Recently, with the issue of the 4th Industrial Revolution, many services using big data have been developed. Accordingly, studies have been conducting to utilize public data, which is considered as the most valuable data among big data. In this paper, we design and implement a food price information analysis system based on public big data. The proposed system analyzes the collected food price-related data in various forms from various sources and classifies them according to characteristics. In addition, the proposed system analyzes the factors affecting the price of food through big data analysis techniques and uses them as data to predict the price of food in the near future. Finally, the proposed system provides the user with the analyzed results through data visualization.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.287-294
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2022
This paper examines the change and its meaning of marketing strategy in business administration, which is changing along with the development of digital technology. Unlike conventional marketing, digital marketing is creating new relationships and making changes through a two-way approach rather than a one-way approach between producers and consumers. And these changes are creating new approaches not only in the problems between businesses and consumers, but also in the relationship between public institutions and citizens. In particular, the potential of platforms, which are emerging as important in digital management, is applied to public policies, and efforts are being made to establish marketing strategies for public institutions. One case of this was applied to the cultural contents industry and policy to examine specific measures and visions. The cultural big data platform is in line with digital management and continuously utilizes digital marketing strategies in the public domain, and aims to promote creative work as well as publicize it to citizens and workers in the cultural content industry. The synergy effect that will emerge from the combination of the cultural big data platform and digital management is expected to continue.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.6
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pp.1259-1273
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2012
As a society of knowledge and information has been developed rapidly, because of changing from web environment to ubiquitous environment, a lot of countries across the world as well as S. Korea for national information with electronic Government have a variety of changes with big data. So this study is about development for national information and e-government of S. Korea with public data as big data analysed by the application of scenario planning. And then this research focused on the strategy consulting of national information with e-Government of S. Korea for utilization of public data as big data analysed by the application of 'scenario planning' as a foresight method. As a result, the future policy for utilization of public data as big data for national information with electronic government of S. Korea is to further spur the development of technology for linked data with semantic web for 'understanding of machine' than 'understanding of man'.
The reason why today's public actively uses social communication is that the necessary information is collected and classified under the name of social big data through the web space to create the big data era, an ecosystem of information. In order for big data information to be used by the public, it is necessary to visualize it easily. This study categorized the types of visualization according to the information of social big data, and targeted the experienced students including the related majors and the general public who need to directly utilize and study the actual big data visualization as an experience evaluation target. As a result of analyzing the experiences of the experienced people, important implications for the visualization method for managing, analyzing, and utilizing the data were derived. The big data visualization strategy is to be expressed in a way that fits the data environment and user's eye level on SNS. In the future, if big data visualization is applied to product service or social trend, it will be an important data in terms of broadening its role, scope of application, and application.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.204-206
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2015
Nowadays, many small businesses have experienced the failure of business or hardship. In this point, specific and integrated information for startup business should be required to decrease the rate of failure and to increase the rate of success. This study is to suggest the integration and big data of various data which various public institutions have separately. For this purpose, it is to classify the data types in constructing big-data for start-up business and to suggest a model of analysis in information system for supporting startup businesses.
This study investigated the ecological change of public software industry, comparing the pre and post structure of industry network based on the application of the regulation restricting large company participation in public software market. For this purpose, we used big data of the software market from Korea Public Procurement Service and used the SNA(Social Network Analysis) methodology which is being actively used in the area of social science recently. Finally, we highlighted the contribution of open public data. By analyzing order and contract data of the public software industry for 3 years - from 2013 to 2015 - we found out two main things. First, we observed that Power Law distribution had been going on in the public software industry, regardless of the external impact of regulation. Second, despite the existence of such Power Law distribution, we also observed the ecological change of industry structure from year to year. We presented the implication of such findings and discussed the advantage of open public data as the original motivator of this study.
With the development of the big data environment, public institutions also have been providing big data infrastructures. Public data is one of the typical examples, and numerous applications using public data have been provided. One of the cases is related to the employment insurance. All employers have to make contracts for the employment insurance for all employees to protect the rights. However, there are abundant cases where employers avoid to buy insurances. To overcome these challenges, a data-driven approach is needed; however, there are lacks of methodologies to integrate, manage, and analyze the public data. In this paper, we propose a methodology to build a predictive model for identifying whether employers have made the contracts of employment insurance based on public data. The methodology includes collection, integration, pre-processing, analysis of data and generating prediction models based on process mining and data mining techniques. Also, we verify the methodology with case studies.
This study aims to identify which factors affect successful big data system construction, identify the relationship between the factors, and identify the success model and success factors necessary for public institutions to build big data systems. Therefore, the preceding and related studies related to this study were reviewed, and success factors for the establishment of a big data system were derived based on this. As a research method, a survey was conducted on users of institutions that have established or planned to build a big data system, and a structural equation (AMOS) was conducted to verify the impact relationship between success factors. As a result of the analysis, organizational support factors, development support factors, user support factors, information quality, service quality, system quality, use, and net benefit were derived as success factors for building big data systems, and a success model was presented. This can be seen as significant and academic contributions in that it is the first study of the success model for building an information system reflecting big data characteristics, and it is expected that this study will be used as basic data for building a big data system in public institutions in the future.
Geumbi, Lee;Humberto, Villalta;Seunghyun, Kim;Kisu, Kim;Jaehyeong, Go;Yongjoo, Jun;Kwang Sik, Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.97-112
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2023
The purpose of this study is to design and test a new way of public transportation route guidance system for persons with disabilities, including wheelchair users. The guidance system is smartphone app-based, using, routes that involve disabled-friendly facilities in the vicinity can be searched. A database that contains publicly available data on low-floor bus services, location and extent of disabled-friendly facilities, and suitable subways and stations, was developed for this purpose. The app uses the database to access and query the required information. A pilot study was conducted to test the effectiveness of the guidance system. It was found that the system was able to convey information about the disabled-friendly routes and related guidance information even inside subway stations, effectively. The performance of the system was compared with route guidance services that do not explicitly use data on disabled-friendly services. A notable difference was observed in the travel time estimated by this program and other guidance services. The difference was around 4 to 15 minutes. This is significant savings for persons with disabilities if they use the app and service. The study thus shows that exclusive use of disabled-friendly data in route guidance will bring more benefits for persons with disabilities.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.1
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pp.301-311
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2020
With the recent global urban issues such as climate change, urbanization, and energy problems, the smart city was proposed as one of the solutions in urban planning. This study introduces the smart city initiatives of South Korea by examining the recent history of smart city policies and their limitations. This case study reflects the experience of one of the countries which thrived to building smart cities as their national key industries to drive economic growth. It also analyzes the trends of the smart city using big data analysis techniques. Although there are obstacles such as economic recession, failing to differentiate from the U-city, low service level than expected smart functionality, We could recognize the current status of the smart city policies in South Korea such as 1) Korean smart city development projects are actively implemented, 2) public consensus suggests that applying advanced technology and the active role of government need, 3) a comprehensive and strategic approach with the integration and application of advanced technologies is required as well, 4) investment by both private and public sectors need to deliver social improvements. This study suggests future direction of smart city polity in South Korea in the conclusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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