• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권2호
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• pp.7-18
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• 2016

The first D2C-era web-real variety show in Korea was broadcast via tvN of CJ E&M. The web-real variety program 'SinSeoYuGi' accumulated 54 million views, along with 50 million views at the Chinese portal site QQ. This study carries out an analysis using text mining that extracts portal site blogs, twitter page views and associative terms. In addition, this study derives viewers' response by extracting key words with opinion mining techniques that divide positive words, neutral words and negative words through customer sentiment analysis. It is found that the success factors of the web-real variety were reduced in appearance fees and production cost, harmony between actual cast members and scenario characters, mobile TV programing, and pre-roll advertising. It is expected that web-real variety broadcasting will increase in value as web contents in the future, and be established as a new genre with the job of 'technical marketer' growing as well.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.548-566
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• 2013

The availability of technology and the abundance of experts in universities create an ample opportunity to provide a venue that allows a knowledge seeker to easily connect with and request advice from university experts. On the other hand, outsourcing provides opportunities and remains one of the emerging trends in organizations, and can very clearly observed in the Philippines. This paper describes the development of a reliable web-based approach to Knowledge Product Outsourcing (KPO) services in the Silliman Online University Learning system. The system is called an "e-Knowledge Box."It integrates Web 2.0 technologies and mechanisms, such as instant messaging, private messaging, document forwarding, video conferencing, online payments, net meetings, and social collaboration together into one system. Among the tools used are WAMP Server 2.0, PHP, BlabIM, Wordpress 3.0, Video Whisper, Red5, Adobe Dreamweaver CS4, and Virtual Box. The proposed system is integrated with the search engine in URLs, Web feeds, email links, social bookmarking, search engine sitemaps, and Web Analytics Direct Visitor Reports. The site demonstrates great web usability and has an excellent rating in functionality, language and content, online help and user guides, system and user feedback, consistency, and architectural and visual clarity. Likewise, the site was was rated as being very good for the following items: navigation navigation, user control, and error prevention and correction.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.121-134
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• 2009

소비자 중심 마케팅 성장과 더불어 확대되고 있는 웹 트래픽 수집 및 분석 서비스 시장에서는 이미 서비스 제공자와 사용자간 정보 활용과 정보보호의 치열한 공방이 시작되었고 보다 상세한 소비자 정보를 마케팅에 활용하고 싶은 욕구가 극대화되고 있다. 기업은 익명화된 개인정보의 마케팅활용을 정당화하고 개인은 잠재적 우려사항을 감수할 수밖에 없는 실정이다. 그러므로 본고에서는 국내의 웹 트래픽 수집 및 분석 서비스 산업에서 개인정보보호에 저해되는 프로세스를 검토하고 잠재적 우려사항을 밝히고자 한다. 국내 주요 상용서비스를 중심으로 개인정보보호정책 분석과 서비스과정의 고의 혹은 우연한 개인정보 수집행위 등 목적 외 범위 타당성을 검토하고, 역공학을 통해 서비스과정에서의 개인정보 수집 및 이용 범위를 분석하였다. 개인정보 추출 범위 확대와 침해 가능성 심화로 인해 현재 국내 서비스의 타당성 평가는 매우 중요하다. 웹 트래픽 수집 및 분석 행위로 인한 개인정보 침해의 잠재요인과 서비스 활용을 위한 개인정보보호의 요건을 명확히 밝히는 것은 웹 트래픽 분석산업과 개인정보보호의 균형 발전을 위해 매우 중요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제25권2호
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• pp.337-355
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• 2015

The Internet has become one of the most important channels for people to communicate and for companies to implement their sales promotion activities, such as advertising. Marketing and advertising attempt to influence customers' attitude to persuade them to choose to buy the advertisers' products instead of the competitors'. With the different forms of online marketing, such as search engine marketing, email marketing, and mobile marketing, advertisers can find more effective strategies to attract the attention of more targeted audiences. With the emergence of the social web (web 2.0), a new platform was introduced called social networks. This paper presents the current work in internet marketing activities until web 2.0, and conducts a social network analysis to aid in data extraction. Marketing and advertising companies have understood the power of information for a very long time. The more knowledge these companies have on the demographics, consumer habits, and preferences of particular customer types, the more they can tailor their product offerings, and the more sales they can make. This paper aims to understand the internet marketing concepts as well as present challenges and work directions in internet marketing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.446-448
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• 2018

