• 가족자원경영과 정책
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• 제27권1호
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• pp.13-24
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• 2023

4차 산업혁명은 가정생활 깊숙이 들어와 가사노동과 돌봄의 방식을 변화시켰다. 4차 산업혁명 기술 변화로 초래된 가정의 변화는 가사노동 사회화 측면에서 두드러진다. 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 가속화되고 있는 가사노동 사회화 현상을 "플랫폼"을 통한 "가사서비스" 양상 변화를 중심으로 살펴보았다. 4차 산업혁명 기술변화가 가속화되기 시작한 2015년 이후 전국일간지와 경제지를 대상으로 관련 신문기사를 추출하여 빅데이터 분석을 하였다. 빅데이터 분석결과는 4차 산업혁명 기술을 활용한 플랫폼 경제가 기업 비즈니스 차원뿐만 아니라 공공정책 차원에서 가사노동 사회화를 급속하게 확산시키고 있음을 보여준다. 플랫폼을 통한 가사서비스 지원이 기업의 새로운 사업 영역으로 성장하고 있으며, 공공정책 차원에서 맞벌이가정이나 한부모가정의 일⸱가정 양립 지원이나 감염병 대응과 관련하여 중요한 정책과제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 본 연구는 4차 산업혁명 기술로 인한 가사노동과 돌봄의 변화를 통해 향후 가사노동과 돌봄에 대한 가정, 시장, 국가의 역할과 과제를 성찰하는 계기를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.95-125
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• 2023

항공산업의 급격한 성장으로 인해 많은 항공사가 생기면서 고객들이 항공사를 선택할 때 고려하는 요소가 늘어나고 있다. 이에 따라 항공사는 고품질의 서비스와 차별화된 경험적 가치를 제공하여 고객가치를 높이고 있다. 초기 고객가치 연구는 제품 및 서비스에 대한 효용성의 관점에서 비용과 편익 간의 상충관계로 간주하고 실용적 가치 중심으로 이루어졌지만, 최근에는 경험적 측면의 가치의 중요성이 주목받았다. 그러나 경험적 측면의 가치는 제품이나 서비스 상황에 따라 고객가치를 구성하는 요소가 변화되기 때문에 제품이나 서비스에 대한 고객의 선호도를 충분히 나타내는 특정 맥락에서 조사해야 한다. 또한, 고객가치는 고객이 의사결정을 내릴 때 큰 영향을 미치므로 항공사는 고객가치를 구성하는 요소를 정확하게 이해하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공 전문 웹사이트인 스카이트랙스(Skytrax)에서 고객이 작성한 리뷰와 평점을 수집하고 BERTopic 모델을 활용하여 고객가치에 대한 요소를 도출하였다. 분석 결과, 항공사에서 고객가치를 구성하는 9가지 요소를 파악하였으며 이 중 6가지 요소가 고객 만족도와 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 고객가치의 세분화된 파악을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하고, 항공사에 구체적인 서비스 품질 향상을 위한 방향을 제시한다는 의의와 시사점을 가진다.

• 보건행정학회지
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• 제27권2호
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• pp.167-176
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• 2017

Background: This study aimed to analyze the impact of community health care resources on the place of death of older adults with dementia compared to those with cancer in South Korea, using public administrative big data. Methods: Based on a literature review, we selected person- and community-level variables that can affect older people's decisions about where to die. Data on place-of-death and person-level attributes were obtained from the 2013 death certification micro data from Statistics Korea. Data on the population and economic and health care resources in the community where the older deceased resided were obtained from various open public administrative big data including databases on the local tax and resident population statistics, health care resources and infrastructure statistics, and long-term care (LTC) insurance statistics. Community-level data were linked to the death certificate micro data through the town (si-gun-gu) code of the residence of the deceased. Multi-level logistic regression models were used to simultaneously estimate the impacts of community as well as individual-level factors on the place of death. Results: In both the dementia (76.1%) and cancer (87.1%) decedent groups, most older people died in the hospital. Among the older deceased with dementia, hospital death was less likely to occur when the older person resided in a community with a higher supply of LTC facility beds, but hospital death was more likely to occur in communities with a higher supply of LTC hospital beds. Similarly, among the cancer group, the likelihood of a hospital death was significantly lower in communities with a higher supply of LTC facility beds, but was higher in communities with a higher supply of acute care hospital beds. As for individual-level factors, being female and having no spouse were associated with the likelihood of hospital death among older people with dementia. Conclusion: More than three in four older people with dementia die in the hospital, while home is reported to be the place of death preferred by Koreans. To decrease this gap, an increase in the supply of end-of-life (EOL) care at home and in community-based service settings is necessary. EOL care should also be incorporated as an essential part of LTC. Changes in the perception of EOL care by older people and their families are also critical in their decisions about the place of death, and should be supported by public education and other related non-medical, social approaches.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.651-659
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• 2014

