• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.440-442
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• 2012

데이터를 대량 생산하는 스마트 기기가 대거 등장한 요즘 빅데이터는 대용량 데이터를 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 이 지식을 바탕으로 위기에 대응하거나 변화를 예측하는 정보기술이다. 그러나 아직 빅데이터에 대해 분류하거나 분석하는 기술의 연구가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터의 개념, 배경, 분석기술 현황에 대해 분석하고 빅 데이터 유형 분석 및 분석 기술의 향후 전망을 제시한다.

• 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.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.17-24
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• 2015

With the rapid growth of Information technology and up-to-date wireless network application technologies, huge and various types of data are produced in every moment, the value and significance of the analysis techniques using big data are increased recently. Big data, which were useless since they were too huge to manage in the past, enables us to get new inspirations and values in various practical application areas through the development of big data computing devices and analytic tools. Nowadays, however, it is true that most of the big data are still wasted without properly analyzed and used. In the long run, the preliminary stipulations for finding inspirations and extracting new values from big data are securing big data analysis and application techniques to process big data efficiently. In this paper, we study accurate data analysis techniques and data process technologies those are able to extract needed inspirations and values from big data efficiently, then design the smart application that adopts these techniques practically.

• Knowledge Management Research
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• v.22 no.4
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• pp.1-26
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• 2021

Measuring the intangible asset has been vigorously studied for its importance. Especially, the value of character in media industry is difficult to quantitatively evaluate in spite of the industry's rapid growth. Recently, the Social Network Analysis (i.e., SNA) has been actively applied to understand human usage patterns in a media field. By using SNA methodology, this study attempts to investigate how the character network characteristics of media works are linked to human search behaviors. Our analysis reveals the positive correlation and causality between character network centralities and character search data. This result implies that the character network can be used as a clue for the valuation of character assets.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.3-10
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• 2012

정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전분야를 변화시키고 있으며 다양하고 폭넓은 이용 행태에 따라 지금 이 순간에도 엄청난 데이터를 생산해 내고 있다. 대부분의 인터넷 데이터는 제한적인 활용 이외 단순 생성과 소멸을 반복해 왔으나 최근 들어 빅데이터(Big Data)라는 핵심 키워드의 부상으로 인터넷 데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 과거에도 데이터 마이닝(Data Mining), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence), 라이프 로그(Life Log) 등을 통해 데이터 기반의 부가가치를 창출하려는 노력은 시도되어 왔다. 그렇다면 왜 다시 빅데이터라는 이름으로 재부상 하고 있는 것일까? 이는 정보통신기술의 진화와 맞물려 새롭게 부상하고 있는 인터넷 글로벌 기업들이 지속적으로 생성되는 다양한 데이터들을 확보하고 그 속에서 숨겨진 가치를 찾고 인사이트(Insight)를 도출하려는 시도를 통해 데이터 보유와 활용이 새로운 경쟁력이 될 수 있음을 입증하고 있기 때문이다. 이러한 시도들은 빅데이터를 다양한 분야에서 중요한 이슈로 자리매김하게 하고 있다. 이러한 상황에서 과연 우리는 빅데이터 시대를 어떻게 리드하고 무엇에 집중하여야 할 것인가? 본 연구는 현재 뜨거운 감자로 부상한 빅데이터를 정의하고 빅데이터 시장분석, 사례분석, 정책분석을 통해 시사점을 도출하여 향후 다가올 빅데이터 시대의 국가경쟁력 확보를 위한 빅데이터 이니셔티브(Initiative)의 필요성과 중점 방향 등을 제언하고자 한다.

• Information Systems Review
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• v.13 no.1
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• pp.1-11
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• 2011

This study empirically investigated the effect of firm-level data quality on economic performance in the Korean financial industry during 2008~2009. The data quality was measured by data quality management process index and data quality criteria by Korea Database Agency, and financial firm performance data was acquired from Financial Statistics Information System of the Financial Supervisory Service. The result showed that the data quality has statistically significant impacts on financial firm performance such as sales, operating profit, and value added. If the data quality management process index increases by one, the value added can increase by 2.3 percent. Moreover, the data quality criteria increase by one, the value added can increase by 72.6 percent.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.2
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• pp.1-17
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• 2010

Association rules among product items by association analysis suggest sales effect among products. These are useful for marketing strategies such as cross-selling and product display etc. However, if we evaluate more practical product values reflecting cross-selling effects, they will be also more useful for the decisions of companies such as product item selection for product assortment and profit maximization etc. This study proposes product value evaluation models with the concept of effective value based on single-item association chain and itemset association chain. In addition to that, we performed experiments with transaction data related to clothing of an online shopping mall in Korea to show the performances of our models. In result, we confirmed that some items increased in effective values compared with their pure values while the others decreased in effective values.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.409-410
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• 2019

점진적 빅데이터 학습 기반의 전자저널 구독가치 큐레이션 서비스는 대용량의 학술정보 처리환경을 하드웨어 기반에서 소프트웨어 기반으로 데이터를 학습함에 있어 학습 소요시간 및 메모리 부족 문제 등을 해결하기 위해 널리 사용하는 자질축소 기법에 의존하지 않고 대량의 데이터를 자유롭게 학습하고 증분 데이터 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법이다. 학술정보의 논문요약과 참고문헌의 데이터 수집 정제 분류 저장 분석을 통해 활용할 수 있는 지표를 생성하여 도서관 학교 공공기관 연구기관 등에 제공하여 기관에서 구독하고 있는 학술지가 연구에 얼마나 활용되고 있는지를 판단하는 정보 가용성을 활용한 양질의 정보원을 확보하여 불필요한 저널 구독을 중단하고 연구자가 요구하는 품질 좋은 학술정보를 제공할 수 있는 서비스로 일반적인 학술문헌 이용도 평가방법과 달리 구독 가치에 대한 지표를 제공하는 큐레이팅 방법이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.295-297
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• 2003

정보화 서비스를 제공하기 위해서는 사실 기반의 데이터, 데이터의 전달을 위한 네트워크기술, 그리고, 정보를 원하는 목적에 맞게 처리하여 원하는 사용자에게 전달하여 부가적인 가치를 부여하게 하는 응용 소프트웨어로 크게 나눌 수 있을 것이다. 이러한 응용 소프트웨어 중에는 기술적, 관리적, 문서적인 측면에서 체계적으로 관리되어 있지 않아, 그 상품성을 제대로 인정 받지 못해 진정한 가치를 평가 받고 있지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일반 응용 소프트웨어를 상품화하여 제대로 그 가치를 평가 받을 수 있도록 준비하는 과정을 제안하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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• pp.14-26
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• 2014

본고는 빅데이터 시대에 새로운 가치를 창출할 수 있는 정보 분석을 위한 기계학습을 설명하고자 한다. 기계학습의 일반적 정의와 특성, 그리고 빅데이터 특성에 의한 기계학습의 변화를 확인하고 특별히 다양한 변화 중에서 분산 및 병렬화를 통한 스케일러블 기계학습을 중점으로 주어진 빅데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 플랫폼들과 프레임워크들을 설명한다. 더불어 실제 다양한 응용 활용을 제공하고 있는 Google API 같은 빅데이터 분석 기계학습 프로젝트들을 통해서 기계학습을 통한 빅데이터 분석에 대한 폭넓은 이해를 전달하고자 한다.