• 통합자연과학논문집
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• 제14권1호
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.471-472
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• 2024

본 논문에서는 초등학생을 위한 데이터 분석 대회를 활용한 데이터 분석 프로그램을 개발하였다. 데이터 분석 프로그램은 ADDIE 모형에 개발하였다. 분석 단계에서 G초등학교 학생들의 데이터 분석 도구인 스프레드 시트를 학습한 경험이 적고 배우고자 하는 동기가 없었다. 하지만 교육과정에서 공학도구로 활용하도록 제시되어 있다. 이를 바탕으로 디자인 학생들이 스프레드 시트를 학습할 수 있는 프로그램과 이를 실습할 수 있는 데이터 분석 대회를 디자인 하였다. 개발 단계에서는 LMS를 활용하여 학생들에게 학습을 위한 데이터를 제공하고 학습하며, 데이터 분석 대회에서는 학습한 데이터와 문제만 제공하여 대회에 참여하면서 실습할 수 있는 기회를 제공하였다. 평가 도구로는 데이터 리터러시 평가 도구를 선정하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.291-292
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1195-1198
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• 2011

최근 의료 분야에 대한 관심이 높아짐에 따라 유전체 데이터를 수집하고 관리하여 분석하는 기술에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 유전체 데이터는 크게 유전체 데이터를 분석하는 전처리단계와 유전체 데이터로부터 변이된 유전체 데이터를 생성하는 후처리단계를 통해 분석된다. 이러한 분석 과정은 많은 시간이 소요되며, 후처리단계에서 결과 데이터는 분석 알고리즘 및 처리 기법에 따라 상이한 결과 데이터를 생성한다. 또한, 유전체 데이터의 각 파이프라인 별 분석된 데이터의 관리가 필요하다. 본 논문에서는 유전체 데이터의 특성을 고려하여, 유전체 데이터 유래 관리를 위한 메타데이터를 설계한다. 아울러 데이터 유래 메타데이터는 자신의 이전데이터들의 결과데이터에 신속한 접근이 가능해야하며, 자신과 유사한 데이터 유래를 지닌 파이프라인의 상세 정보를 신속하게 검색하는 색인구조가 필요하다. 따라서 이를 고려한 유래 메타데이터 검색 알고리즘을 설계한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2016년도 제23회 학술대회 논문집
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• pp.67-70
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• 2016

빅데이터 시대로 변화함에 따라 도서관 및 정보서비스 분야에서도 데이터 분석에 대한 중요성이 점차적으로 증대되고 있다. 본 연구는 도서관 분야에서의 데이터 분석활용 현황 및 분석서비스에 대한 인식수준을 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 분석 기반의 도서관 운영을 지원할 수 있는 빅데이터 분석 서비스 개선방안을 모색하고자 하였다. 먼저, 도서관 분야 데이터 분석 교육 전후 인식조사를 토대로 현재 데이터 분석현황 및 인식변화를 분석하였다. 또한 개인적 특성과 분석서비스 인식과의 관계를 분석하였고, 추가적으로 인식수준이 교육 및 분석서비스 만족도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 분석결과를 기반으로 향후 데이터 분석 교육 및 분석서비스의 발전방향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.545-546
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• 2020

스파크는 데이터 분석을 위한 오픈소스 툴이다. 스파크에서는 실시간 데이터 분석을 위하여 스파크 스트리밍이라는 기술을 제공한다. 스파크 스트리밍은 데이터 소스가 분석서버로 데이터 스트림을 전송한다. 이때 전송하는 데이터의 크기가 커질 경우 전송과정에서 지연이 발생할 수 있다. 제안하는 기법은 전송하고자 하는 데이터의 크기가 클 때 허프만 인코딩을 이용하여 데이터를 압축하여 전송시키므로 지연시간을 줄일 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.297-298
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• 2015

빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.75-90
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• 2022

코로나19 팬데믹에 따른 경제사회 환경 변화와 빅데이터 기술의 발달로 교통분석에 대한 요구가 다양화되고 있다. 특히 데이터 3법 개정에 따라 이종 데이터 간 가명정보 결합이 가능해져 다각적인 분석이 가능해졌다. 그러나 개인정보보호 강화로 모빌리티 빅데이터의 결합분석에는 데이터 협력, 비용대비 효과 등에 한계가 있어 새로운 분석방법론이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 "모빌리티 빅데이터 가상결합 방법론"은 법제상의 제약 해소 및 다각적인 교통분석을 위한 것으로, 모바일 통신 기지국 데이터, 교통카드 데이터 등 다양한 모빌리티 관련 빅데이터를 간접적으로 결합하여 상세 분석을 수행하기 위한 방법론이다. 가상결합은 모바일 데이터를 바탕으로 특정 인원의 시간대별 위치를 파악할 수 있는 MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map)을 생성하여 패턴을 분석하고, 이를 교통카드데이터 등 교통관련 빅데이터와 결합시켜 분석하는 방법론으로 본 연구에서는 청주, 수도권 대상으로 가상결합 분석을 수행하여 활용가능성을 검증하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.345-361
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• 2001

인터넷의 확산으로 웹 구조, 웹 로그 등을 분석하는 웹마이닝(Web Mining)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 웹에서 발생하는 데이터에 대한 분석은 아직 미약한 상태이다. 웹에서 획득된 데이터는 신뢰도가 낮아 통계와 같은 기존의 분석 방법을 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 또한 대용량 데이터와 실제 데이터에 유연한 분석을 제공하는 데이터 마이닝은 아직까지 적용 분야가 매우 한정되어 있다. 본 논문에서는 인터넷 사이트의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 과정에 따라 데이터 정제, 데이터 선택, 데이터 변환 등 효과적인 데이터 전처리 방법을 제시한다. 또한 이렇게 전처리된 데이터로 고객 세분화, 우수 고객 분류를 위한 데이터마이닝 기법을 적용한 후 수행 결과를 분석한다. 마지막으로 분석의 한계점을 지적하고 보다 양질의 데이터마이닝을 위한 시스템 및 사이트 설계 방안을 제시한다.