• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.25-45
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• 2019

데이터 경제의 등장과 함께 빅데이터 활용에 대한 관심이 증대되었으나 개인정보보호와의 충돌이 꾸준히 제기되어 왔다. 이에 주요 국가들은 비식별화 처리된 가명정보에 대해서는 개인정보보호에서 제외하고 빅데이터 활용을 가속화하고 있다. 그러나, 이러한 정책들은 개인정보의 재화적 성격이 물밑에서 서서히 변해 감을 간과한 채 이루어진 것이다. 본 논문에서는 '수집된 정보' 개념을 제시하고 그것이 공익성을 가지고 있으므로 정보수집자의 전유물만은 아님을 정리하였다. 수집된 정보는 개인정보보호, 연결성, 보편적 서비스 및 공공재 차원에서 공익성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 현재의 정보제공 동의를 통한 데이터 활용체제 하에서는 '데이터 거버넌스'가 작동하지 않으며, 시장실패를 개선할 수 있는 올바른 '데이터 거버넌스'를 위해서는 정보제공 동의 관행을 개선하거나 정보주체에게 이용수익권을 부여해야 할 필요성을 제시하였다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제5권4호
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• pp.266-284
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• 2018

This paper adopts the big data research method, and draws 491 data from the Tianya Forum about the Simultaneous Renting and Purchasing policy of Guangzhou. The qualitative analysis software Nvivo11 is used to cluster the main questions about the Simultaneous Renting and Purchasing policy in the forum. The 36 high-frequency word frequencies are obtained through text clustering. Through rooted theory analysis, the main driving factors for summarizing people's doubts are 9 main categories, 3 core categories, and the model of driving factors for online forums is established. The study finds that resource factors are the most key factor, economic factors are the important drivers, and policy guiding factors are sub-important drivers.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권5호
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• pp.1029-1041
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• 2013

최근 빅데이터의 등장과 정보 공개에 대한 급격한 수요 증가에 따라 자료를 일반에게 공개할 때 개인 정보를 보호해야 하는 필요성이 어느 때보다 절실하다. 본 논문에서는 마이크로 자료와 통계분석 서버를 중심으로 현재까지 제시된 개인정보 노출제한를 위한 통계적 방법, 정보 노출의 개념, 노출 위험을 측정하는 기준들을 개괄적으로 소개한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.12-19
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• 2018

The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.835-841
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• 2018

본 연구에서 공개 의료 빅데이터 분석을 지역사회건강조사 2012~2014년 자료를 이용해 개인의 건강관련 삶의 질 차이와 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 제안논문에서는 공개의료 빅데이터 분석을 위해 Hadoop 기반의 Spack을 이용해 병렬처리 지원을 위한 클라우드 메니저를 구성하고 개인의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 하드웨어의 제약없이 빠르게 분석하였다. 건강관련 삶의 질에 미치는 영향을 개인적 특성과 지역사회 특성으로 구분하여 단계별 다수준 회귀분석(ANOVA, t-test)을 실시하였다. 연구결과 개인별 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로는 남자 평균 73.8점, 여자 평균 70.0점으로 남자가 여자보다 건강관련 삶의 질이 높은 것으로 나타났다.

• 산업융합연구
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• 제14권2호
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• pp.25-31
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• 2016

As the importance of big data begins to be recognized, the government, local self-governing bodies, and corporations have taken interest in big data. However, unlike the past, there is various typical and atypical data, and some fields make use of big data planning and analytical technique, which is opening a way to capture new opportunities. The present study analyzes an improvement plan for bicycle roads by using the public data of Seoul and proposes its implications.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1341-1346
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• 2015

현재의 국내의 많은 자영업자들이 창업의 실패를 경험하고 있다. 이러한 점에서 무분별한 창업을 줄이고, 창업의 성공률을 높이기 위해 창업 준비과정에서 명확하고 통합된 정보의 제공이 요구된다. 본 연구는 다양한 공공기관들이 분산되어 보유하고 있는 다양한 데이터를 통합한 빅데이터를 제언하고자 한다. 이를 위해 창업에서 요구되는 데이터의 유형을 분류하고 통합적 창업지원 정보시스템 구축을 위한 데이터 통합, 분석 기술, 창업자를 위한 웹 또는 스마트 서비스의 유형을 제시하고자 한다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권4호
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• pp.296-303
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• 2016

In public transportation, smart cards have been introduced for the purpose of convenient payment systems. The smart card transaction data can be utilized not only for the exact and convenient payment but also for civil planning based on travel tracking of citizens. This paper focuses on the analysis of the transportation convenience using the smart card big data. To this end, a new index is developed to measure the transit convenience of each region by considering how passengers actually experience the transportation network in their travels. The movement data such as movement distance, time and amount between regions are utilized to access the public transportation convenience of each region. A smart card data of five working days in March is used to evaluate the transit convenience of each region in Seoul city. The contribution of this study is that a new transit convenience measure was developed based on the reality data. It is expected that this measure can be used as a means of quantitative analysis in civil planning such as a traffic policy or local policy.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권4호
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• pp.187-196
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• 2017

It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.82-86
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• 2019

We aim to use public data different from the remote BEMS energy diagnostics technology and already established and then switch the conventional operation environment to a big-data-based integrated management environment to operate and build a building energy management environment of maximized efficiency. In Step 1, various network management environments of the system integrated with a big data platform and the BEMS management system are used to collect logs created in various types of data by means of the big data platform. In Step 2, the collected data are stored in the HDFS (Hadoop Distributed File System) to manage the data in real time about internal and external changes on the basis of integration analysis, for example, relations and interrelation for automatic efficient management.