• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1079-1085
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• 2014

변화하는 연속적인 데이터가 대량으로 유입되는 스트림 형태의 센서 데이터에 대한 분석은 궁극적으로 상황인식에 도달할 수 있어야 한다. 본 연구에서 가변적이며 연속적으로 입수되는 센서 데이터 스트림을 분석하여 상황을 추론하는 방안을 제안한다. 연속적인 스트림 형태를 가지는 센서 데이터를 분류하기 위하여 센서로 부터 보내온 각 센서 데이터에 내포된 값들을 평가하고, 시간에 따른 변화를 토대로 신뢰도를 계산하였다. 각 데이터들이 구성하는 상황요인을 설정하였고 각 요인들의 변화를 추정할 수 있도록 함으로써 상황 추론이 가능함을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.57-64
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• 2024

The use of big data needs to be emphasized in policy formulation by public officials in order to improve the transparency of government policies and increase efficiency and reliability of government policies. 'Hye-Ahn', a government-wide big data platform was built with this goal, and the subscribers of 'Hye-Ahn' has grown significantly from 2,000 at the end of 2016 to 100,000 at August 2018. Additionally, the central and local governments are expanding their big data related budgets. In this study, we derived the costs and benefits of 'Hye-Ahn' and used them to conduct an economic feasibility analysis. As a result, even if only some quantitative benefits are considered without qualitative benefits, the net present value, the benefit/cost, and internal rate of return turned out to be 22,662 million won, 2.3213, and 41.8%, respectively. Since this is larger than the respective comparison criteria of 0 won, 1.0, and 5.0%, it can be seen that 'Hye-Ahn' has had economic feasibility. As noticed earlier, the number of analysis using 'Hye-Ahn' is increasing, so it is expected that the benefits will increase as time passes. Finally, the socioeconomic value gained when the results of analysis using 'Hye-Ahn' are used in policy is expected to be significant.

• 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.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.11-18
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• 2018

본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.

• Human Ecology Research
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• 제59권2호
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• pp.245-259
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• 2021

The purpose of this study was to analyze big data to identify the sub-dimensions of ethical consumption, as well as the consumption value associated with ethical consumption that changes over time. For this study, data were collected from Naver and Daum using the keyword 'ethical consumption' and frequency and matrix data were extracted through Textom, for the period January 1, 2016, to December 31, 2018. In addition, a two-way mode network analysis was conducted using the UCINET 6.0 program and visualized using the NetDraw function. The results of text mining show increasing keyword frequency year-on-year, indicating that interest in ethical consumption has grown. The sub-dimensions derived for 2014 and 2015 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products, and cooperatives and for 2016 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products and animal welfare. The results of deriving consumption value keywords were classified as emotional value, social value, functional value and conditional value. The influence of functional value was found to be growing over time. Through network analysis, the relationship between the sub-dimensions of ethical consumption and consumption values derived each year from 2014 to 2018 showed a significantly strong correlation between eco-friendly product consumption and emotional value, social value, functional value and conditional value.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.9-18
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• 2019

4차 산업혁명 시대에 사물인터넷과 모바일을 통해 수집된 다양한 정보를 이용해 공공 및 민간영역의 새로운 비즈니스모델을 위한 빅데이터 산업이 각광을 받고 있다. 하지만, 개인정보 비식별화 조치를 통한 빅데이터 통합 및 분석를 수행하면서 개인프라이버시가 노출될 위험성을 여전히 가지고 있다. 최근 개인정보를 노출하지 않고 데이터의 가치를 유지하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터산업 활성화를 위해 의료, 농업 등 산업별로 개인정보 보호체계가 필요함을 강조하였다. 비식별화된 개인정보의 적정성 평가 기준을 개인 민감정보 중심의 의료분야는 k-익명성 최소값을 일반적인 산업분야의 평균값 보다 높은 5 이상으로 설정해야하며, 농업분야에서는 개인별 민감정보범위에 개인소유 반려견이나 농지 정보를 포함시켜서, 산업별 특성에 맞게 개인정보 보호체계를 보완해야하며, 해당 산업의 특정지역을 대상으로 먼저 실증을 거처 전국적으로 확산하는 것을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.149-156
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• 2020

