• 제목/요약/키워드: Mobile big data

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빅 데이터 환경에서 다중 속성 기반의 데이터 관리 기법 (Multi-Attribute based on Data Management Scheme in Big Data Environment)

  • 정윤수;김용태;박길철
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권1호
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    • pp.263-268
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    • 2015
  • IT 기술이 발달함에 따라 센서 모바일을 기반으로 사물에 정보를 담아 네트워크로 상호연계되는 유비쿼터스 정보기술이 발달하고 있다. 그러나 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용하기 위한 보안 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되고 있는 대용량 데이터를 사용자가 안전하게 처리하기 위해서 빅 데이터 서비스에 사용되는 데이터에 다중의 속성을 해쉬 체인 기법에 적용한 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 빅 데이터 서비스에 사용한 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터의 속성을 분류하여 분류된 속성 정보를 해쉬 체인으로 묶어 데이터의 안전성을 향상시켰다. 또한, 제안 기법은 여러 지역에 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 데이터 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리하였다.

Data Mining Approach to Predicting Serial Publication Periods and Mobile Gamification Likelihood for Webtoon Contents

  • Jang, Hyun Seok;Lee, Kun Chang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.17-24
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    • 2018
  • This paper proposes data mining models relevant to the serial publication periods and mobile gamification likelihood of webtoon contents which were either serialized or completed in platform. The size of the cartoon industry including webtoon takes merely 1% of the total entertainment contents industry in Korea. However, the significance of webtoon business is rapidly growing because its intellectual property can be easily used as an effective OSMU (One Source Multi-Use) vehicle for multiple types of contents such as movie, drama, game, and character-related merchandising. We suggested a set of data mining classifiers that are deemed suitable to provide prediction models for serial publication periods and mobile gamification likelihood for the sake of webtoon contents. As a result, the balanced accuracies are respectively recorded as 85.0% and 59.0%, from the two models.

AHP 기반의 빅데이터 활용을 위한 산업 탐색 (Finding Industries for Big Data Usage on the Basis of AHP)

  • 이상원;김성현
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권7호
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    • pp.21-27
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    • 2016
  • 빅데이터가 다양한 산업 분야에서 모든 관심을 끌고 있다. 사물과 사물 간 연결과 모바일 장치들의 용도 확대는 데이터의 폭발적인 증가를 불러오고 있다. 이러한 데이터를 분석하여 민간과 공공 분야에서는 비용 절감과 생산성 분야에 있어서 혜택을 누리고 있다. 한국 정부는 이러한 활용을 촉진하기 위해서, 빅데이터 산업발전전략을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구는 빅데이터의 적극적인 육성이 필요한 산업 분야를 전문가의 검증을 통해 선정하였다. 전문가의 50여명의 체계적인 의견 도출을 위해 계층분석법(AHP)을 적용하였다. 분석 결과 의료,복지, 운송/창고보관업, 정보통신/정보보안, 에너지, 금융 분야가 빅데이터 적용이 유망한 것으로 확인되었다. 도출 결과는 앞으로 빅데이터 시범사업으로 인한 모범사례의 발굴 등에 활용되어 빅데이터 산업 발전에 기여할 것이다.

데이터센터 물리 보안 수준 향상을 위한 물리보안 위협 분할도(PS-TBS)개발 연구 (On Physical Security Threat Breakdown Structure for Data Center Physical Security Level Up)

  • 배춘석;고승철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제29권2호
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    • pp.439-449
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    • 2019
  • ICBMA(IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI)로 대변되는 정보기술의 발전은 데이터의 급증과 이를 수용하기 위한 데이터센터의 수적, 양적 증가로 이어지고 있다. 이에 데이터센터를 사회 중요 기반시설로 인식하고, 테러 공격 대응 등 안전성 확보를 위해서는 사전에 물리보안 위협의 식별이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위협의 식별과 분류를 쉽게 처리할 목적으로 물리보안 위협 분할도(PS-TBS)를 개발하고, 전문가 설문조사를 통하여 개발 된 물리보안 위협 분할도의 타당성과 효용성을 검증한다. 또한 위협 분할도의 항목에 대해 상세 정의를 통해 실무 활용을 통한 물리보안 수준 향상에 기여하고자 한다.

혁신확산이론 기반 소비자 행위의도에 관한 메타분석 (A Meta Analysis of Innovation Diffusion Theory based on Behavioral Intention of Consumer)

  • 남수태;김도관;진찬용
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.140-141
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    • 2017
  • 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.

