• 한국빅데이터학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.171-186
• /
• 2020

우리나라의 영세 소상공인과 자영업자의 비중이 주요 선진국에 비해 과도하게 높고 빈번한 창업과 폐업이 반복되어 국가 경제에 막대한 피해를 초래하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소상공인을 위한 다양한 연구가 진행 중이며, 정부는 소상공인을 위해 빅 데이터를 이용한 상권정보 분석 서비스를 제공하고 있다. 상권정보 분석 서비스 중 서울시에서 운영하는 우리마을가게 상권분석서비스는 소상공인 관련 빅 데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 지속적인 서비스 개선을 진행하고 있다. 그러나 다양한 기관에서 제공받은 빅 데이터를 통합하여 서비스를 구축하였기 때문에 데이터 신뢰성의 한계, 데이터 분석의 한계, 서비스 구성의 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 빅 데이터 기반의 상권 서비스와 연계 분석이 가능한 위치기반 설문조사시스템을 제안한다. 제안된 설문조사시스템은 설문정보와 상권정보를 연계하여 빅 데이터 상권 분석 서비스를 확장할 수 기반을 마련하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.251-257
• /
• 2018

빅데이터의 활용은 비즈니스 가치를 높이는데 필수요소가 됨에 따라 빅데이터 시장의 규모가 점점 더 커지고 있다. 이에 따라 빅데이터 시장을 선점하기 위해서는 경쟁력 있는 특허를 선점하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 특허의 동향을 분석하기 위하여 영문 키워드 네트워크 기반 특허분석을 수행하였다. 분석 절차는 빅데이터 수집 및 전처리, 네트워크 구성, 네트워크 분석으로 구성되어 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 빅데이터 특허 대다수는 예측 등을 위한 데이터 처리를 위한 특허이며, analysis, process, information, data, prediction, server, service, construction 키워드가 연결정도 중심성 및 매개 중심성이 높았다. 본 연구의 분석결과는 향후 빅데이터 특허 출원 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.41-51
• /
• 2016

정보통신 기술의 발달로 과거에는 다룰 수 없었던 대용량의 데이터 처리가 가능해지면서 빅데이터의 관심이 고조되고 있다. 제조 산업은 축적된 데이터가 풍부하여 빅데이터의 적용 및 활용이 가장 기대되는 분야이다. 제조 기업의 공정은 생산설계, 생산, 판매 등의 프로세스가 복잡하게 얽혀있기 때문에 품질 관리와 생산효율성의 증대를 위해 제조 공정 프로세스의 효율화가 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 기술과 프로세스 마이닝 기법을 제조 공정 분석에 접목시킨 빅데이터 클라우드 서비스를 제안한다. 제조 기업은 클라우드 서비스를 활용하여 공정 프로세스의 개선 및 비용절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 빅데이터 클라우드 서비스는 공정 프로세스 분석, 공정 시간 분석 등의 다양한 분석 서비스를 제공하며 구현 완료하였다. 사례 연구를 통해 클라우드 서비스의 유효성을 검증하였다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.87-93
• /
• 2017

데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬 단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제50권5호
• /
• pp.294-302
• /
• 2017

Objectives: The objectives of this study were to investigate the agreement between medical history questionnaire data and claims data and to identify the factors that were associated with discrepancies between these data types. Methods: Data from self-reported questionnaires that assessed an individual's history of hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, stroke, heart disease, and pulmonary tuberculosis were collected from a general health screening database for 2014. Data for these diseases were collected from a healthcare utilization claims database between 2009 and 2014. Overall agreement, sensitivity, specificity, and kappa values were calculated. Multiple logistic regression analysis was performed to identify factors associated with discrepancies and was adjusted for age, gender, insurance type, insurance contribution, residential area, and comorbidities. Results: Agreement was highest between questionnaire data and claims data based on primary codes up to 1 year before the completion of self-reported questionnaires and was lowest for claims data based on primary and secondary codes up to 5 years before the completion of self-reported questionnaires. When comparing data based on primary codes up to 1 year before the completion of selfreported questionnaires, the overall agreement, sensitivity, specificity, and kappa values ranged from 93.2 to 98.8%, 26.2 to 84.3%, 95.7 to 99.6%, and 0.09 to 0.78, respectively. Agreement was excellent for hypertension and diabetes, fair to good for stroke and heart disease, and poor for pulmonary tuberculosis and dyslipidemia. Women, younger individuals, and employed individuals were most likely to under-report disease. Conclusions: Detailed patient characteristics that had an impact on information bias were identified through the differing levels of agreement.

• 한국측량학회지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.385-396
• /
• 2015

본 연구의 목적은 공간 빅데이터의 요구사항을 기반으로 서비스 분야 및 분석기능의 우선순위를 도출하고, 핵심 서비스를 선정하는 것이다. 이를 위하여 선행연구 검토를 통해 공간 빅데이터 서비스 수요조사 방법을 설정, 산·학·연 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 공간 빅데이터 서비스 분야 및 분석 기능에 대한 요구사항을 도출하였다. 이를 기반으로 품질기능전개 기법(QFD, Quality Function Deployment)을 활용하여 1순위부터 4순위까지 (사회, 환경, 경제, 인문)총 4개 분야의 서비스와 우선순위를 도출하였다. 그 중 1. 2순위 분야와 분야 별 요구되는 분석기능을 선정하였다. 이러한 결과로, 핵심서비스모델(안)을 제시하였으며, 향후 분야별 핵심서비스가 개발될 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.207-215
• /
• 2016

The demand for spatial data service technologies is increasing lately with the development of realistic 3D spatial information services and ICT (Information and Communication Technology). Research is being conducted on the real-time provision of spatial data services through a variety of mobile and Web-based contents. Big data or cloud computing can be presented as alternatives to the construction of spatial data for the effective use of large volumes of data. In this paper, the process of building HLM (Hyper Live Map) using multi-source data to acquire stereo CCTV and other various data is presented and a big data service architecture design is proposed for the use of flexible and scalable cloud computing to handle big data created by users through such media as social network services and black boxes. The provision of spatial data services in real time using big data and cloud computing will enable us to implement navigation systems, vehicle augmented reality, real-time 3D spatial information, and single picture based positioning above the single GPS level using low-cost image-based position recognition technology in the future. Furthermore, Big Data and Cloud Computing are also used for data collection and provision in U-City and Smart-City environment as well, and the big data service architecture will provide users with information in real time.

• 식품보건융합연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2024

Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.

• Spatial Information Research
• /
• 제22권6호
• /
• pp.13-21
• /
• 2014

본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.139-151
• /
• 2023

This study aims to gain insights into ChatGPT, which has recently received significant attention. The study utilized a mixed method involving case studies and news big data analysis. ChatGPT can be described as an optimized language model for dialogue. The question arises whether ChatGPT will replace Google search services, posing a potential threat to Google. It could hurt Google's advertising business, which is the foundation of its profits. With AI-based chatbots like ChatGPT likely to disrupt the web search industry, Google is establishing a new AI strategy. The study used the BIG KINDS service and analyzed 2,136 articles over six months, from August 23, 2022, to February 22, 2023. Thirty of these articles were written in 2022, while 2,106 have been reported recently as of February 22, 2023. Also, the study examined the contents of ChatGPT by utilizing literature research, news big data analysis, and use cases. Despite limitations such as the potential for false information, analyzing news big data and use cases suggests that ChatGPT is worth using.