• 제목/요약/키워드: big data service

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직원을 위한 내부마케팅이 기업의 시가 총액 변동률에 미치는 영향 분석: 잡플래닛 기업 리뷰를 중심으로 (An Analysis of the Internal Marketing Impact on the Market Capitalization Fluctuation Rate based on the Online Company Reviews from Jobplanet)

  • 최기철;이상용
    • 경영정보학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.39-62
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    • 2018
  • 컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.

텍스트 마이닝과 빅카인즈를 활용한 노인장기요양기관 부당청구 동향 분석 (Trend Analysis of Fraudulent Claims by Long Term Care Institutions for the Elderly using Text Mining and BIGKinds)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.13-24
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    • 2022
  • 본 연구는 우리나라에서 매년 증가하고 있는 노인장기요양기관의 부당청구 맥락과 부당청구 예방을 위한 대책들이 어떠한지를 탐색하기 위해서 언론기사를 활용한 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 기사는 뉴스 빅테이터 분석 시스템인 빅카인즈에서 수집하였고, 수집기간은 노인장기요양보험이 시행된 2008년 7월부터 2022년 2월 28일까지로 약 15년간이다. 이 기간 동안 '노인요양+부당청구', '장기요양+부당청구', 등의 키워드로 총 2,627개의 기사가 수집되었고, 이중 중복된 기사를 제외한 총 946개가 선정되었다. 본 연구의 텍스트마이닝 분석결과로 첫째, 모든 구간(2008.7.1-2022.2.28)에서 가장 높은 빈도로 언급된 상위 10위 키워드는 노인장기요양기관, 부당청구, 국민건강보험공단, 노인장기요양보험, 장기요양급여(비용), 노인요양시설, 보건복지부, 노인, 신고, 포상금(지급)의 순으로 나타났다. 둘째, N-gram 분석결과 장기요양급여(비용)과 부당청구, 부당청구와 노인장기요양기관, 허위와 부당청구, 신고와 포상금(지급), 노인장기요양기관과 신고 등의 순으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석은 빈도분석의 결과와 유사하게 나타났지만, 신고, 포상금(지급), 증가 등은 순위가 상승하였다. 상기 분석결과를 바탕으로 노인장기요양기관 부당청구 예방을 위한 방향성을 제시하였다.

토픽 모델링 기반 내용 분석을 통한 학제 간 융합기술 도출 방법 (Discovering Interdisciplinary Convergence Technologies Using Content Analysis Technique Based on Topic Modeling)

  • 정도헌;주황수
    • 정보관리학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.77-100
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    • 2018
  • 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.

빅 데이터를 활용한 친환경행동 특성에 관한 연구: 대용량 그린카드 거래데이터를 중심으로 (A Study on Characteristics of Eco-friendly Behaviors using Big Data: Focusing on the Customer Sales Data of Green Card)

  • 임미선;김진화;변현수
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권1호
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    • pp.151-161
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    • 2016
  • 최근 기후변화, 환경오염 등이 일상에 미치는 영향이 커지고 있으며, 이들 문제를 해결하기 위한 정책의 일환으로 정부는 누구나 쉽게 친환경행동을 실천할 수 있도록 동기를 부여하기 위해 2011년 7월 그린카드제도를 도입하였다. 개인과 가정이 환경문제를 현실 문제로 인식하고 적극적으로 실천하도록 하기 위해서는 끊임없이 변하는 소비자 행동패턴 데이터를 얻고, 이에 맞추어 친환경행동을 촉진할 수 있는 방안들을 구체적으로 제시하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 지난 2015년 1월부터 3월까지 3개월간 생성된 57천 여 개의 실제 그린카드 고객정보 및 거래데이터를 가지고 데이터마이닝의 방법론 중 하나인 연관규칙 분석법으로 고객의 친환경제품 구매 연결망을 도출하였고, 더 나아가 의사결정나무 분석을 실시하여 고객의 친환경행동에 영향을 미치는 유용한 변수와 고객의 특성을 세분화하였다. 그린카드 거래 및 친환경소비 실천에 있어 상위 10%에 해당하는 로열고객의 특성을 분석한 결과, 이들은 30~40대의 연간 소득수준이 3천만원대부터 4천만원 대에 해당하고, 대구, 경기, 서울에 거주하는 고객인 것으로 나타났다.

