• Title, Summary, Keyword: 빅데이터 분석

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Data Visualization of R Programming using Google Analytics API (Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍 데이터 시각화)

  • Ahn, Jang-Keun;Jang, Si-Woong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.290-293
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    • 2017
  • 최근 IoT 기술발달로 인한 스마트폰 및 대용량 미디어기기 사용증가로 인터넷 네트워크 사용량이 폭발적으로 증가되고 있고, 이러한 데이터 사용량 급증으로 대량의 데이터를 지칭하는 빅데이터 수집 및 분석에 많은 기업과 정부가 주목하고 있다. 빅데이터는 기존에 없던 새로운 데이터의 구축이 아니며, 그동안 축적된 다방면의 방대한 데이터의 집합이라 할 수 있다. 빅데이터의 이용 및 분석에 대한 기업 정부 학계의 수요는 증가하고 있지만, 고난도의 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축이 선결과제이어서, 이러한 인프라구축 비용 때문에 빅데이터 분석이 일선 산업분야에 바로 적용하는데 많은 장애요인이 되어 데이터 분석가들의 빅데이터 분석에 애로사항으로 존재하고 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위한 방안으로 새로운 인프라 구축 없이 Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍의 데이터 시각화를 활용한 데이터 분석 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 구글 애널리틱스 API를 연동하여 사용자 웹사이트의 사용자접속, 사이트운영, 이벤트 발생 등의 데이터를 R 프로그램을 활용하여 사이트 현황을 데이터 시각화로 분석하고 운영중인 웹사이트에 적용 가능한 콘텐츠 개발 방안에 대해 연구하였다.

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보건의료 분야의 빅데이터 활용 동향

  • Lee, Ji-Hye;Je, Mi-Gyeong;Jo, Myeong-Ji;Son, Hyeon-Seok
    • Information and Communications Magazine
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    • v.32 no.1
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    • pp.63-75
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    • 2014
  • 정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

Research on the Analysis System based on the Big Data for Matlab (Matlab을 활용한 빅데이터 기반 분석 시스템 연구)

  • Joo, Moon-il;Kim, Hee-cheol
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.96-98
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    • 2016
  • Recently, big data technology develop due to the rapid data generation. Thus big data analysis tools for analyzing big data has been developed. Typical big data tools are the R program, Hive, Tajo and more. But data analysis based on Matlab is still common used. And it is still used in big data analysis. In this paper, it research into big data analysis system based on the Matlab for analyzing vital signals.

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빅데이터 이용 확산을 위한 ODI 기반 데이터 액세스 프레임워크

  • Kim, Hwa-Jong
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.11
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    • pp.67-71
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    • 2014
  • 최근 사회 각 분야에서 빅데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내려는 시도가 급속히 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 분석하여 소기의 성과를 얻으려면 한 기관이나 기업이 자체로 보유하고 있는 데이터 뿐 아니라 외부에 있는 가치 있는 데이터가 필수적으로 필요한 경우가 대부분이다. 현재 빅데이터 이용에서 가장 어려운 것은 대용량 데이터를 다루는 하드웨어나 분석 소프트웨어 도입이 아니라 핵심적으로 필요한 외부 빅데이터를 어떻게 확보할 것인가이다. 본 고에서는 빅데이터를 효과적으로 공유하고 활용하기 위한 방안으로 오픈 데이터 인터페이스(ODI)를 제안한다. ODI를 사용함으로써 프로그램이 직접 읽을 수 있는(machine readable) 데이터 공유가 확대되고, 데이터 매쉬업이 쉬워지며, 개인의 데이터 가공 능력을 거래할 수 있는 생태계 구현이 가능해질 것이다.

스마트 시대 빅데이터 기술과 주요 이슈

  • Jo, Yeong-Im
    • ICROS
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    • v.18 no.4
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    • pp.23-33
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    • 2012
  • 빅데이터가 최근 화제이다. 빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로 빅데이터가 스마트 사회에서는 매우 많이 발생하고 있는데, 이러한 빅데이터를 분석하여 유의미한 지식을 발생시킴으로써 가치창출을 이루고 자원을 절감하며 범죄율을 낮추고 우리의 미래를 예측하여 대처할 수 있는 수단을 제공할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이다. 따라서 본 고에서는 스마트 사회의 변화와 빅데이터의 이슈를 설명하고, 빅데이터의 주요 기술과 활용사례를 살펴보고자 한다.

