• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권7호
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• pp.371-378
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• 2017

최근 모바일의 확산과 웹 서비스의 도입으로 온라인 상에 데이터가 급격히 증가하게 되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 빅데이터 분야에서 소셜 미디어의 등장은 축적되는 비정형 데이터의 양이 급격하게 증가하는 계기가 되었다. 이러한 비정형 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 다양한 분야에서 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅데이터는 선진국을 중심으로 다양한 분야에서 핵심 자원으로서 중요성이 부각되고 있다. 그러나 빅데이터의 긍정적인 미래 전망과 함께 데이터의 침해 및 개인정보 보호에 대한 우려가 지속적으로 언급되고 있다. 이와 같이 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하는 빅데이터에 대해 사람들의 의견을 분석하는 연구는 현재 매우 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 소셜 미디어에서 수집한 비정형 데이터를 기반으로 빅데이터에 대한 사람들의 인식 변화를 비교하였다. 텍스트 마이닝 결과, 국내 빅데이터에 대한 연도별 키워드와 함께 시간의 흐름에 따라 감소하는 긍정적인 의견과 증가하는 부정적인 의견이 관찰되었다. 그리고 이러한 분석 결과를 기반으로 국내 빅데이터에 대한 흐름을 예측할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.293-302
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• 2013

지금까지의 병원의 DW(Data Warehouse)는 주로 원무중심의 데이터를 분석하는 용도로 사용되어 왔다. 하지만, 전자의무기록(Electronic Medical Record) 시스템이 구축되면서 원무중심의 기존의 DW와 달리 진료 기록과 영상 촬영 기록의 판독내용 등의 비정형 데이터도 환자의 진료 및 치료의 중요한 정보를 얻는데 매우 유익하게 활용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지금까지 병원에서 활용되는 원무 중심의 DW(Medical DW)가 아닌 진료 중심의 DW(Clinical DW)의 구축의 필요성을 제기하였다. 또한 CDW가 실제로 어떤 부분에 어떻게 활용되는 지를 기술하였다. 마지막으로 병원의 실제 진료 데이터를 시소러스(Thesaurus)검색 방법을 사용하여 과거 이력에 따른 연관 상병 간의 상관관계를 도출하여 환자 조기치료의 기반을 마련하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.745-750
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• 2021

비정형 텍스트 데이터의 빅데이터 시각화 분석에서 원시 데이터는 대부분 대용량이고 비정형으로 정제하지 않고 분석기법을 적용할 수 없는 상태이다. 따라서 수집된 원시 데이터는 1차 휴리스틱 정제과정을 통해서 불필요한 데이터들을 제거하고 2차 머시인 정제과정을 통해서 불용어를 제거한다. 그리고 어휘의 빈도수를 계산하여 워드클라우드 기법으로 시각화하고 핵심 이슈들을 추출하여 정보화하고 그 결과를 분석한다. 본 연구에서는 파이썬 워드클라우드에서 외부 불용어 Set(DB)를 사용한 새로운 불용어 정제기법을 제안하고 실무 사례분석을 통하여 이 기법의 문제점과 효용성을 도출한다. 그리고 이 검증 결과를 통해 제안된 정제기법을 적용한 워드클라우드 분석의 실무적용에 대한 효용성을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.350-353
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• 2017

사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이란 사물 인터넷으로서 사물을 서로 연결 및 통신하여 정보를 주고 받을 수 있게 하는 기술이다. 사물 인터넷의 급속한 성장으로 인해 수많은 데이터가 발생하게 되었고, 이러한 이유로 인해 빅데이터(big-data) 기술이 대두되었다. 빅데이터는 정형 데이터 뿐만 아니라 사진, 동영상 등의 비정형 데이터 또한 분석하고 활용하는 기술이기 때문에 사물 인터넷과 빅데이터 기술은 서로 보완적인 관계에 있다. 이러한 두 가지 기술의 특성에 기초하여, 본 논문에서는 빅데이터와 사물 인터넷에 대한 정의와 동향에 대하여 알아보고 이러한 두 가지 기술을 연계해 활용한 실제 플랫폼과 스마트 시티 등에 대한 실생활에 쓰이는 실제 사례 및 기술들에 대해 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.412-415
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• 2018