Endovascular Treatments Performed Collaboratively by the Society of Korean Endovascular Neurosurgeons Members : A Nationwide Multicenter Survey

  • Kim, Tae Gon;Kwon, Oki;Shin, Yong Sam;Sung, Jae Hoon;Koh, Jun Seok;Kim, Bum-Tae
    • Journal of Korean Neurosurgical Society
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    • 제62권5호
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    • pp.502-518
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    • 2019
  • Objective : Since less invasive endovascular treatment was introduced to South Korea in 1994, a considerable proportion of endovascular treatments have been performed by neuroradiology doctors, and endovascular treatments by vascular neurosurgeons have recently increased. However, few specific statistics are known regarding how many endovascular treatments are performed by neurosurgeons. Thus, authors compared endovascular treatments collaboratively performed by vascular neurosurgeons with all cases throughout South Korea from 2013 to 2017 to elucidate the role of neurosurgeons in the field of endovascular treatment in South Korea. Methods : The Society of Korean Endovascular Neurosurgeons (SKEN) has issued annual reports every year since 2014. These reports cover statistics on endovascular treatments collaboratively or individually performed by SKEN members from 2013 to 2017. The data was requested and collected from vascular neurosurgeons in various hospitals. The study involved 77 hospitals in its first year, and 100 in its last. National statistics on endovascular treatment from all over South Korea were obtained from the Healthcare Bigdata Hub website of the Health Insurance Review & Assessment Service based on the Electronic Data Interchange (EDI) codes (in the case of intra-arterial (IA) thrombolysis, however, statistics were based on a combination of the EDI and I63 codes, a cerebral infarction disease code) from 2013 to 2017. These two data sets were directly compared and the ratios were obtained. Results : Regionally, during the entire study period, endovascular treatments by SKEN members were most common in Gyeonggido, followed by Seoul and Busan. Among the endovascular treatments, conventional cerebral angiography was the most common, followed by cerebral aneurysmal coiling, endovascular treatments for ischemic stroke, and finally endovascular treatments for vascular malformation and tumor embolization. The number of endovascular treatments performed by SKEN members increased every year. Conclusion : The SKEN members have been responsible for the major role of endovascular treatments in South Korea for the recent 5 years. This was achieved through the perseverance of senior members who started out in the midst of hardship, the establishment of standards for the training/certification of endovascular neurosurgery, and the enthusiasm of current SKEN members who followed. To provide better treatment to patients, we will have to make further progress in SKEN.

AI 키즈폰의 소비자리뷰 분석을 통한 제품개선 전략에 대한 연구 (Formulating Strategies from Consumer Opinion Analysis on AI Kids Phone using Text Mining)

  • 김도훈;차경진
    • 한국전자거래학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.71-89
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    • 2019
  • 기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.

빅데이터 전처리 기반의 실시간 사용자 선호 데이터 추천을 위한 개선된 스카이라인 질의 기법 (An Improved Skyline Query Scheme for Recommending Real-Time User Preference Data Based on Big Data Preprocessing)

  • 김지현;김종완
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권5호
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    • pp.189-196
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    • 2022
  • 스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

트윗 데이터를 활용한 IT 트렌드 분석 (An Analysis of IT Trends Using Tweet Data)

  • 이진백;이충권;차경진
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.143-159
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    • 2015
  • 불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

직업훈련 부정 예방교육 만족도 조사와 개선방안 연구 (A Study on the Satisfaction and Improvement Plan of Fraud Prevention Education about Technical and Vocational Education and Training)

