• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.635-644
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• 2024

Although the business model(BM) patents act as a creative bridge between technology and the marketplace, limited scholarly attention has been paid to the content analysis of BM patents. This study aims to contextualize converging BM patents by employing topic modeling technique and clustering highly marketable topics, which are expressed through a topic-market impact matrix. We relied on BM patent data filed between 2010 and 2022 to derive empirical insights into the commercial potential of emerging business models. Subsequently, nine topics were identified, including but not limited to "Data Analytics and Predictive Modeling" and "Mobile-Based Digital Services and Advertising." The 2x2 matrix allows to position topics based on the variables of topic growth rate and market impact, which is useful for prioritizing areas that require attention or are promising. This study differentiates itself by going beyond simple topic classification based on topic modeling, reorganizing the findings into a matrix format. T he results of this study are expected to serve as a valuable reference for companies seeking to innovate their business models and enhance their competitive positioning.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권1호
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• pp.35-49
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• 2019

The paper attempts to document the application of relevant Machine Learning (ML) models on Yelp (a crowd-sourced local business review and social networking site) dataset to analyze, predict and recommend business. Strategically using two cloud platforms to minimize the effort and time required for this project. Seven machine learning algorithms in Azure ML of which four algorithms are implemented in Databricks Spark ML. The analyzed Yelp business dataset contained 70 business attributes for more than 350,000 registered business. Additionally, review tips and likes from 500,000 users have been processed for the project. A Recommendation Model is built to provide Yelp users with recommendations for business categories based on their previous business ratings, as well as the business ratings of other users. Classification Model is implemented to predict the popularity of the business as defining the popular business to have stars greater than 3 and unpopular business to have stars less than 3. Text Analysis model is developed by comparing two algorithms, uni-gram feature extraction and n-feature extraction in Azure ML studio and logistic regression model in Spark. Comparative conclusions have been made related to efficiency of Spark ML and Azure ML for these models.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.69-75
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• 2024

본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.201-210
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• 2018

한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적 예측적 분석도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.156-171
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• 2021

본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.85-94
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• 2016

본 논문은 타 산업에 비해 상대적으로 빅데이터의 잠재 가치가 높은 금융권에서 사전 예방과 실시간 탐지가 특히 중요해지고 있는 자금세탁방지를 위한 빅데이터 기반의 시스템 구현 방안을 제시한다. 기존 A 은행의 사례 분석을 통해 현 자금세탁방지 업무에 빅데이터를 적용 가능한 부분과 기능들 논의한다. 연구 결과 빅데이터를 활용한 자금세탁방지 시스템은 기존의 자금세탁방지 시스템에 추가적으로 소셜 네트워크 서비스나 로그 파일 등의 다양한 출처로부터 데이터를 수집해 일부가 아닌 전체 데이터를 대상으로 빠른 속도로 거래 모니터링과 잠재적 위험 탐지가 가능하다. 즉 빅데이터 기반 자금세탁방지 시스템은 비정형 데이터인 소셜 네트워크 서비스 데이터와 기존 거래나 고객정보를 통합하고 소셜 네트워크 분석 방법을 적용하여 고객확인의무와 잠재 요주의 인물 탐지 기능을 제고시킬 수 있다. 또한 빅데이터 분석 인프라 하에서 룰 모델이나 거래패턴 스코어링 모델을 적용해 실시간으로 혐의 거래 적발이 가능하다.

