• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.123-130
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• 2018

산업 및 학계에서 빅데이터 분석 기술에 대한 활용 사례와 범위가 증가하면서, 이와 함께 빅데이터 분석 전문가에 대한 기업체들의 수요도 늘고 있다. 이러한 추세에 맞게 대학교들은 새로운 빅데이터 분석 교육과정들을 개발하여 수년 전부터 빅데이터 분석 전문가 양성을 위한 교육과정들을 제공하기 시작하였다. 본 연구에서는 9개 국내 대학, 20개 해외 대학의 빅데이터 분석 관련 석사과정 커리큘럼을 조사하였다. 국내 대학 프로그램과 해외 대학 프로그램을 비교한 결과, 한 학교 프로그램 당 평균 과목수는 국내 대학 프로그램이 더 많으나, 과목의 다양성 측면에서는 더 부족한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제12권1호
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• pp.32-37
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• 2014

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.23-32
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• 2016

정보기술 발전은 기업이 보유하고 있는 다양한 구조 및 비구조 데이터를 관리할 수 있게 하였다. 이러한 빅데이터 활용은 기업의 새로운 비즈니스 핵심가치로 평가 받고 있다. 본 연구에서는 빅데이터로 인해 더욱 중요하게 평가받는 데이터 자원이 기업 분석 활용에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 최신 해외 보고서들을 살펴보면, 빅데이터 활용성과에 대한 실증 연구를 보여주고 있다. 이러한 해외 실증 연구와 비교하여 국내 기업의 빅데이터 활용 특성을 분석하고자 한다. 본 연구 결과는 향후 빅데이터 활용 기업에 적용 가능한 성숙모형 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제12권1호
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• pp.14-20
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• 2014

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.145-148
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• 2018

IT 기술의 발전에 따라 미래를 예측할 수 있는 빅데이터 의 중요성이 강조되고 있으며, 다양한 산업에서 이를 활용하고 있다. 이러한 빅 데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 대학은 최고의 학문기관으로서 시대의 발전과 요구에 따라 그에 대응하는 학과를 개설하고 유지해 왔다. 따라서 대학의 학과명을 분석하면 현 시대의 요구와 기술의 발전에 대하여 알 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터 분석도구인 R을 이용하여 전국에 2 4년제 대학, 대학원의 학과를 분석한다. 학과 명칭을 수집하고 각 데이터를 분석하여 학과 명칭의 빈도를 조사하며 대학에 어떤 학과 명칭이 자주 사용되는지를 파악한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.85-91
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• 2019

언제 어디서나 사용 가능한 스마트기기를 통한 온라인 쇼핑이 보편화되어 소비자들은 손쉽게 패션 관련 상품을 구입할 수 있다. 따라서 소비자들은 패션 관련 상품을 구매할 때 날씨, 판매 가격과 같은 다양한 환경 변수에 반응하여 상품을 구매한다. 따라서 효율적인 재고 관리를 위해 판매된 상품들의 빅데이터를 활용하는 것이 패션 산업에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 패션 회사 'A'의 실제 상품 판매 빅데이터를 활용하여 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 패션 상품의 판매량 변화를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 예상할 수 있는 판매량 결과와 예상하지 못한 판매량 결과를 얻었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.87-93
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• 2017

데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬 단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.143-144
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.513-516
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• 2022

본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 MZ 세대를 이해하는 키워드를 도출하고자 한다. MZ 세대의 비중이 높아지면서, MZ 세대를 분석하려고 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 MZ 세대를 이해하기 위하여 네이트 판의 연령별 게시판 크롤링을 통해 빅데이터를 수집하였다. 그리고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 10대, 20대, 30대의 각각의 키워드를 도출할 수 있었다. 본 논문에서 도출된 키워드는 이는 MZ 세대를 이해하는데 중요한 키워드로 볼 수 있을 것이다. 향후 연구로는 MZ 세대와 기성 세대를 비교하기 위하여 추가 크롤링을 통해 세대 간 비교 연구를 수행하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2018

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.