• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.108-115
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• 2021

본 연구는 기업의 빅데이터 분석가들을 대상으로 빅데이터의 분석능력과 가치, 그리고 비즈니스 성과와의 관련성을 살펴보았다. 빅데이터가 가져올 수 있는 가치를 거래적 가치, 전략적 가치, 변혁적 가치, 정보적 가치로 분류하였고, 이러한 가치들이 비즈니스 성과로 연결되는 지를 검증하고자 하였다. 빅데이터 분석을 수행한 경험이 있는 직원들을 대상으로 200부의 설문을 수거하여 분석하였다. 구조방정식 모형으로 가설을 검정하였고, 빅데이터 분석능력은 빅데이터의 가치와 비즈니스 성과에 의미있는 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 빅데이터 가치들 중에서 거래적 가치, 전략적 가치, 그리고 변혁적 가치는 비즈니스 성과에 긍정적인 영향을 미치지만, 정보적 가치의 영향은 입증되지 않았다. 본 연구의 결과는 빅데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 얻으려는 기업들에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2966-2986
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• 2023

Climate change is a constant threat to human life, and it is important to understand the public perception of this issue. Previous studies examining climate change have been based on limited survey data. In this study, the authors used big data such as news articles and social media data, within which the authors selected specific keywords related to climate change. Using these natural language data, topic modeling was performed for discourse analysis regarding climate change based on various topics. In addition, before applying topic modeling, sentiment analysis was adjusted to discover the differences between discourses on climate change. Through this approach, discourses of positive and negative tendencies were classified. As a result, it was possible to identify the tendency of each document by extracting key words for the classified discourse. This study aims to prove that topic modeling is a useful methodology for exploring discourse on platforms with big data. Moreover, the reliability of the study was increased by performing topic modeling in consideration of objective indicators (i.e., coherence score, perplexity). Theoretically, based on the social amplification of risk framework (SARF), this study demonstrates that the diffusion of the agenda of climate change in public news media leads to personal anxiety and fear on social media.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.1-7
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• 2023

Since the first outbreak of COVID-19 in 2019, it has caused a huge blow to the restaurant industry. However, as social distancing was lifted as of April 2022, the restaurant industry gradually recovered, and as a result, interest in restaurant start-ups increased. Therefore, in this paper, big data analysis was conducted by selecting "restaurant start-up" as a key keyword through social media big data analysis using Textom and then conducting word frequency and CONCOR analysis. The collection period of keywords was selected from May 1, 2022 to May 23, 2023, after the lifting of social distancing due to COVID-19, and based on the analysis, the development of a restaurant start-up consulting chatbot service is proposed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2016

빅데이터는 데이터과학의 발전에 힘입어 경제적 및 정책적 변화의 키워드로 각광받고 있다. 본 연구에서는 엔터테인먼트 분야에서 빅데이터 활용이 증가하고 성공사례 역시 빈번히 관찰되고 있음에 따라 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 기업에서의 빅데이터 활용 현황을 살펴보고자 했다. 이를 위해 변화된 엔터테인먼트 콘텐츠 제작과 배포, 소비환경의 특성을 요약했으며 국내외의 대표적인 사례를 소개했다. 또한 콘텐츠 기업 블로터와 네오터치포인트의 사례 연구를 통해 콘텐츠 분야에서 데이터를 어떻게 활용하고 있으며, 앞으로에 대한 전망은 어떠한지 파악하고자 하였다. 분석을 통해 콘텐츠의 특정 흥미 요소를 파악하고 공유 조건을 분석하는 등, 소비자 이용 형태와 콘텐츠 제작에 빅데이터를 활용하고 있음을 알 수 있었다. 현재 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 영역에서 빅데이터는 전면적인 활용을 준비하는 단계이지만 앞으로의 전망을 위해서는 개발자와 분야 전문가의 협업, 구체적인 목적의 설정과 설계의 필요성이 제시됐다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.593-600
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• 2018

인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.567-582
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• 2014

