• Spatial Information Research
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• 제23권6호
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• pp.109-116
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• 2015

본 연구에서는 공간빅데이터의 개념과 특징을 정의하고 데이터에 대한 통찰력을 높일 수 있는 정보 시각화 방법론을 조사하였다. 또한 시각화 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법을 제시하였다. 공간빅데이터를 공간정보의 정량적인 확장의 결과와 빅데이터의 정성적인 확장의 결과로 정의하였다. 공간빅데이터는 6V(Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization)의 특징을 갖고 있으며, 최근 활용 서비스 측면이 이슈화 되면서 공간빅데이터에 대한 통찰력을 제공하여 데이터의 활용 가치를 높이기 위해 공간빅데이터의 시각화가 주목받고 있다. 정보 시각화의 방법은 Matthias, Ben, 정보디자인교과서 등을 통하여 다양한 방법으로 정의 되어 있으나 공간빅데이터의 시각화는 방대한 양의 원시 데이터를 대상으로 하기 때문에 데이터의 조직화 과정을 거쳐야 하며 이를 통해 사용자에게 전달하려는 정보를 추출해야 하는 차이점이 있다. 추출된 정보는 특성에 따른 적합한 시각적 표현 방법을 사용해야 하며, 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 사용자에게 정확한 정보를 제공 할 수 없으므로 필터링, 샘플링, 데이터 비닝, 클러스터링 등을 이용하여 데이터를 축소하여 표현하는 방법이 필요하다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.85-90
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• 2022

In this study, keywords from representative online portal sites such as NAVER, Google, and Youtube were collected based on text mining analysis technique using TEXTOM to check the changes in the restaurant industry before and after COVID-19. The collection keywords were selected as dining out, food service industry, and dining out culture. For the collected data, the top 30 words were derived, respectively, through the refinement process. In addition, comparative analysis was conducted by defining data from 2018 to 2019 before COVID-19, and from 2020 to 2021 after COVID-19. As a result, 8272 keywords before COVID-19 and 9654 keywords after COVID-19, a total of 17926 keywords, were derived. In order for the food service industry to develop after the COVID-19 pandemic, it is necessary to commercialize the recipes of restaurants to revitalize the distribution of home-use food products that replace home-cooked meals such as meal kits. Due to the social distancing caused by COVID-19, the dining out culture has changed and the trend has changed, and it has been confirmed that the consumption culture has changed to eating and delivering at home more safely than visiting restaurants. In addition, it has been confirmed that the consumption culture of existing consumers is changing to a trend of cooking at home rather than visiting restaurants.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권1호
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• pp.33-41
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• 2016

Big data management is becoming an increasingly important issue in both industry and academia of information science community today. One of the important categories of big data generated from software systems is log data. Log data is generally used for better services in various service providers and can also be used to improve system reliability. In this paper, we propose a novel big data management architecture specialized for log data. The proposed architecture provides a scalable log management system that consists of client and server side modules for efficient handling of log data. To support large and simultaneous log data from multiple clients, we adopt the Hadoop infrastructure in the server-side file system for storing and managing log data efficiently. We implement the proposed architecture to support various client environments and validate the efficiency through measurement studies. The results show that the proposed architecture performs better than the existing logging architecture by 42.8% on average. All components of the proposed architecture are implemented based on open source software and the developed prototypes are now publicly available.

• 한국조리학회지
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• 제24권2호
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• pp.87-95
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• 2018

This study investigates the relationship between Big 5 personality factors of food service employees and turnover intention and identifies the moderating effects of satisfactory parent-child relationship. A total of 179 data were subjected to frequency analysis and regression analysis. Participants were instructed to take an on-line survey which is google survey from August to October in 2017. The results of this study demonstrated that Big-5 personality factors excepted openness to experience influence on turnover intention. Furthermore, the parent-child relationship affects the relationship between Big-5 personality factors and turnover intention. This study may contribute to new data to human resource management.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.235-242
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• 2015

소셜 네트워크 기술이 발달하면서 빅 데이터 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 중앙 서버가 아닌 분산 서버에 저장된 데이터를 손쉽게 검색 및 추출하기 위한 기술은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스를 제공하는 컨텐츠 서버와 관리 서버에서 사용자가 원하는 정보의 처리시간을 최소화하기 위한 빅 데이터 관리 기법을 제안하다. 제안 기법은 빅 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터를 그룹으로 분류한 후 분류된 그룹내 데이터를 속성정보와 연계하여 해쉬체인에 적용한다. 또한, 분산 서버에 저장된 데이터를 최단 시간에 추출하기 위해서 데이터 인덱스 정보(DII, Data Index Information)를 그룹화하여 데이터에 부여된 다중의 속성 정보를 분류하여 데이터의 처리 속도를 향상시킨다. 실험 결과, 클러스터 그룹 수에 따른 데이터의 평균 검색 시간은 평균 14.6% 향상되었고, 키워드 수에 따른 데이터 처리시간은 평균 13% 단축되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.124-130
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• 2016

빅데이터 기술의 발전에 따라 여러 분야에서 빅데이터의 필요성이 증가하고 있다. 그중 최근 의료 산업은 치료 중심에서 예방과 건강관리 중심으로 변화됨에 따라 질병 발생 가능성 예측 및 개인 맞춤형 의료 서비스의 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해서는 개인의 생체정보를 수집할 수 있는 디바이스와 수집된 데이터를 분석할 빅데이터 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 저가형 웨어러블 디바이스를 이용한 생체정보 빅데이터 시스템을 설계하였다. 웨어러블 디바이스는 심장 박동수와 걸음 수, 활동량 등의 기본적인 생체정보를 획득할 수 있는 Mi Band를 이용하였고, 수집된 생체정보는 MongoDB를 이용하여 NoSQL 형식으로 저장한 후 분석하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 차후에는 Hadoop 등을 사용하여 실제 의료 환경에서 사용이 가능한 빅데이터 시스템을 구축하고 다양한 의료 정보용 웨어러블 디바이스와 연계하여 실제 의료 서비스에서 사용이 가능할 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권1호
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• pp.80-88
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• 2020

This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.

• 융합정보논문지
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• 제11권4호
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• pp.83-101
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• 2021

본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.25-29
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• 2018

As society advances and consumers' perception of food safety changes, the demand for the safety of refrigerated and distributed foods is spreading. In this paper, we build an ICT system that can collect the TTH data from the NFC tag, store it, analyze the food safety level using it. This service platform consists of the temperature monitoring NFC tag attached to individual packaged food, the smartphone with NFC sensor, and the monitoring server with a big data system. Consumers and administrators in this system can easily identify and predict the safety level of individual packaged foods in real time using the provided app on smartphones. In the field of food safety, the use of new technologies such as ICT can create new value by combining with existing food industry in addition to creating new market by new service.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1083-1091
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• 2017

As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.