• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.55-61
• /
• 2014

Various human-friendly robot services have been developed and mobile cloud computing is a real time computing service that allows users to rent IT resources what they want over the internet and has become the new-generation computing paradigm of information society. The enterprises and nations are actively underway of the business process using mobile cloud computing and they are aware of need for implementing mobile cloud computing to their business practice, but it has some week points such as authentication services and distributed processing technologies of big data. Sometimes it is difficult to clarify the objective of cloud computing service. In this study, the vulnerability of authentication services on mobile cloud computing is analyzed and mobile cloud computing model is constructed for efficient and safe business process. We will also be able to study how to process and analyze unstructured data in parallel to this model, so that in the future, providing customized information for individuals may be possible using unstructured data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.232-234
• /
• 2022

Big data is widely used in customer relationship management, relationship marketing, financial business improvement, credit information and risk management. Moreover, as non-face-to-face financial transactions have become more active recently due to the COVID-19 virus, the use of financial big data is more demanded in terms of relationships with customers. In terms of customer relationship, financial big data has arrived at a time that requires an emotional rather than a technical approach. In relational marketing, it was necessary to emphasize the emotional aspect rather than the cognitive, rational, and rational aspects. Existing traditional financial data was collected and utilized through text-type customer transaction data, corporate financial information, and questionnaires. In this study, the customer's emotional image data, that is, atypical data based on the customer's cultural and leisure activities, is acquired through SNS and the customer's activity image is analyzed with an artificial intelligence CNN algorithm. Activity analysis is again applied to the annotated AI, and the AI big data model is designed to analyze the behavior model shown in the annotation.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2018.08a
• /
• pp.147-149
• /
• 2018

음성인식, 행동패턴인식, 텍스트마이닝 등 사람의 자연스러운 사회적인 활동을 통해 감성을 분석하려는 연구는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 SNS는 현대사회에서 없어서는 안 될 소통의 도구로 자리 잡았기 때문에 SNS의 비정형데이터를 이용한 감성분석은 마케팅 분야에서 중요한 활용도구로 사용되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국어에 대한 감성인식 역시 다방면으로 분석, 활용되고 있고 한국어의 어순과 표현방식, 중의성, 방언 등의 몇 가지 특징으로 인해 영어와는 다른 방식으로의 접근방식에 대한 필요성이 많은 연구에서 논의되고 있다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 한국어의 특징을 수용하여 분석할 수 있도록 시계열 분석에 유용한 LSTM과 중복단어에 대한 가중치를 적용하여 한국어 감성분석을 진행해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.147-148
• /
• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 혁신확산에 영향을 미치는 요인으로 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시험 가능성, 관찰 가능성, 편리성 그리고 커뮤니케이션 채널을 외부 요인으로 설정된 연구를 대상으로 하고자 한다. 다음으로 국내 주요 학회지에 게재된 혁신확산이론 관련연구에서 어떠한 요인들을 사용하고 있고 또한 이러한 외부요인들이 종속변수에 어느 정도의 설명력을 가지는지를 메타분석을 통해 알아보고자 한다. 이러한 연구모델을 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.361-363
• /
• 2017

최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2013.08a
• /
• pp.47-50
• /
• 2013

빅데이터를 활용한 데이터 분석 기법 중 비정형 데이터 분석의 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여, 외국 학술지에 나타난 한국의 경제 분야 트렌드를 분석한다. 데이터베이스로 Web of Knowledge의 연구논문을 활용하였으며, 키워드 분석, 네트워크 분석, 토픽모델링 분석을 통해 연구 동향 및 지적구조를 파악하는 데 그 목적이 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.21-29
• /
• 2014

최근에 스마트폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터의 양이 급격히 증가하고 있어 이에 따른 비정형 영상 빅데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구사항이 증대되고 있다. 영상 빅데이터 분석기술은 이러한 대규모 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황인식을 위한 제반 기술들을 말한다. 본고에서는 영상인식을 위한 학습기술 및 영상 빅데이터 분석기술의 현황 및 관련 이슈들에 관하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.747-753
• /
• 2015

요즘 우리의 생활 속에서 차세대 신기술로 주목할 만한 것이 바로 "빅 데이터" 이다. 하지만 빅 데이터는 아직 구체적인 개념이 모호한 상태이다. 빅 데이터란, 기존 데이터베이스 관리도구로서 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 이러한 분석된 데이터들은 여러 방면으로 활용이 가능하다. 이를 통해 기업에서는 비즈니스적인 활용이 가능하며 예측과 분석을 통해 사업전망을 내다볼 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 모델 혁신을 위해 빅 데이터 기반 예측분석이 왜 필요한 지에 대해 논의하고 기업들이 혁신을 촉진하기 위해 사업전략 목표에 예측모델들을 활용하는 운영 모델을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2017.11a
• /
• pp.428-431
• /
• 2017

기업의 성장성과 기업 주식가치를 매출, 매출원가, 영업이익율 등의 정형데이터와 경제, 경영관련 뉴스 등 비정형 데이터를 토대로 다양한 알고리즘을 활용해 분석하고, 그 결과의 유의성을 검증한다. 주성분회귀분석, 인공신경망, 나이브 베이지안 분류자, 긍/부정 사전분석 모델을 통해 분석된 결과를 검토하여 각 분석모델 별 성능을 확인하고, 기업 성장성 예측을 위해 활용 가능한 모델과 필요한 데이터를 제시한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.102-112
• /
• 2020

Smart City's goal is to solve urban problems through smart city's component technology, thereby developing eco-friendly and sustainable economies and improving citizens' quality of life. Until now, smart cities have evolved into component technologies, but it is time to focus attention on the needs and participation of citizens in smart cities. In this paper, we present a big data procedure for solving smart city problems based on citizens' needs and participation. To this end, we examine the smart city project market by region and major industry. We also examine the development stages of the smart city market area by sector. Additionally it understands the definition and necessity of each sector for citizen participation, and proposes a method to solve the problem through big data in the seven-step big data problem solving process. The seven-step big data process for solving problems is a method of deriving tasks after analyzing structured and unstructured data in each sector of smart cities and deriving policy programs accordingly. To attract citizen participation in these procedures, the empathy stage of the design thinking methodology is used in the unstructured data collection process. Also, as a method of identifying citizens' needs to solve urban problems in smart cities, the problem definition stage of the design sinking methodology was incorporated into the unstructured data analysis process.