• 한국IT서비스학회지
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• 제11권4호
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• pp.277-294
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• 2012

The purpose of this research is to analyze big data structure and various objects in big data industry based on ecological perspective. Big data is rapidly emerging as a highly valuable resource to secure competitiveness of enterprise and government. Accordingly, the main issues in big data are to find ways of creating economic value and solving various problems. However big data is not systematically organized, and hard to utilize as it constantly expands to related industry such as telecommunications, finance and manufacturing. Under this circumstance, it is crucial to understand range of big data industry and to which stakeholders are related. The ecological approach is useful to understand comprehensive industry structure. Therefore this study aims at confirming big data structure and finding issues from interaction among objects. Results of this study show main framework of big data ecosystem including relationship among object elements composing of the ecosystem. This study has significance as an initial study on big data ecosystem. The results of the study can be useful guidelines to the government for making systemized big data ecosystem and the entrepreneur who is considering launching big data business.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제8권1호
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• pp.58-72
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• 2019

The wave of the 4th Industrial Revolution was announced by Schwab Klaus at the 2016 World Economic Forum in Davos, and prospects and measures with the future society in mind have been put in place. With the launch of the Moon Jae-in administration in May 2017, Korea has shifted all of its interest to Big Data, which is one of the most important features of the 4th Industrial Revolution. In this regard, this study focuses on the role of the public sector, explores related issues, and identifies an agenda for determining the demand for ways to foster Big Data ecosystem, from an objective perspective. Furthermore, this study seeks to establish priorities for key Big Data issues from various areas based on importance and urgency using a Delphi analysis. It also specifies the agenda by which Korea should exert national and social efforts based on these priorities in order to demonstrate the role of the public sector in reinforcing the Big Data ecosystem.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.1-9
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• 2014

본 연구는 빅데이터 생태계의 개념 및 구성요소의 역할과 책임을 파악하여 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 필요한 전략을 도출하였다. 빅데이터 생태계의 구성요소는 거버넌스, 데이터 보유자, 서비스 이용자, 서비스 제공자, 인프라 제공자로 5개 구분하였다. 5개의 구성요소 간 역할과 책임을 통해 총 11개의 활성화 전략을 도출하였다. 또한 빅데이터 산업 활성화를 위해 선행연구자들이 주장한 내용을 요약 정리하여 총 12개의 활성화 방안을 제시하였다. 빅데이터 구성요소 간 활성화방안과 선행연구자들이 주장한 내용을 결합하여 본 연구에서 총 13개의 빅데이터 산업의 활성화 전략을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 빅데이터 산업 활성화 전략이 빅데이터 사업 및 정책방향과 계획 수립의 기본자료로 활용되기 위하여 빅데이터 산업 활성화에 긍정적인 영향을 제공할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.135-140
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• 2023

The intricate relationship between species and their ecosystems has been a focal point of ecological research for decades. With the advent of big data and artificial intelligence, we are now able to explore this relationship with unprecedented depth and precision. This review delves into the transformative role of these technologies in ecological research, emphasizing their potential to enhance our understanding of species-ecosystem linkages.

• 패션비즈니스
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• 제27권1호
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• pp.1-15
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• 2023

This study divided articles into two time periods, from 2012 to 2022, with the aim of using big data analysis to look at patterns in the ecosystem of fashion start-ups. The research method extracted top keywords based on TF(Term Frequency) and TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), analyzed the network, and derived centrality values. As a result of comparing the first and second fashion startup ecosystems, elements of policy, support, market, finance, and human capital were derived in the first period. In addition, in the second period, elements of policy, support, market, finance, and culture were derived. In the first period, the fashion startup ecosystem focused on fostering new designer startups by emphasizing support, finance, and human capital factors and focusing on policies. Meanwhile, in the second period, online-based fashion platform startups and fashion tech startups appeared with the support of digital transformation and fulfillment services triggered by COVID-19(Corona Virus Disease 19), private finances were emphasized, and cultural factors were derived along with success stories of fashion startups. This study is meaningful in that it helps in developing strategies for fashion startups to grow into sustainable companies.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.95-106
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• 2016

