• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.129-130
• /
• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.

• Journal of the KSME
• /
• v.57 no.8
• /
• pp.49-53
• /
• 2017

이 글에서는 스마트 팩토리 구현을 위해 고려되어야 하는 다양한 속성들 중에서 '데이터'에 대해서 논하고자 한다. 특히, 제조업의 관점에서 데이터의 가치를 평가하는 방법과 도메인 지식의 중요성에 대해 설명하였고, 중소기업에서 데이터를 활용하기 위한 방안을 함께 고민해보았다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2023.11a
• /
• pp.79-84
• /
• 2023

플랫폼은 산업 전반에 걸쳐 막강한 영향력을 행사하며 비즈니스 생태계를 변화시키고 있다, 이러한 변화의 흐름에 따라서 플랫폼 기업의 가치가 빠르게 상승하고 있으며 좋은 플랫폼 기업을 발굴하여 육성하는 것이 곧 국가경쟁력 향상으로 이어지고 있다. 플랫폼 비즈니스 기반의 기업은 플랫폼 특성인 네트워크 효과와 수확체증 현상이 영향력을 발휘하기 전인 사업 초기에는 충분한 수익 발생이 어렵고 승자독식의 산업구조로 인해 치열한 선두 경쟁을 강요받고 있기에 기업 성장을 위해서는 투자유치를 통한 자금을 확보할 필요성이 있다. 본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 기업에 대한 투자자의 투자결정요인을 도출하고 각 요인 간의 중요도 차이를 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 기업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 기업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 하고 있다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 기업에 적합한 14가지의 투자결정요인을 도출한 뒤 계층화를 통해 플랫폼, 시장, 창업자/팀, 재무, 제품/서비스의 5가지 주요 요인을 선정했으며 투자자를 대상으로 AHP 분석기법을 활용한 1:1 쌍대비교 설문을 진행하였다. 연구 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었으며, 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 기업의 가치평가에 적절하다는 것을 시사한다. 추가로 플랫폼 기업에 대한 투자경험 유무로 그룹을 나누어 중요도를 비교한 결과 플랫폼에 투자한 투자자가 그렇지 않은 투자자에 비하여 플랫폼 기업이 확보한 데이터 가치에 대해 높은 중요도를 두고 있다는 것을 확인했다.

• Journal of Service Research and Studies
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.31-42
• /
• 2021

This study is a study on theoretical considerations on industrial design data in the era of data economy. This study aims to illuminate the value of industrial design data, interpret the meaning of the transition from design management to the design data era, and highlight the importance of literacy to interpret data for designers. The scope of research approaches the R&D capability dimension of a company to explore the industrial value of design. It limits the scope of research from an industrial point of view rather than the humanistic basis and aesthetic value of design. As a result of the study, it was found that the value of industrial design data is not in ex post evaluation, but in customer-oriented market prediction, and that the design industry data-led strategy is important. The key point is that the industrial design data issues of large companies and SMEs are different, the direction of industrial design data should be to support customer-centered decision making in the product/service development of companies, and the core competency is the amount of data or tools and technologies to handle it. No, it should be in data literals. Lastly, if the use of industrial design data is to be strengthened, management of the public level rather than the personal level of data management should be preceded.

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

• Information and Communications Magazine
• /
• v.29 no.11
• /
• pp.55-66
• /
• 2012

빅 데이터의 관심이 인프라 및 분석기술 자체에서 가치창조 측면으로 이동하면서 가치정보를 효율적으로 발굴, 분석, 추출, 활용하기 위한 차세대 고급 분석 기술 및 기법이 요구되고 있다. 이에 빅 데이터 활용기반구축을 위한 정부 및 기업의 대응이 시급한 시점이다. 이 연구는 빅 데이터 활용기반 구축과 분석기술 개발에 도움을 주고자 빅 데이터 분석의 핵심기술동향을 분석하고 실천과제를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.737-738
• /
• 2009

IT 환경이 급속도로 발전해 가고 있다. 기업 내에서 생성 및 보관되는 데이터의 양은 시간이 흐름에 따라 급격히 증가하고 있으며, 기업의 의사결정에 중요한 데이터의 가치는 변화를 거듭한다. 데이터의 증가는 곧 그것을 관리하는 비용의 증가를 불러오고, 방대한 데이터 속에서 진정한 정보의 가치를 창출하는 것이 어려운 상황에 직면해 있다. 이러한 기업의 비즈니스 프로세스에 맞춰 효과적인 ILM(Information Lifecycle Management)의 구현은 반드시 필요하다. 본 연구는 데이터의 가치를 보다 효과적이며 비용 효율적으로 사용할 수 있는 ILM의 구현을 위해 Database 기반의 Archiving System 구축 방법론을 제시하고 이를 바탕으로 실제 ILM이 구현된 기업의 구축 효과 및 성능 평가를 통해 그 타당성에 대하여 연구하는 것을 그 목적으로 한다.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.79-89
• /
• 2016

News organizations are looking for a way that can be reused accumulated intellectual property in order to find a new insights. BBC is a worldwide media that continually enhances the value of the news articles by using Linked Data model. Thus, utilizing the Linked Data model, by reusing the stored articles, can significantly improve the value of news articles. In this paper, we conducted a study of Linked Data construction for the healthcare news from a newspaper company. The object names associated with medical description or connected to other published information have been constructed into Linked Open Data service. The results of the study are to systematically organize the news data that were accumulated rashly, and to provide the opportunity to find new insights that could not be found before by connecting to other published information. It may be able to contribute to reused news data. Finally, using SPARQL query language can contribute to interactively searched news data.

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

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.28 no.7
• /
• pp.131-143
• /
• 2023

In the future knowledge society, the importance of business data is expected to increase, and it is recognized as a raw material for companies to manufacture product or develop service. As the importance of data increases, methods to calculate the economic value of database assets is being studied. There are many studies to evaluate the value of database assets, but the characteristics of database assets are not fully reflected. In this study, we classified database assets into revenue-type, non-revenue-type, and public-type database assets by considering the characteristics of database assets. In addition, focusing on the fact that revenue-type database assets can be valued similarly to existing technology valuation, we developed a method for calculating the life of database assets that includes risk-adjusted discount rate.