• 산업융합연구
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• 제20권3호
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• pp.41-46
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• 2022

미래 농산물에 대한 소비자의 맞춤식 솔루션을 제안하는 연구로 기존의 유통방식을 벗어나 오프라인과 온라인의 병행된 솔루션에 블록체인 기술을 접목하여 데이터의 위변조가 없도록 한다. 판매, 유통, 소비 등으로 생산된 데이터를 활용하여 분석된 결과를 토대로 소비자에게 맞춤식 서비스가 필요하고, 농산물과 관련한 식품에 대한 안전성 및 신뢰성을 줄 수 있게 되면서 소비나 생산에 대한 사용의도를 파악할 수 있을 것이다. 확보된 데이터를 기반으로 변형된 제품의 홍보나 생산물의 방향을 파악함으로써 미래의 4차산업과 관련한 발전 방향이 될 것이다. 하나의 시스템이 아닌 복합적인 기술들이 접목되어 관리되는 이력관리 시스템으로 블록체인과 빅데이터가 활용될 수 있다면 미래의 트랜드에 맞춤식 서비스가 될 것이다. 또한 유통과정에서 발생할 수 있는 친환경 인증과 관련한 사업이 진행됨으로써 하나의 시스템으로 가치가 창출된다면, 필요한 통합 솔루션이 될 것으로 기대된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.7-20
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• 2017

클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.239-248
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• 2023

본 연구는 낙찰가율에 영향을 미치는 용역계약에 대한 요인을 나라장터의 사례를 중심으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구에서 발주기관과 입찰자가 광범위한 나라장터에서 낙찰가율에 영향을 주는 용역계약을 분석함으로써 기존 연구와의 차별성을 살펴보았다. 분석모형으로 낙찰가율 영향 요인으로 예산액, 계약 방법, 공고 일수, 낙찰 방법, 낙찰 하한률 등 5개의 독립변수를 활용하였다. 조사분석은 지난 18년간 나라장터 용역입찰건에 대한 데이터를 텍스트 마이닝을 이용하여 빅데이터를 수집하고 다차원적인 방법으로 데이터를 분석하였다. 분석 결과 첫째, 예산액은 낙찰가율을 결정하지 않는다. 다만 소액의 경우에는 그러하지 아니하였다. 둘째, 계약 방법은 낙찰가율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 공고 일수가 길어질수록 낙찰가율이 감소하고 있다. 넷째, 낙찰 방법은 낙찰가율에 영향을 미치고 있다. 다섯째, 낙찰 하한률은 낙찰가율을 결정하고 있다. 본 연구는 낙찰가율에 영향을 미치는 요인에 대한 실증분석 결과를 토대로 정책적 시사점을 찾고자 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.15-25
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• 2013

국가하천에 대한 하천대장, 하천측량도 및 부도 등 관련 정보들을 표준화하여 구축함으로써 관련 업무 활용 및 대국민 서비스 등을 실시하기 위해 국토해양부에서는 지난 2000년도부터 하천관리지리정보시스템(RIMGIS; River Information Management GIS)을 구축하여 운영 중에 있다. RIMGIS는 그 동안 정보환경 변화에 능동적으로 대응하기 위해 여러 차례 개선되었으며, 최근 스마트 리버 하천정보 서비스 및 관련 자료가 방대해짐에 따라 빅데이터를 효율적으로 관리하기 위한 개선이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 RIMGIS의 현황 파악, 개선방향 도출, 데이터베이스를 재설계, 배포프로그램 개발 및 하천종합정보시스템 제안을 통해 정보환경 변화에 대응해 향후 스마트 리버 하천정보 서비스를 제공하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 따라서, RIMGIS의 활용성을 강화하기 위해 속성정보의 엔터티간 연관관계를 구분할 수 있는 유일키와 외부키 등과 하천표준 데이터베이스 관점에서 테이블간의 위상관계를 정립하여 속성정보 DB의 구성과 정보관리를 위하여 연관관계도도 새롭게 제시하였다. 아울러, 하천관리 패러다임 변화에 대응 가능한 하천관련 정보의 효율적인 관리와 이용 체계 수립을 통해 현재 공급자 중심의 시스템 운영을 수요자 중심으로 확대하기 위한 방안을 도출하였다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.141-154
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• 2016

모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4467-4488
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• 2014

