를 보이지 않았다. 안정성의 경우에는 합병으로 인한 기대 심리가 반영이 되어 다소 상승한 것으로 나타났다. 두 기업의 합병을 시계열적 분석을 통해 보면 다음이 카카오에 대한 관심이 많았지만 합병이후 다음과 카카오의 관심도가 유사하게 나타났다. 이는 다음의 검색 사이트보다는 카카오의 다양한 플랫폼 비즈니스 확장으로 인한 결과로 보여 진다. 본 연구의 결과로부터 국내의 IT기업들이 자신의 자원 혹은 역량을 강화하기 위한 M&A를 추진할 때에는 시너지를 창출할 전략적 요인들의 분석을 통해 접근을 해야 할 것을 제시한다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.93-107
• /
• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.99-122
• /
• 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.