헌재, 대부분의 여론조사는 전통적 여론 조사 방식을 사용하고 있다. 그러나 이 방식은 온라인 상에서의 여론을 반영하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 이를 해결하고 온라인 상에서의 여론을 반영하기 위해, 비정형 뉴스 데이터를 이용한 지지율 분석 방안을 제안하고자 한다. 이 연구에서는 제안 방안을 알아보고 기존의 방식과 비교한 장단점, 시사점, 개선방안 등을 알아봄으로써 새로운 여론조사 방식의 제안을 목적으로 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.35-43
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• 2013

최근 상당기간과 공사비를 최소화할 수 있는 비정형 건축물의 설계와 시공이 새로운 기술로 구현되고 있다. 이는 비정형 건축물의 최적화 설계와 부재화를 통한 공장 생산 시스템과 현장 조립 및 설치 기술로 가능하다. 비정형 건축물의 구현을 위한 연구가 진행되어 왔으나 여전히 비정형 건축물 시공은 설계오류와 시공자의 도면이해 부족, 시공경험 및 공법의 부재 등으로 인하여 시공 품질과 공기, 공사비 증가 등의 잠재적 리스크를 포함하고 있다. 비정형 건축물의 시공품질 향상과 공기단축 및 시공비 상승의 문제점을 해결하기 위한 3D 디지털 설계와 제작 기술을 적용하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 비정형 구조물의 시공성을 고려한 3차원 디지털 설계 최적화 프로세스를 제안한다. 궁극적으로 본 연구는 비정형 구조물의 구조검토, CNC(Computerized Numerical Control) 가공에 의한 부재의 정밀제작, 설치, 시공의 오차관리로 최적 시공의 근간이 되는 비정형 건축물 외피 시스템 구현을 위한 최적화 설계 프로세스를 제시한다.본 연구는 비정형 건축물을 구현한 사례를 살펴보고 디지털 설계 프로세스와 적용 프로그램을 살펴본다. 비정형 건축물의 설계도의 3D 디지털 데이터 구축과 디지털 최적화 구현 사례로 4대강 대표 물문화관(The ARC)을 중심으로 설계단계에서 적용된 최적화 기법을 순차적으로 분석하여 비정형 건축물의 3차원 좌표제어에 대한 방법론을 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.197-202
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• 2016

이 논문에서는 비정형 의료이미지 정형화 및 패턴 추출을 위해, 의료기기 또는 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 의료이미지 저장을 위한 데이터베이스 구축한다. 이러한 비정형 이미지의 특징을 정형화된 디지털 데이터로 변환한 후 정형화된 디지털 이미지 데이터로부터 의미있는 패턴 정보를 생성한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 의료이미지 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 분야에서 정형화된 의료이미지를 활용할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.721-728
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• 2013

빅데이터는 오늘날 가장 각광받고 있는 데이터 수집 및 분석기술의 경향으로, 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 네트워크 트래픽 분석 역시 대량의 비정형 데이터를 다루는 분야로, 빅데이터 접목시 그 효과가 극대화될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고도의 보안이 요구되는 군 C4I망과 같은 내부망 환경의 침해사고 및 이상행위를 실시간으로 탐지하기 위한 빅데이터 기반의 네트워크 트래픽 분석 플랫폼(RENTAP)을 소개한다. 빅데이터 분석 지원을 위해 최근 각광받고 있는 오픈소스 솔루션들을 대상으로 비교 분석을 수행하였으며, 선정된 솔루션을 기반으로 고안된 최종 설계에 대해서 설명한다.

• 물과 미래
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• 제53권12호
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• pp.52-57
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• 2020

• Spatial Information Research
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• 제22권6호
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• pp.13-21
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• 2014

본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.