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이미지 데이터 마이닝을 이용한 모바일 기반 금형 검색 시스템 (A Mold Search System based on Mobile using Image Data Mining)

  • 조정현;송재오;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.497-498
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    • 2018
  • 4차 산업혁명 시대의 도래에 따라, ICBM(IoT, Cloud, Big-data, Mobile) 기술이 핵심요소로 부각 되고 있으며, 그에 힘입어 부품 제조 산업분야에서도 Idustry4.0 등의 스마트팩토리 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 금형의 설계도면 정보와 그림파일을 수집하여 데이터베이스로 구축하고 사용자가 필요로 하는 금형에 대한 이미지만으로 금형에 대한 정보를 검색하여 매칭시켜 줄 수 있는 모바일 기반의 시스템을 제안한다.

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스마트 모바일 장치의 에너지 보존성을 높이기 위한 비대칭 멀티 코어 기반 실시간 태스크 스케쥴링 (Real-time Scheduling on Heterogeneous Multi-core Architecture for Energy Conservation of Smart Mobile Devices)

  • 임성화
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.1219-1224
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    • 2018
  • 사물인터넷 (Internet of Things)은 우리의 실생활에서 그 범위가 급격히 커지면서, 스마트 모바일 장치들에 대용량 실시간 데이터를 모바일 환경에서 고속으로 처리 및 전송하기에 적합한 처리능력이 요구되고 있다. 배터리 파워가 중요한 모바일 기기에서 성능과 에너지 보존성을 높이기 위해 big.LITTLE 멀티코어 구조와 같은 비대칭 멀티코어 구조가 널리 사용되고 있다. 에너지 보존성을 높이기 위해서는 에너지 효율이 높은 LITTLE 코어의 활용도를 높여하며, 이룰 위해 본 논문에서는 실시간 태스크를 대상으로 하여 마감 시간을 보장하는 범위 내에서 LITTLE 코어에 우선적으로 할당하는 코어 선택 알고리즘을 제안하다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 기존 기법에 비해 마감시간을 보장하면서 에너지 소비량을 줄 있 수 있음을 보였다.

핀테크와 빅데이터 기술에 대한 리뷰 (Review of Fintech and Bigdata Technology)

  • 최기우
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.77-84
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    • 2016
  • 최근 이슈가 되고 있는 핀테크 산업의 종류 및 특징에 대해 알아본다. 이를 통해 핀테크 산업의 본질은 플랫폼 사업이라는 것과 시장선점에 있다는 사실을 확인한다. 아울러 핀테크 산업이 성공하기 위해서는 기존 금융서비스보다 단가를 낮추기 위한 방안이 필요하고 이에 대한 해결책은 바로 빅데이터 활용 및 빅데이터 분석임을 인식 한다. 마지막으로 기존 금융권과 신생 핀테크 업체들 간의 상생을 위한 협력만이 우리나라 핀테크가 나아가야할 방향임을 제언한다.

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The Effect of Big Data-based Fashion Shopping Applications on App Users' Continuous Usage Intention

  • Hong, Hyekyung;Shin, Yeonseo;Lee, MiYoung
    • 패션비즈니스
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    • 제22권6호
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    • pp.83-93
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    • 2018
  • The purpose of this research is to investigate the characteristics of big data-based fashion shopping (BDFS) application, perceived usefulness, and expectation confirmation that influence the continuous usage intention of BDFS application users based on the expectation-confirmation model. A survey was conducted with female consumers in their 20s, who are living in Seoul and Incheon area and have used BDFS applications, A total of 182 responses were used for the data analysis. Five hypotheses were proposed, and regression analyses were conducted to test those hypotheses. The results indicated that the users' perceived usefulness increased with the increase of accuracy and personalization characteristics of the app and the expectation confirmation. The result suggested that it is essential to provide accurate information for users to feel useful and to develop the personalized offerings and services which can be the biggest strength of the big-data based mobile fashion store. It was also found that continuous usage intention increases with increased perceived usefulness and expectation confirmation. This result suggests that expectations can play a critical role in perceiving the usefulness of BDFS applications and the user's expectation confirmation also significantly affected the users' continuous usage intention.

VANETs에서 비정상 행위 탐지를 위한 빅 데이터 응용 (A Big Data Application for Anomaly Detection in VANETs)

  • 김식;오선진
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.175-181
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    • 2014
  • 무선 기반의 모바일 컴퓨팅 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 애드 혹 네트워크 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 높은 이동성을 갖는 차량 노드들로 구성되어 망 위상이 짧은 시간 유지되고 통신 링크가 불안정한 자기 조직화 모바일 애드 혹 망이다. 따라서 VANETs은 네트워크상에 센서들의 해로운 노이즈나 차량 노드들의 비정상 행위에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서 센싱된 센서로 부터의 상황정보에 대한 해로운 오동작이나 노이즈와 차량 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 빅 데이터 처리기술을 응용한 비정상 행위 탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.