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.
본 연구의 주된 목적은 메타데이터 응용프로파일 설계에 필요한 분석 과정 방법론을 개발하고, 개발된 방법론에 따라 한국문화예술교육진흥원을 위한 총괄적인 메타데이터 응용프로파일을 설계하는 것이다. 분석과정은 기존 표준 메타데이터의 분석, 이용자 요구 분석, 콘텐트 분석으로 나뉘어 진행되었다. 각 과정을 수행하기 위한 방법론을 상세하게 기술하였으며 이와 함께 응용프로파일을 설계할 때 메타데이터 설계의 기본지침을 활용하였다. 이런 방법론을 문화예술교육진흥원 사례에 적용하고, 각 방법론이 메타데이터 요소 추출에 있어 어떤 역할을 하는지 논의하였다. 본 연구에서 개발된 체계적인 메타데이터 응용프로파일 설계 방법론이 향후 다른 도메인 응용프로파일 설계의 지침서로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 글은 역사학, 그 중에서 한국사 연구에서 활용 가능한 빅데이터 분석 방법론을 모색하고, 이를 활용한 '디지털 역사학'의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 방대한 '한국사 빅데이터'를 활용한 한국사 연구를 위해서는 기존의 질적분석 방법론뿐만 아니라 양적분석 방법론이 모색되어야 한다. 이를 위해서는 다양한 학문 분야와의 학제 간 융합연구가 요청된다. 본 글에서는 '한국사 빅데이터'를 활용한 다양한 융합연구의 출현을 고대하면서, 학제 간 융합연구의 연구방법론을 제안하고, 이를 적용한 연구의 한 사례를 소개하였다. 즉, 문장의 의미를 분석하는 텍스트 분석방법으로 '한국사 빅데이터'에서 원하는 정보를 추출한다면, 양적분석 방법론의 단점으로 지적되는 '행간의 의미읽기의 부재'를 점차 보완해 갈 수 있을 것이다. 그리고 이러한 방법론으로 구축한 데이터베이스를 바탕으로 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 방법론을 적용할 경우, 사료가 충분하지 않은 전근대 한국사의 역사적 인물과 사건들을 분석하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 분석 결과를 직관적으로 보여주는 시각화를 통해서도 평면적 연구에서 찾아내지 못한 역사적 사실들을 밝혀낼 수 있을 것이다. 이제 '디지털 역사학'의 서막이 오른 것이다.
현대는 정보의 홍수라고 할 만큼 많은 정보들이 존재하는 정보화 사회로서 정보 경쟁력이 중요시되는 시대이다. 이에 발맞춰 이러한 정보를 운영하는 정보시스템의 안전성이 많은 조직에서 이슈가 되고, 자신의 조직의 정보 자산을 보호하기 위한 방법을 모색한다. 이러한 방법 중 가장 광범위하게 적용되는 방법이 조직의 자산에 대한 위험분석이다. 위험 분석은 조직에 내재되어 있는 위협, 취약성을 식별하고, 식별된 위협 및 취약성에 대하여 보호대책을 강구함으로써 안전한 정보시스템 운영을 가능케 한다. 그러나 아직까지 외국의 위험분석 방법론에도 데이터 자산의 위험분석 방법을 구체적으로 기술이 되어 있지 않기 때문에, 실제로 데이터 자산의 위험 분석은 굉장히 힘들다. 그러므로 본 논문은 업무 중심의 위험분석 방법론과 이 방법론의 프로세스를 따라 데이터 자산의 위험분석 수행방법을 제안한다.
본 연구에서는 MORPG PC 게임에서 초심자와 전문가 그룹 간의 게임 조작계를 중심으로 한 조작 방식의 차이에 대해 기술하고, 이를 분석하기 위한 방법론에 집중하고자 한다. 우선 MORPG에서 흔히 사용하는 캐릭터 움직임에 대한 조작계를 중심으로 초심자와 전문가 그룹을 구분 지을 수 있는 가설을 수립하고, 이러한 구분을 통해 조작계에 관련된 손가락 움직임 데이터와 키 Stroke 데이터가 향후 MORPG 조작계 분석에 유의미하게 활용될 수 있는가를 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 기존의 단순 키 Stroke를 통한 분석이 아닌, 손가락 움직임 데이터와 키 Stroke 분석을 결합시킨 분석 방법론이 향후 PC MORPG 게임 조작계에 대한 유저테스트 방법론으로서 의미가 있다는 것을 보였다.