The purpose of this study is to qualitatively identify the typologies and characteristics of the big data marketing strategy in major companies that are taking advantage of the big data business in Korea. Big data means piles accumulated from converging platforms such as computing infrastructures, smart devices, social networking and new media, and big data is also an analytic technique itself. Numerous enterprises have grown conscious that big data can be a most significant resource or capability since the issue of big data recently surfaced abruptly in Korea. Companies will be obliged to design their own implementing plans for big data marketing and to customize their own analytic skills in the new era of big data, which will fundamentally transform how businesses operate and how they engage with customers, suppliers, partners and employees. This research employed a Q-study, which is a methodology, model, and theory used in 'subjectivity' research to interpret professional panels' perceptions or opinions through in-depth interviews. This method includes a series of q-sorting analysis processes, proposing 40 stimuli statements (q-sample) compressed out of about 60 (q-population) and explaining the big data marketing model derived from in-depth interviews with 20 marketing managers who belong to major companies(q-sorters). As a result, this study makes fundamental contributions to proposing new findings and insights for small and medium-size enterprises (SMEs) and policy makers that need guidelines or direction for future big data business.

• 한국안전학회지
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• 제31권6호
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• pp.121-128
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• 2016

Social Media transformed the mass media based information traffic, and it has become a key resource for finding value in enterprises and public institutions. Particularly, in regards to disaster management, the necessity for public participation policy development through the use of social media is emphasized. National Disaster Management Research Institute developed the Social Big Board, which is a system that monitors social Big Data in real time for purposes of implementing social media disaster management. Social Big Board collects a daily average of 36 million tweets in Korean in real time and automatically filters disaster safety related tweets. The filtered tweets are then automatically categorized into 71 disaster safety types. This real time tweet monitoring system provides various information and insights based on the tweets, such as disaster issues, tweet frequency by region, original tweets, etc. The purpose of using this system is to take advantage of the potential benefits of social media in relations to disaster management. It is a first step towards disaster management that communicates with the people that allows us to hear the voice of the people concerning disaster issues and also understand their emotions at the same time. In this paper, Korean language text mining based Social Big Board will be briefly introduced, and disaster issue detection model, which is key algorithms, will be described. Disaster issues are divided into two categories: potential issues, which refers to abnormal signs prior to disaster events, and occurrence issues, which is a notification of disaster events. The detection models of these two categories are defined and the performance of the models are compared and evaluated.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제20권2호
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• pp.117-125
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• 2017

SNS 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터로부터 숨겨진 가치를 찾아내는 것을 의미한다. 본고는 해양수산 분야의 국민적 관심사를 파악하기 위해 24개 키워드를 도출하여 SNS 빅데이터 분석을 실시하였다. 언급량이 많은 키워드는 수산물, 해운, 독도 순이었으며, 해양정책, 해양안보 등 국민적 관심사가 적은 키워드는 상대적으로 언급량이 미미했다. 매체별 언급량은 정부가 주도하는 분야는 뉴스에, 민간이 주도하거나 국민생활 연관성이 큰 경우는 블로그와 트위터에 많았다. 따라서 해양수산 정책 수립 시 SNS 빅데이터 분석을 활용해 국민적 관심사를 반영하고, 특히 부정적인 요인을 해소하는데 역점을 두어야 한다. 또한 매체별로 언급량이 다르므로 차별화된 홍보방안을 마련할 필요가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.26-35
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• 2014

통계그래픽스는 정량적인 데이터를 이용하여 정보 분석, 추출, 시각화의 과정을 거쳐 정확한 정보전달과 효과적인 이해를 위해 사용자 인지측면에 초점을 둔 디자인 분야이다. 이러한 통제그래픽스에 빅데이터의 구성요소들 내포하게 될 경우 빅데이터 통제그래픽스라고 할 수 있다. 통계그래픽스에서 시각적 요소는 인지부분에 대한 오류를 줄이고 성공적으로 정보를 전달하기 위해 사용되어야 하지만, 빅데이터 통계그래픽스에서는 방대한 데이터로 인해 시각적 요소가 오히려 인지적 방해를 일으키고 있다. 본 연구는 빅데이터 통계 그래픽스에서 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 도출하여 제시하는 것을 목적으로 한다. 빅데이터의 통계그래픽스의 유형을 구조적 형태를 바탕으로 '네트워크 유형', '세그먼트 유형', '혼합유형' 세 가지로 분류하였고, 그에 따른 특징들을 탐색하였다. 특히, 빅데이터 통계그래픽스에서 시각적 주요요소를 기반으로 시각화의 고도화 시 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 '다차원 범례', '다양한 색채', '정보의 중첩', '서체의 가독성' 네 가지로 도출하여 제시하였다.