• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.251-257
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• 2020

본 연구는 4차 산업혁명 관련기업의 채용경향에 있어서 구인기업과 구직자가 인식하는 인재상의 차이를 16개로 구성된 요소를 중심으로 비교분석하였다. 분석자료는 4차 산업혁명 관련 기업과 구직자들을 대상으로 자료를 수집하였으며, 분석방법은 빅데이터 유형의 자료를 활용하여 사회연결망 분석과 변량분석을 혼합한 융합연구방법론을 적용하였다. 결과적으로 다음의 몇 가지를 검증하였다. 첫째, 대기업은 소통을 강조하고, 중소기업은 역량과 자신감을 강조하는 것으로 나타났다. 둘째, 제조업에서 구인기업은 자신감과 역량을 강조하고, 구직자는 스펙과 열정을 강조하는 것으로 나타났다. 셋째, 서비스업에서 구인기업은 인성과 역량을 강조하고, 구직자는 스펙과 글로벌을 강조하는 것으로 나타났다. 넷째, 구직자들은 제조업과 서비스업에 따른 인재상이 큰 차이가 있었다. 이러한 결과를 토대로 인재상에 대한 인식 불일치 현상을 줄이기 위한 기업의 채용 정보개방에 대해 논의하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.27-33
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• 2018

본 연구에서는 마케팅 분야 중 스포츠 경기장을 찾는 관람객의 빅 데이터를 분석하여 소비자에게 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 연구를 진행한다. 이를 위해 본 연구에서는 K-평균 군집화 방법을 사용하여 유사 관람객 그룹을 도출하고자 하며, K-근접 이웃 방법을 사용하여 새로운 방문객의 관심 매장을 예측하고자 한다. 실험 결과를 통해 상기 두 가지 알고리즘을 사용하는 것은 유사 관람객 그룹을 도출하며 신규 관람객 입장 시 신규 관람객의 특성에 맞는 적합한 마케팅 서비스를 제공 할 수 있게 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.77-84
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• 2017

초고령화 사회로의 진입으로 인해 웰니스에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 의사를 통한 개인 맞춤형 의료서비스가 확대되고 있는 추세이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 위해서는 기존의 병원시스템 구성요소인 PM/PA, OCS, EMR, PACS, LIS 만으로는 정확한 의료분석 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 발생된다. 따라서 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델 및 구축방안에 대한 제시가 필요한 실정이다. 현재 국내에서도 의료 클라우드 서비스, 왓슨을 도입한 인공지능 진료서비스 등이 일부 시행되고 있지만, 아직 체계적인 병원시스템 구축을 통한 사례는 많지 않다. 따라서 이 논문에서는 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델을 제안한다. 이를 위해 기존의 병원시스템 구성요소에 의료 빅데이터 구축 및 AI 의료 분석시스템을 하나로 통합한 모델을 설계하고 모듈별 구축방안을 제시한다. 제안 모델은 향후 새로운 병원시스템 도입 및 구축을 위한 포괄적인 가이드 라인을 제공하는 기반연구로서 의미를 가진다.

• 융합보안논문지
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• 제15권4호
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• pp.113-119
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• 2015

최근 학교 사이버 폭력 문제가 심각하게 발생하여 문제의 심각성이 날로 급증하고 있다. 그 중에서도 스마트폰을 이용한 사이버 폭력의 심각성이 매우 높아서 사회적으로 큰 문제로 인식되고 있다. 언어적인 사이버폭력은 물리적인 폭력보다 영향 범위가 넓고 지속 시간이 길어서 학생들과 같이 미숙한 존재에게는 그 피해정도가 매우 심각하다. 그러므로 본 논문에서는 학생들이 사용하는 언어와 학급에서의 관계성을 분석해서 학급 내의 친구들 사이에서 발생할 수 있는 사이버폭력의 징후를 사전에 파악한다. 그리고 파악된 사이버폭력의 위험성에 대해서 학부모나 학급 교사, 학교 안전지킴이 등에게 미리 알려주어 사이버폭력 사고를 미연에 방지할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서 학생들이 사이버 학급에서 사용하는 메신저를 설계 및 구현하고자 한다. 구현한 메신저에서 학생들이 사용한 어휘들을 빅-데이터 분석기법 중에 하나인 텍스트 마이닝을 사용해 금지어 사전을 작성하고, 학생별, 학급별 금지어 사용빈도와 친구관계를 분석할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권1호
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• pp.1-10
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• 2018

Current evaluation practices for IT projects suffer from several problems, which include the difficulty of self-explanation for the evaluation results and the improperly scaled scoring system. This study aims to develop a methodology of opinion mining to extract key factors for the causal relationship analysis and to assess the feasibility of quantifying evaluation scores from text comments using opinion mining based on big data analysis. The research has been performed on the domain of publicly procured IT proposal evaluations, which are managed by the National Procurement Service. Around 10,000 sets of comments and evaluation scores have been gathered, most of which are in the form of digital data but some in paper documents. Thus, more refined form of text has been prepared using various tools. From them, keywords for factors and polarity indicators have been extracted, and experts on this domain have selected some of them as the key factors and indicators. Also, those keywords have been grouped into into dimensions. Causal relationship between keyword or dimension factors and evaluation scores were analyzed based on the two research models-a keyword-based model and a dimension-based model, using the correlation analysis and the regression analysis. The results show that keyword factors such as planning, strategy, technology and PM mostly affects the evaluation result and that the keywords are more appropriate forms of factors for causal relationship analysis than the dimensions. Also, it can be asserted from the analysis that evaluation scores can be composed or calculated from the unstructured text comments using opinion mining, when a comprehensive dictionary of polarity for Korean language can be provided. This study may contribute to the area of big data-based evaluation methodology and opinion mining for IT proposal evaluation, leading to a more reliable and effective IT proposal evaluation method.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제63권
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• pp.336-347
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• 2018

오늘날 국내 캠핑인구는 500만이 넘었고, 캠핑관련 산업도 지속적으로 성장하고 있지만 미국, 유럽과 일본 등 캠핑선진국에 비해 다소 미흡한 캠핑 문화와 수입 캠핑브랜드의 높은 의존도가 문제되고 있다. 따라서 국내산 캠핑 브랜드의 정착과 글로벌화 브랜드 육성을 위한 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 국내산 캠핑 브랜드 정체성 수립과 차별화 전략을 위한 자료 제공을 위해 감성 인지적 접근을 통한 조사를 시행하였다. 감성적 접근을 위해 '캠핑, 캠프, 캠핑 브랜드, 캠핑 디자인'을 키워드로 빅 데이터 조사를 실시하고 분석하였으며, 인지적 접근을 통해 해외 유명 캠핑 브랜드 17개와 국내산 브랜드 10개에 대한 마켓조사를 실시하였다. 빅 데이터를 통한 조사 결과 소비자들의 정보 교류 경로를 유추할수 있었다. 캠핑 관련 연관어 및 마켓조사를 통해 브랜드 가치를 형성하는 주요 요소를 알수 있었다. 또한, 세계적인 유명 브랜드의 경우 각자의 브랜드 정체성이 뚜렷하며 독자적인 브랜드 스토리와 로고 디자인, 상품 디자인, 색채를 구축하고 있었으며 일관성을 지니고 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.117-125
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• 2022

최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.