With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.53-60
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• 2016

공공데이터 포털에 공개된 지자체 데이터와 공공기관 데이터를 자동으로 수집한 후, 공공 데이터의 개방현황 및 다양한 영역별 데이터 제공여부, 파일 형식 등 다양한 기준으로 다차원 분석하여 서비스 수준 평가를 제공하고자 한다. 이를 위해, 해외 평가지표 사례를 바탕으로 평가지표 내용을 설정한 후 이를 기준으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하였으며, 다차원 분석 기법을 사용한 서비스 수준평가 결과를 지역별로, 기관별로, 분야별로 시각화한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권1호
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• pp.301-311
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• 2020

With the recent global urban issues such as climate change, urbanization, and energy problems, the smart city was proposed as one of the solutions in urban planning. This study introduces the smart city initiatives of South Korea by examining the recent history of smart city policies and their limitations. This case study reflects the experience of one of the countries which thrived to building smart cities as their national key industries to drive economic growth. It also analyzes the trends of the smart city using big data analysis techniques. Although there are obstacles such as economic recession, failing to differentiate from the U-city, low service level than expected smart functionality, We could recognize the current status of the smart city policies in South Korea such as 1) Korean smart city development projects are actively implemented, 2) public consensus suggests that applying advanced technology and the active role of government need, 3) a comprehensive and strategic approach with the integration and application of advanced technologies is required as well, 4) investment by both private and public sectors need to deliver social improvements. This study suggests future direction of smart city polity in South Korea in the conclusion.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.115-117
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• 2017

R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.511-513
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• 2022

디지털 헬스케어는 첨단 정보통신기술과 의료기술·비의료기술의 융합으로 질병치료에서 예방관리로 의료서비스의 패러다임 변화에 따라 지역을 기반으로 예방 및 모니터링 기반 건강관리의 중요성을 강조하고 있다. 4P(Predictive, Preventive, Personalized, Participatory)는 예측적, 예방적, 개인적, 참여적 헬스케어 서비스로 말할 수 있다. 기존의 노인장기요양 급여의 복지용구 품목 중심의 제한적 산업에서 벗어나 최신 기술을 활용한 AI·IoT·빅데이터 등 4차 산업혁명 기술과 접목을 통한 새로운 서비스를 제공할 필요성이 여러 분야에서 대두되고 있으며 돌봄 로봇, 웨어러블 등 신기술 개발 뿐 아니라 실증을 통한 상용화가 필요한 상황이다. 향후 빅데이터·인공지능 등 미래 신기술과 연계하여 다양한 서비스 창출이 가능하다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.218-223
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• 2021

The five elements of big data are said to be Volume, Variety, Velocity, Veracity, and Value. Among them, data lacking the Veracity of the data or fake data not only makes an error in decision making, but also hinders the creation of value. This study analyzed YouTube's revenue structure to focus the effect of data integrity on data valuation among these five factors. YouTube is one of the OTT service platforms, and due to COVID-19 in 2020, YouTube creators have emerged as a new profession. Among the revenue-generating models provided by YouTube, the process of generating advertising revenue based on click-based playback was analyzed. And, analyzed the process of subtracting the profits generated from invalid activities that not the clicks due to viewers' pure interests, then paying the final revenue. The invalid activity in YouTube's revenue structure is Raw Data, not pure viewing activity of viewers, and it was confirmed a direct impact on revenue generation. Through the analysis of this process, the new Data Value Chain was proposed.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.63-85
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• 2018

최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.