4차산업 혁명으로 다양한 산업분야에서 빅데이터 기술을 성공적으로 활용하여 경영성과를 얻은 사례들이 보고되고 있다. 본 논문은 의료산업에서 빅데이터를 성공적으로 활용한 혁신 사례들 살펴보고 어떤 데이터가 어떠한 목적으로 활용되고 있으며 이러한 빅데이터가 어떤 가치를 창출하는지 시사점을 도출하고자 하였다. 서론에서는 본 연구의 배경과 방향에 대해 기술하여 연구의 전체적인 구조를 파악하고자 하였다. 문헌 연구에서는 빅데이터의 정의 및 개념과 빅데이터 연구와 관련된 내용, 그리고 의료 산업에서의 빅데이터의 활용과 관련된 내용을 설명하고자 하였다. 본문에서는 질병연구를 위해 국민건강정보와 개인유전정보를 활용한 기술, 개인의 생체정보를 활용하여 개인 건강 서비스, 기업의 업무 프로세스 효율화를 위해 기업이 확보하고 있는 지식 데이터와 전자의무기록 정보를 활용한 사례, 그리고 신약개발을 위해 의료빅데이터 활용 사례 등을 서술하였다. 결론에서는 본 연구의 학문적, 비즈니스적 시사도출과 함께 연구의 성과가 국내 의료산업에 어떠한 도움을 줄 수 있는지 방향성을 제시하고자 하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.99-109
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• 2020

본 논문은 전파 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축 방안을 제시하는 것으로 전파 분야의 빅데이터를 수집 및 분석하고 연계방안을 수립하고, 전파 및 공공분야 빅데이터를 연계 및 활용하는 지원체계 방안을 제시하여, 전파 공공분야 연계 빅데이터 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 전파 분야 빅데이터의 체계적 분석과 활용을 위한 지원체계가 부족한 상황에서 전파 관련 산업체의 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축방안을 마련함으로써 4차 산업혁명 구현을 위한 선제적 대응과 국내 전파 분야의 위상과 국가의 혁신성장 동력을 확보하고 전파산업의 공정경쟁과 서비스 품질 증진에 기여하여 전파 및 공공분야 빅데이터 플랫폼 이용자의 편의 증진에 기여하고자 한다. 또한, 전파관리 데이터 활용가치에 대한 사회적 인식 제고 및 플랫폼 공동 활용을 통한 전파 빅데이터 활용 협업 체계 마련에 기여하고자 한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-9
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• 2016

The current meaning of "Big Data" refers to all the techniques for value eduction and actionable analytics as well management tools. Particularly, with the advances of wireless sensor networks, they yield diverse patterns of digital records. The records are mostly semi-structured and unstructured data which are usually beyond of capabilities of the management tools. Such data are rapidly growing due to their complex data structures. The complex type effectively supports data exchangeability and heterogeneity and that is the main reason their volumes are getting bigger in the sensor networks. However, there are many errors and problems in applications because the managing solutions for the complex data model are rarely presented in current big data environments. To solve such problems and show our differentiation, we aim to provide the solution of actionable analytics and semantic reusability in the sensor web based streaming big data with new data structure, and to empower the competitiveness.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.194-202
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• 2019

In the information society represented by the Fourth Industrial Revolution, various types of data and information that are difficult to see are produced, processed, and processed and circulated to enhance the value of existing goods. The IoT(Internet of Things) paradigm will change the appearance of individual life, industry, disaster, safety and public service fields. In order to implement the IoT paradigm, several elements of technology are required. It is necessary that these various elements are efficiently connected to constitute one system as a whole. It is also necessary to collect, provide, transmit, store and analyze IoT data for implementation of IoT platform. We designed and implemented a big data processing IoT platform for IoT service implementation. Proposed platform system is consist of IoT sensing/control device, IoT message protocol, unstructured data server and big data analysis components. For platform testing, fixed IoT devices were implemented as solar power generation modules and mobile IoT devices as modules for table tennis stroke data measurement. The transmission part uses the HTTP and the CoAP, which are based on the Internet. The data server is composed of Hadoop and the big data is analyzed using R. Through the emprical test using fixed and mobile IoT devices we confirmed that proposed IoT platform system normally process and operate big data.