• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.146-147
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• 2013

소셜 미디어와 스마트폰의 확산으로 인터넷상의 사용자간 교류되는 정보의 양이 대폭 늘어남에 따라 대규모의 데이터를 처리해야할 필요성이 높아졌다. 이러한 빅데이터는 뉴스, 소셜미디어, 웹사이트 등의 다양한 분산 서버에서 발생한다. 증권정보를 분석하기 위해서도 실시간으로 발생되는 거래량, 시가와 더불어 상장회사의 공시 정보 등의 데이터를 여러 분산된 서버에서 데이터를 가져와야 한다. 기존의 빅데이터 분석기법은 각 분산된 서버로부터 가져온 데이터가 동일한 신뢰성을 가지고 있다고 가정하고 분석을 한다. 이는 부문별한 정보를 포함한 데이터를 효율적으로 분석하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 가져오는 데이터에 신뢰성 가중치를 부여하여 신뢰성 있는 증권정보 분석을 가능하게 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.59-68
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• 2015

정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.211-219
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• 2013

빅 데이터를 활용한 분석 방법은 빅 데이터를 처리 할 수 있는 기술 기반으로 발전되어 오고 있다. 많은 IT 리서치 기관들이 빅 데이터를 통한 새로운 분석의 패러다임을 예견하고 있고, 또한 IT 벤더들을 중심으로 빅 데이터 처리를 위한 표준 기술들을 제시하고 있다. 빅 데이터는 IT 기기 및 환경의 발달과도 상호연관적이고 소셜 미디어를 주측으로 기존에 예측하지 못하는 비정형화된 데이터들을 정형화 하여, 이에 따른 다양한 분석, 예측 및 최적화에 초점이 맞추어 발달 하고 있다. 과거의 분석 기법은 정형화된 데이터를 기반으로 데이터 마이닝, OLAP, 통계 분석등을 통한 의사결정 도구로서 사용되어 왔다. 하지만 최근 빅데이터를 이용한 새로운 분석의 패러다임을 통해 분석기법의 다양화, 비정형 데이터 분석 등 새로운 형태의 기반 기술발전과 다양한 형태의 데이터를 통한 새로운 분석을 통해 통찰력을 높일 수 있다. 더욱이 고성능의 컴퓨팅 환경들의 발달과 표준화된 대용량 데이터 처리 기술 발달이 향후 조금 더 다양한 형태의 분석패턴을 만들어 갈 것이다. 따라서 본 논문은 빅 데이터를 통해 분석 가능한 다양한 기법을 알아보고, 기존의 데이터 마이닝 분석 기법을 통한 소셜 미디어의 분석 형태에 대한 활용 및 분석방안을 제시 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.592-599
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• 2015

빅 데이터 환경에서 빅데이터를 분석하기 위한 새로운 방법의 필요성이 대두되고 있다. 데이터의 크기, 다양성, 그리고 적재 속도 등의 빅데이터 특성으로 인해 모집단의 추론에서 전체 데이터의 분석이 가능해졌기 때문이다. 그러나 전통적인 통계분석 방법은 모집단으로부터 추출된 확률표본에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 기존의 통계적 접근방법은 빅데이터 분석에 적합하지 않은 경우가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 빅데이터분석을 위한 새로운 접근방법에 대하여 제안하였다. 특히 대표적인 다변량 통계분석 기법인 주성분 분석을 이용하여 효율적인 빅데이터분석을 위한 방법론을 연구하였다. 제안방법의 성능평가를 위하여 통계적 모의실험을 실시하였다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.17-22
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• 2019

빅데이터의 가치가 중요하게 인식되면서 기존의 방대한 데이터들과 비정형 데이터들을 분석할 수 있는 JAVA 및 R 프로그램들이 개발되고 활용도가 높아짐에 따라 정부를 비롯한 공공기관, 민간기업 등에 실질적으로 도입 및 개선 할 수 있어 의사결정의 고도화가 가능하게 되었다. 본 연구에서는 소비자의 항공사 선호도에 따른 마케팅 전략을 수립하기 위해 뉴스 데이터를 클롤링하고 이를 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석을 수행하였다. 본 연구는 과거 빅데이터에서 얻기 어려웠던 데이터들을 고도의 빅데이터 활용 프로그램 기법으로 소비자의 항공사 선호도를 분석하여 분석 결과에 따른 마케팅 전략을 수립하는데 의의가 있다.

• 창의정보문화연구
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• 제5권2호
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• pp.157-164
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• 2019

빅데이터는 최근 우리 사회에 다양한 분야에서 활용하고 발전하고 있는 분야이다. 정치, 경제, 사회의 각 분야에서 많은 자료를 분석하여 자료에 숨어 있는 다양한 의미를 파악하는 빅데이터 분석 기법이 자주 활용되고 있다. 하지만 교육이라는 부분에 있어서 빅데이터는 단순한 분석 등에 활용하기는 하지만 교육과정과 방향에 대한 분석은 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 중학교 정보 교과서의 핵심 개념을 파악하여 분석하고자 한다. 정보 교과서 분석을 위한 빅데이터 분석법은 텍스트 마이닝을 사용하였다. 이 프로그램을 활용하여 파악된 중학교 정보 교과서의 핵심 개념들을 통해 교과서에서 강조하고자 하는 개념을 확인할 수 있었고, 교육 분야에서도 빅데이터 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.55-66
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• 2012

빅 데이터의 관심이 인프라 및 분석기술 자체에서 가치창조 측면으로 이동하면서 가치정보를 효율적으로 발굴, 분석, 추출, 활용하기 위한 차세대 고급 분석 기술 및 기법이 요구되고 있다. 이에 빅 데이터 활용기반구축을 위한 정부 및 기업의 대응이 시급한 시점이다. 이 연구는 빅 데이터 활용기반 구축과 분석기술 개발에 도움을 주고자 빅 데이터 분석의 핵심기술동향을 분석하고 실천과제를 제시한다.

• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-6
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• 2016

최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.41-46
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• 2023

최근, 빅데이터 분석은 기계학습의 발전에 따른 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 현실에서 수집된 빅데이터는 단어 간의 관계성에 대한 의미적 분석을 바탕으로 같거나 유사한 용어에 대한 자동화된 정제기법이 부족하다. 빅데이터는 일반적인 문장으로 기술되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문장의 형태소 분석과 의미를 이해해야 할 필요가 있다. 이에 자연어를 분석하기 위한 기법인 NLP는 단어의 관계성과 문장을 이해할 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터에서 추출된 문장에서 단어를 추출하여 단어 간의 연관 관계를 생성하는 방법을 연구한다. 이에 트랜스포머 기술을 이용한다.