현재 온라인 마케팅 분석을 위해 웹로그 분석시스템을 사용하여 마케팅 결과에 대한 분석을 하고 있지만, 전환에 대한 원인 분석이 사용자의 접속 당시 정보에 의한 데이터로만 분석되고 있어, 본 연구에서는 전환 데이터 분석에 대한 좀 더 현실적으로 분석하기 위한 알고리즘 연구를 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.642-644
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• 2022

제안하는 내용은 동적 반응형 대시보드 애플리케이션을 구현하여 언제 어디서나 비품의 정보를 접근하도록 하고, 각기 수집된 품목별 정보를 빅데이터 분석을 통해 관리 효율성 제고위한 다양한 집계, 점진적 분석 기능, 그리고 직관적인 관리 증대를 위한 분석 시각화를 제공한다. 그리고 분석을 활용하여 자원의 위치 추적, 재구매시기를 예측하거나, 비용 절감을 위한 요소 등을 찾기 위한 다양한 분석 인사이트 제공한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.524-531
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• 2014

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 자원을 이용하여 빅데이터의 일종인 LOD (linked open data)를 가공 및 분석하는 방법을 제안한다. LOD는 공공 데이터를 공유 및 재활용하기 위한 웹기반의 오픈 데이터이다. 특히 BA(business analytics)와 Info-graphic을 위한 시각화 (visualization) 기술을 제공하는 새로운 SaaS (software as a service) 비즈니스 영역을 InforgraaS (Info-graphic as a service)라고 정의한다. 본 연구의 목표는 시각화 및 비즈니스 전문가 없이 비전문가 또는 초보자가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 데이터 시각화 (data visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말한다. 데이터 시각화의 목적은 챠트와 그래프를 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것이다. 공공기관의 빅데이터를 클라우드 컴퓨팅 자원과 오픈 소스인 하둡, R, 기계학습, 데이터 마이닝 등을 이용하여 다양한 처리 결과를 이해하기 쉬운 그래픽 또는 챠트로 표현하고 공유한다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제11권1호
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• pp.1-9
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• 2019

This research intends to propose the methodology for analyzing the current trends of agriculture, which directly connects to the survival of the nation, and through this methodology, identify the agricultural trend of Korea. Based on the relationship between three types of data - policy reports, academic articles, and news articles - the research deducts the major issues stored by each data through LDA, the representative topic modeling method. By comparing and analyzing the LDA results deducted from each data source, this study intends to identify the implications regarding the current agricultural trends of Korea. This methodology can be utilized in analyzing industrial trends other than agricultural ones. To go on further, it can also be used as a basic resource for contemplation on potential areas in the future through insight on the current situation. database of the profitability of a total of 180 crop types by analyzing Rural Development Administration's survey of agricultural products income of 115 crop types, small land profitability index survey of 53 crop types, and Statistics Korea's survey of production costs of 12 crop types. Furthermore, this research presents the result and developmental process of a web-based crop introduction decision support system that provides overseas cases of new crop introduction support programs, as well as databases of outstanding business success cases of each crop type researched by agricultural institutions.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2019

The objective of this study is to examine the trends in big data. Research abstracts were extracted from 4,019 articles, published between 1995 and 2018, on Web of Science and were analyzed using topic modeling and time series analysis. The 20 single-term topics that appeared most frequently were as follows: model, technology, algorithm, problem, performance, network, framework, analytics, management, process, value, user, knowledge, dataset, resource, service, cloud, storage, business, and health. The 20 multi-term topics were as follows: sense technology architecture (T10), decision system (T18), classification algorithm (T03), data analytics (T17), system performance (T09), data science (T06), distribution method (T20), service dataset (T19), network communication (T05), customer & business (T16), cloud computing (T02), health care (T14), smart city (T11), patient & disease (T04), privacy & security (T08), research design (T01), social media (T12), student & education (T13), energy consumption (T07), supply chain management (T15). The time series data indicated that the 40 single-term topics and multi-term topics were hot topics. This study provides suggestions for future research.