본 연구는 빅데이터 유통 생태계에 기반한 단계별 빅데이터 유통 모델 개발 방안을 제안한다. 제안하는 빅데이터 유통모델의 개발은 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축, 거래지원 시스템 구축, 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축과 같이 3단계로 구성된다. 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축 단계에서는 데이터 유통 및 거래 플랫폼이 구축되며, 총괄시스템과 등록 및 거래관리 시스템으로 구성되며, 거래지원 시스템 구축 단계에서는 원활한 데이터 거래를 위한 거래지원 시스템이 추가적으로 구축된다. 마지막 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축 단계에서는 여러 거래소들의 통합에 필요한 유통 관리 시스템이 구축된다. 새로운 기술, 프로세스, 데이터 과학 등을 이용하여 과거의 데이터 관리 시스템을 빠르게 대체해 나가고 있는 현대의 데이터 시장에서 데이터 유통시장 모델은 계속 진화하고 있으며, 비즈니스 업계에서 수용되고 있다. 따라서 제안하는 빅데이터 유통 모델은 멀지 않은 장래에 데이터를 관리하고 접근하기 위한 산업표준 확립 시 고려될 수 있다고 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.125-138
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• 2016

현재 기상정보를 활용하고자 하는 수요는 증가하고 있으나 제공되는 기상기후정보는 한정적이다. 개선을 위해서는 기상기후 빅데이터 활용 플랫폼 지원, 정부 및 공공기관, 기업의 요구에 부응하는 기상기후 빅데이터 전문 인력 양성이 필요하다. 기상기후 빅데이터는 다양한 분야에서 활용 가능한 고부가가치 서비스 제공이 필요하며 서비스의 확대 및 새로운 콘텐츠 개발을 위하여 산업 분야별 유형별 특성에 맞는 맞춤형 서비스가 제공되어야 한다. 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 국가차원의 협업생태계 조성이 필수적이다. 협업생태계 조성 환경을 만들기 위해서는 해양정책과 기상정책의 융합, 해양학과 기상학의 융합, R&D 기초연구와 응용연구의 융합이 필요하다. 이후 수요분석, 생산정보공유, 단일화 순서로 협업생태계를 구축할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.529-534
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• 2020

인류 문명의 발전은 산업화에 따른 도시의 발전과 운송 기술의 진화와 맥을 같이한다. 지금까지의 도시 발전은 수송비 절감과 한정된 중심업무 지구로서의 토지 이용 요구에 따라 진행되어왔다. 도시 인구 밀집도의 지속적인 증가는 지가상승, 교통 혼잡, 빈부격차, 공해발생 등과 같이 사회·경제적으로 많은 문제를 일으켜 왔고 현재의 도시 생태 시스템으로는 전반적인 해결에 어려움이 있다. 그러나 문제의 해결을 위한 실마리는 바로 도시생태계 내에서 찾을 수 있다. 서울 심야버스 운행 노선의 설계는 바로 심야의 도시 내 이동 인구의 흐름을 정보통신 기술을 이용해 분석하여 얻은 결과이다. 이렇듯 도시 문제의 해결은 도시 생태계의 분석에서 출발하는 것이 타당하다. 문제의 원인을 알았다면 시민의 삶의 질을 높이기 위해 빅데이터 플랫폼 구축이 필요하고 이를 통한 해결이 가능하다. 이 플랫폼의 중심에는 정보통신 기술의 기반 하에 도시의 구성 요소와 연결되어 실시간 수집, 분석 및 적용되는 빅데이터가 자리 잡고 있어야한다. 본 연구를 통해 지속 가능한 스마트 시티를 위한 빅데이터 플랫폼 구축과 적용 방안에 대하여 고찰한다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.351-359
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• 2014

보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.