본 연구는 데이터 과학의 분석적 연구 방법을 디자인 연구에 활용할 수 있는 방법을 모색, 실증해봄으로써 빅데이터 기반의 디자인 분야에서 데이터 자원을 효과적으로 활용하고, 빅데이터 기술과 디자인이 상생 발전할 수 있는 디자인 연구 방향을 제시하였다. 본 연구의 방법은 먼저 고전적인 디자인 리서치의 방법들과 데이터를 활용한 디자인 리서치의 연구 방법론, 데이터 과학의 연구 방법론을 고찰하고 디자인과 데이터 과학의 선행연구들을 종합하여 데이터 과학의 연구 방법론과 디자인 프로세스를 통합하는 데이터 기반 디자인의 연구 방법론을 개발 제안하였다. 제안된 연구 모델은 데이터 기반 서비스 앱의 디자인 리서치 사례 연구를 수행하여 제안한 방법론의 적용 가능성을 살펴보았으며, 제시한 연구 방법의 적용을 위하여 데이터 큐레이션 방법에 대한 연구와 디자이너의 데이터 문해력 확보가 향후 연구과제로 도출되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.251-262
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2010
최근 대부분의 기업이 정보시스템 개발을 아웃소싱에 의존하면서, 도입하고자 하는 정보시스템을 효과적으로 활용하는데 필요한 데이터와 현재 기업이 가지고 있는 데이터간의 차이에 대한 사전 분석이 성공적인 정보시스템 도입을 위해 반드시 필요하다. 그 예로 고객관계관리 시스템의 도입 사례의 경우 가장 큰 실패 요인이 사전에 기업이 가지고 있는 데이터에 대한 분석을 간과한 것에 기인하고 있다. 하지만, 아직까지 데이터 관점에서 정보시스템 도입 방법론을 체계적으로 제안한 연구가 존재하지 않았다. 본 연구에서 정보시스템 도입과 관련된 데이터 비용을 사전에 분석하여 도입 의사결정에 활용할 수 있는 정보시스템 도입 방법론을 제안하고 실제 사례에서 어떻게 활용 될 수 있는지를 사례 시뮬레이션을 통해 보여주고자 한다. 제안된 방법론을 이용해 실제 기업의 정보시스템 도입 의사결정자들은 기업의 전략에 따라 다양한 정보시스템을 디자인하고 그에 따른 데이터 관련 비용을 장, 단기적인 계획 하에서 분석 가능하므로, 도입 단계에서 숨어있는 데이터 관련 비용에 의해 발생할 수 있는 정보시스템 도입 실패에 대한 위험 부담을 사전에 방지할 수 있다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 이들 데이터를 다양하게 분석할 수 있도록 다차원 데이터로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 분석 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 활용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 또한 다차원 데이터와 데이터 웨어하우스는 방대한 분량를 갖는 전체 기업의 데이터를 표현하고 있어 이를 설계하는 것이 매우 복잡하고 많은 노력이 소요된다. 따라서 이를 설계하기 위한 체계적인 설계 방법론이 필요하다. 데이터 웨어하우스의 원천 데이터가 되는 운영 데이터베이스는 현재 ER 도형을 이용하여 개념적인 방법으로 널리 설계되고 있다. 따라서 이 논문에서는 ER 도형으로 설계된 운영 데이터베이스로부터 데이터 웨어하우스를 설계하는 개념적인 방법론을 제시한다. 이에 따라 OLAP 분석을 위해 사용할 수 있는 다양한 유형의 스타 스키마에 대해 ER 도형으로 표현/변환하는 방법을 제시한다. 이를 통해 자신이 원하는 다차원 데이터를 얻기 위해 유지해야 할 데이터 웨어하우스를 ER 도형을 이용하여 개념적으로 편리하게 설계하는 방법/지침을 제공하며, 나아가 해당 유형의 스타 스키마가 갖는 의미를 개념적으로 쉽게 전달할 수 있도록 하였다.
행정구역과 같은 공간 단위로 합산된 카운트 데이터는 지리학 연구에 있어 가장 기본적인 데이터이다. 카운트 데이터를 대상으로 하는 공간 군집 분석 연구가 지속적으로 수행되어 왔으나 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였을 뿐만 아니라 여러 분야에서 산발적으로 이루어지면서 그 흐름은 물론 주요한 성과와 과제를 제대로 파악하기가 어려운 실정이다. 이 연구에서는 최근 20여 년 동안 이루어진 카운트 데이터 기반의 공간 군집분석 연구를 대상으로 동향과 방법론적 특성을 살펴본 후 이슈와 과제를 검토함으로써 지리학 연구에 시사하는 바를 파악하고자 한다. 지리학은 물론 보건이나 범죄 등의 영역에서 다양한 방법들이 사용되고 있는데, 이들은 그 목적이나 방법론적 특성이 비교적 뚜렷이 구분될 뿐만 아니라 통계학적 신뢰성과 관련된 이슈 또한 존재한다. 따라서 분석의 실행시 방법론에 대한 면밀한 검토가 필요하며, 향후 방법론과 관련된 실증 연구 및 분석 도구의 개발이 요구된다.
본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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