• 치위생과학회지
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• 제21권3호
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• pp.185-197
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• 2021

Background: This study aimed at investigating the meal regularity, health, and oral health habits of single Korean households to understand the impact of these factors on the risk of metabolic syndrome, in addition to preventing and managing metabolic syndrome. Methods: Using raw data from the 8th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2019), 274 study subjects, aged 19 to 64, were selected primarily from single adult households. Complex sample statistical analysis was performed using the Predictive Analytics Software Statistics ver. 18.0 program. Results: Regarding the meal regularity in single-person households in Korea, the younger group outperformed the middle-aged group, and those who drank more than once a month performed better than those who drank less than once a month. In terms of oral health, regardless of the age and the income level, participants who ate three meals a day had a higher rate of speech problems and chewing difficulties than those who ate irregularly or regularly on a regular day. Factors influencing the risk of developing metabolic syndrome were age, speech problems, and frequency of toothbrushing. Compared to the younger group, there were 0.361 times more people in the middle-aged group; and compared to those without speech problems, there were 1.161 more people with speech problem. Compared to those who tooth brushed more than four times a day, there were 1.284 more people who tooth brushed 2 to 3 times a day and there were 5.673 times more people who tooth brushed less than once. Conclusion: Based on the study results, it is necessary to implement a program that can plan and apply customized management measures and prevent metabolic syndrome by improving and correcting the health and oral health behaviors of single-person households in Korea. Therefore, active mediation measures, such as support and publicity at the local or national level, should be planned.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.25-41
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• 2018

예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.83-95
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• 2023

스마트 플랜트 발전에 있어서 빅데이터 분석과 인공지능은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 플랜트 데이터를 위한 빅데이터 플랫폼과 인공지능 기반 플랜트 유지 관리를 위한 'AutoML 플랫폼'을 개발하였다. 빅데이터 플랫폼은 하둡, 스파크, 카프카를 활용하여 플랜트에서 발생하는 대용량의 데이터를 수집, 처리, 적재하는 플랫폼이다. AutoML 플랫폼은 설비의 예지보전 및 공정 최적화를 위한 예측 모델을 구축하는 머신러닝 자동화 시스템이다. 위 플랫폼은 기존 플랜트 운영 정보 시스템과의 호환성을 고려하여 데이터 파이프라인을 구성하고, 웹 기반 GUI를 통해 작업자의 접근성과 편의성을 향상하였으며, 데이터 처리와 학습 알고리즘에 사용자 정의 모듈을 탑재하는 기능을 통해 유연성을 증대시켰다. 본 논문은 국내 정유회사의 특정 공정을 대상으로 플랫폼을 실제 운영해보았고, 이를 통해 스마트 플랜트를 위한 효과적인 데이터 활용 플랫폼 사례를 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.765-777
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• 2022

본 연구의 목적은 급격히 변화하는 환경 속에서 대학이 경쟁력을 가지기 위해 학습 디지털 트랜스포메이션과 관련된 이론 및 사례를 기반으로 대학에서 활용 가능한 디지털 트랜스포메이션 기반 학습모델을 제시하는 것이다. 이를 위해 기초적인 문헌연구와 사례연구, 전문가 초점집단면접(Focus Group Interview)이 진행되었으며 위 연구방법들을 통해 도출된 학습모델 관련 시사점은 다음과 같다. 국내외에서 관련 분야에 두각을 나타내는 대학들은 빅 데이터를 기반으로 학습분석을 대시보드 구현, 예측 모델 개발, 적응형 학습 지원 등에 활발하게 사용하고 있으며, 첨단 에듀테크를 수업에 적극적으로 도입하여 성과를 내고 있다. 또한 국내 대학이 당면한 현실적인 문제와 애로사항 및 현재 K대학이 당면한 디지털 트랜스포메이션 구현 관련 문제점과 기대 사항들도 확인되었다. 이 시사점들을 바탕으로 본 연구는 K대학의 디지털 트랜스포메이션 기반 학습모델을 개발하였다. 이 모델은 진단, 추천, 학습, 성공의 4개 차원으로 구성되어 있으며 학생이 이 모델을 통해 개인의 성공에 필요한 다양한 학습 과정을 진단 및 추천받아 학습을 진행하고, 학습 성과를 체계적으로 관리해 성공할 수 있도록 한다. 마지막으로 연구결과에 대한 학문적 그리고 실무적 시사점이 논의되었다.