Big Data Patent Analysis Using Social Network Analysis (키워드 네트워크 분석을 이용한 빅데이터 특허 분석)

  • Choi, Ju-Choel
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.9 no.2
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    • pp.251-257
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    • 2018
  • As the use of big data is necessary for increasing business value, the size of the big data market is getting bigger. Accordingly, it is important to apply competitive patents in order to gain the big data market. In this study, we conducted the patent analysis based keyword network to analyze the trend of big data patents. The analysis procedure consists of big data collection and preprocessing, network construction, and network analysis. The results of the study are as follows. Most of big data patents are related to data processing and analysis, and the keywords with high degree centrality and between centrality are "analysis", "process", "information", "data", "prediction", "server", "service", and "construction". we expect that the results of this study will offer useful information in applying big data patent.

Technologies Trends in Image Big Data Analysis (영상 빅데이터 분석기술 동향)

  • Ko, J.G.;Bae, Y.S.;Park, J.Y.;Park, K.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.4
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    • pp.21-29
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    • 2014
  • 최근에 스마트폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터의 양이 급격히 증가하고 있어 이에 따른 비정형 영상 빅데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구사항이 증대되고 있다. 영상 빅데이터 분석기술은 이러한 대규모 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황인식을 위한 제반 기술들을 말한다. 본고에서는 영상인식을 위한 학습기술 및 영상 빅데이터 분석기술의 현황 및 관련 이슈들에 관하여 살펴보고자 한다.

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제조 분야에서의 빅데이터 기술 활용

  • Jang, Yeong-Jae
    • Information and Communications Magazine
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    • v.29 no.11
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    • pp.30-35
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    • 2012
  • 빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

Design of the Medical Bigdata Processing and Management System (의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템 설계)

  • Lee, Seung-Jin;Shin, Young-Rok;Park, Jun-Young;Huh, Eui-Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.431-434
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    • 2013
  • 최근에는 네트워크가 진화하고 데이터 처리기술이 발달하여 디지털 데이터가 활성화되면서, 기존 데이터 처리 방식으로 감당하기 힘든 규모의 데이터인 빅데이터가 매일 생산되고 있다. 이러한 대규모 데이터는 분석 및 관리를 하는데 어렵고 시간이 많이 걸리지만, 분석을 함으로써 새롭고 유용한 많은 정보를 얻을 수가 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 얻어지는 정보가 기존 분석 방식에서 얻어지는 정보와 다른 새로운 정보이기에 많은 산업분야에서 빅데이터 처리에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 흐름에 따라, 의료분야에서도 빅데이터를 효율적으로 처리 및 관리하기 위한 시스템 구축을 시도하고 있다. 즉, 기존에 정형화 되어 있는 의료 데이터를 분석하여 얻는 정보에 비정형화 되어있는 의료 데이터를 추가하여 새로운 정보를 도출하려 시도하고 있다. 하지만, 여러 병원에서 서로 호환이 가능한 의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템을 사용하기 위해서는 명확한 의료 빅데이터 처리 및 관리에 대한 요구사항과 기능정의가 필요하다. 이에 본 논문에서는 의료 빅데이터 처리 및 관리를 위한 요구사항과 기능정의를 하고 의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템 구조를 구축하고자한다.

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Big Data Analysis Using Principal Component Analysis (주성분 분석을 이용한 빅데이터 분석)

  • Lee, Seung-Joo
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.25 no.6
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    • pp.592-599
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    • 2015
  • In big data environment, we need new approach for big data analysis, because the characteristics of big data, such as volume, variety, and velocity, can analyze entire data for inferring population. But traditional methods of statistics were focused on small data called random sample extracted from population. So, the classical analyses based on statistics are not suitable to big data analysis. To solve this problem, we propose an approach to efficient big data analysis. In this paper, we consider a big data analysis using principal component analysis, which is popular method in multivariate statistics. To verify the performance of our research, we carry out diverse simulation studies.