  • 정선정;이은혜;이문수
    • 직업교육연구
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    • 제37권5호
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    • pp.25-53
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    • 2018
  • 이 연구는 직업훈련 부정 예방교육(이하 '예방교육')에 참여한 훈련기관 관계자의 만족도 조사를 통하여 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2017년 집합교육과 이러닝으로 실시하는 예방교육에 참여한 훈련기관 관계자를 대상으로(5,939명) 만족도 조사를 실시하였다(4,263명). 최종적으로 회수된 유효 응답자료(4,237명)를 기술통계 및 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 훈련기관 관계자가 인식한 교육서비스 품질(4.42)과 만족도(4.44), 이해도(4.44) 및 도움도(4.45)는 모두 매우 높고, 교육서비스 품질을 구성하는 하위요인도 4점 이상으로 모두 높게 나타났다. 둘째, 방법별 교육서비스 품질과 만족도, 이해도 및 도움도는 집합교육에 비해 이러닝으로 참여한 훈련기관 관계자의 인식도가 모든 변인에서 높게 나타났다. 셋째, 예방교육 서비스 품질 하위요인 모두는 집합교육과 이러닝에서 각각 만족도, 이해도, 도움도에 영향을 미치는데, 교육서비스 품질 하위요인 중에서 만족도, 이해도, 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 미치는 요인은 집합교육에서는 교육내용이, 이러닝에서는 자료구성으로 나타났다. 넷째, 예방교육에서 추가적으로 희망하는 교육내용은 부정훈련 사례(70.7%), 처분규정(47.9%), NCS과정 운영 유의사항(32.8%), 훈련운영 우수사례(32.4%) 등의 순으로 나타났다. 추가 요구사항에서도 심화과정 개설, 훈련생 대상 부정 예방교육 콘텐츠 제공, 이러닝에서 집중할 수 있는 화면전환 및 시스템 안정성 등이 추가적으로 제기되었다. 따라서 이 연구의 제언으로는 첫째, 집합교육에 비해 이러닝의 만족도 등이 더 높게 나타난 것을 반영하여, 예방교육 이러닝을 보다 활성화할 필요가 있다. 둘째, 예방교육 만족도와 이해도 및 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 주고, 희망사항 및 기타의견에서도 교육내용에 대한 보완이 제시되고 있어, 예방교육 내용을 다양화 하여 보다 풍부하게 제공할 필요가 있다. 셋째, 집합교육에서 교육내용 다음으로 만족도 등에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요인은 전달방법과 교육장소로 나타난 바, 전달력이 뛰어난 강사 배정과 편의성 등을 고려한 교육장소 마련이 필요가 있다. 넷째, 이러닝에서 자료구성 다음으로 이해도와 도움도에 공통적으로 큰 영향을 미치는 요인은 운영자지원으로 나타난 바, 보다 활발한 운영자 지원활동이 요구된다. 다섯째, 직업훈련에 참여하는 훈련생을 대상으로 한 부정훈련 예방활동도 요구되며, 여섯째, 예방교육의 내용을 보다 체계적으로 구성하기 위하여 교육 요구도 분석을 수행할 필요가 있다.

기업의 홍보 마케팅용 트위터의 리트윗 현황 분석: 이용자 특성과 콘텐츠 속성을 중심으로 (Twitter and Retweet Context: User Characteristics and Message Attributes of Twitter for PR and Marketing)

  • 조태종;윤혜정;이중정
    • 경영정보학연구
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    • 제14권1호
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    • pp.21-35
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    • 2012
  • 최근 트위터와 페이스북 등의 소셜 네트워크 서비스 (SNS)가 전세계적으로 급성장하고 있다. 특히 트위터는 팔로잉이나 리트윗 기능 등을 이용한 정보의 확산이 용이하므로, 새로운 홍보 마케팅 수단으로 각광받고 있다. 본 연구에서는 기업 트위터 이용자를 상호작용 형태별로 분류해서 그룹별 영향력 정도와 프로파일을 분석하고, 트위터의 콘텐츠를 속성별로 분류해서 확산 정도와 내용을 심층적으로 분석함으로써, 효과적인 기업 홍보 마케팅용 트위터 활용 방안을 제안하였다. 국내 대표 IT 기업인 K사의 홍보 마케팅용 트위터 계정을 구독하고 있는 약 2,800여명의 팔로어들을 대상으로 연구를 진행한 결과, 기업 트위터 이용자들은 구독 콘텐츠의 확산에 다소 소극적인 것을 알 수 있었다. 또한 리트윗에 참여하는 확산 그룹과 비구독 확산 그룹의 특성을 분석한 결과, 10,000명 이상의 많은 팔로어를 보유한 이 용자보다는 1,000명 이하의 작은 네트워크를 가진 이용자들의 확산 기여도가 높았다. 트위터 콘텐츠의 속성별로 발행 건수 대비 리트윗 되는 비율을 분석한 결과에서는 채용, 이벤트, IT 정보, 일반홍보의 순서로 높게 나타났다. 결론에서는 연구 결과에 기반한 실무적인 제언이 심층적으로 논의 되었다.

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