• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1199-1205
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• 2021

빅데이터 시대에는 단순히 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 실시간 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 매우 중요하다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 빅데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 비정형 논문 데이터를 빈도분석을 통해 분석결과를 요약과 시각화하고자 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 1월호-5월호 총 논문 104편을 대상으로 분석하였다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 1,538회로 1위를 차지하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_2호
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• pp.1083-1090
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• 2022

Since renal cell carcinoma(RCC) has various examination and treatment methods according to clinical stage and histopathological characteristics, it is required to determine accurate and efficient treatment methods in the clinical field. However, the process of collecting and processing RCC medical data is difficult and complex, so there is currently no AI-based clinical decision support system for RCC treatments worldwide. In this study, we propose a clinical decision support system that helps clinicians decide on a precision treatment to each patient. RCC standard big database is built by collecting structured and unstructured data from the standard common data model and electronic medical information system. Based on this, various machine learning classification algorithms are applied to support a better clinical decision making.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.182-183
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• 2018

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 본 연구에서는 빅데이터 분석도구인 소셜 메트릭스를 활용 식용곤충에 대한 메타분석을 진행하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2018

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.7-15
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-6
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• 2016

최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.87-96
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• 2019

본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.533-545
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• 2014

IT기술이 발전함에 따라, 우리가 접하는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이처럼 방대한 데이터들을 분석하고 관리하기 위한 기술로 등장한 것이 빅데이터 분산처리시스템이다. 기존 분산처리시스템에 대한 품질평가는 정형 데이터 중심의 환경을 바탕으로 이루어져 왔다. 그러므로, 이를 비정형 데이터 분석이 핵심인 빅데이터 분산처리시스템에 그대로 적용시킬 경우, 정확한 품질평가가 이루어질 수 없다. 따라서, 빅데이터 분석 환경을 고려한 분산처리시스템의 품질평가모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 품질에 관한 국제 표준인 ISO/IEC9126에 근거하여 빅데이터 분산처리 시스템에서 요구되는 품질평가 요소를 도출하고, 이를 측정하기 위한 메트릭을 정의함으로써 새로이 품질평가모델을 제안한다.