The bibliometric analysis is widely used for understanding research domains, trends, and knowledge structures in a particular field. The analysis has majorly been used in the field of information science, and it is currently applied to other academic fields. This paper describes the analysis of academic literatures for classifying research domains and for suggesting empty research areas in the telecommunications policy. The application software is developed for retrieving Thomson Reuters' Web of Knowledge (WoK) data via web services. It also used for conducting text mining analysis from contents and citations of publications. We used three text mining techniques: the Keyword Extraction Algorithm (KEA) analysis, the co-occurrence analysis, and the citation analysis. Also, R software is used for visualizing the term frequencies and the co-occurrence network among publications. We found that policies related to social communication services, the distribution of telecommunications infrastructures, and more practical and data-driven analysis researches are conducted in a recent decade. The citation analysis results presented that the publications are generally received citations, but most of them did not receive high citations in the telecommunications policy. However, although recent publications did not receive high citations, the productivity of papers in terms of citations was increased in recent ten years compared to the researches before 2004. Also, the distribution methods of infrastructures, and the inequity and gap appeared as topics in important references. We proposed the necessity of new research domains since the analysis results implies that the decrease of political approaches for technical problems is an issue in past researches. Also, insufficient researches on policies for new technologies exist in the field of telecommunications. This research is significant in regard to the first bibliometric analysis with abstracts and citation data in telecommunications as well as the development of software which has functions of web services and text mining techniques. Further research will be conducted with Big Data techniques and more text mining techniques.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1-11
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• 2018

최근 온라인 쇼핑 유통시장의 규모는 지속적이고 빠르게 성장하고 있기 때문에 고객 행동평가분석을 통한 맞춤형 쇼핑서비스가 매우 중요해지고 있다. 하지만 기존의 분석 방식은 소비자의 프로파일 및 행동에 대한 분석 데이터만을 제공하고, 디스크기반 마이닝 탐사로 인해 실시간 분석의 한계가 존재했다. 그러므로 실시간 처리 및 분석이 필요한 웹 서비스와 같은 분야에 기존 방식을 적용하기에는 정확성의 문제와 시스템 성능 문제가 존재한다. 본 연구에서는 실시간으로 발생되는 웹 클릭 로그 스트림을 분석하고 특정 상품에 대한 집중도를 분석하여 상품 구매 의지가 있는 관심고객을 찾아내며, 이를 바탕으로 전체 고객 대상이 아닌 관심고객 중심의 상품 프로모션을 진행할 수 있는 시스템을 구현하고 이들의 효율성과 정확성을 검증한다.

• 치위생과학회지
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• 제21권2호
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• pp.104-110
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• 2021

Background: Regardless of countries, the myth that rain makes the body ache has been worded in various forms, and a number of studies have been reported to investigate this. However, these studies, which depended on the patient's experience or memory, had obvious limitations. Google Trends is a big data analysis service based on search terms and viewing videos provided by Google LLC, and attempts to use it in various fields are continuing. In this study, we endeavored to introduce the 'value as a research tool' of the Google Trends, that has emerged along with technological advancements, through research on 'whether toothaches really occur frequently on rainy days'. Methods: Keywords were selected as objectively as possible by applying web crawling and text mining techniques, and the keyword "bi" meaning rain in Korean was added to verify the reliability of Google Trends data. The correlation was statistically analyzed using precipitation and temperature data provided by the Korea Meteorological Agency and daily search volume data provided by Google Trends. Results: Keywords "chi-gwa", "chi-tong", and "chung-chi" were selected, which in Korean mean 'dental clinic', 'toothache', and 'tooth decay' respectively. A significant correlation was found between the amount of precipitation and the search volume of tooth decay. No correlation was found between precipitation and other keywords or other combinations. It was natural that a very significant correlation was found between the amount of precipitation, temperature, and the search volume of "bi". Conclusion: Rain seems to actually be a cause of toothache, and if objective keyword selection is premised, Google Trends is considered to be very useful as a research tool in the future.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.37-48
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• 2022

디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제22권1호
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• pp.49-60
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• 2022

Background: Although dental sedation helps control anxiety and pain, side effects and serious complications related to sedation are gradually increasing. Due to the introduction of new drugs and sedation methods, insurance rates, legal regulations, drugs, and methods used for dental sedation are inevitably changed. In the Republic of Korea, National Health Insurance is applied to all citizens, and this study investigated changes in the use of sedatives using this big data. Methods: This study used customized health information data provided by the Healthcare Insurance Review & Assessment Service of Korea. Among patients with a record of use of at least one of eight types of sedatives for dental sedation between January 2007 and September 2019 were selected; the data of their overall insurance claims for dental treatment were then analyzed. Results: The number of patients who received dental sedation was 786,003, and the number of dental sedation cases was 1,649,688. Inhalational sedation using nitrous oxide (N₂O) accounted for 86.8% of all sedatives that could be claimed for drugs and treatment. In particular, it was confirmed that the number of requests for sedation using N₂O sharply increased each year. Midazolam showed an increasing trend, and in the case of chloral hydrate, it gradually decreased. Conclusion: According to our analysis, the use of N₂O and midazolam gradually increased, while the use of chloral hydrate gradually decreased.