• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.378-381
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• 2016

정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 이를 응용하고 있다. 빅 데이터 분석 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 R을 이용하여 미디어에 나타난 부산 교통 관련 빅데이터를 분석한다. 다양한 미디어에서 부산 교통 관련 데이터를 수집하고 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지 빈도 조사를 수행한다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.6
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• pp.13-21
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• 2014

This study defines concept and service framework of Geo-Spatial Big Data(GSBD). The major concept of the GSBD is formulated based on the 7V characteristics: the general characteristics of big data with 3V(Volume, Variety, Velocity); Geo-spatial oriented characteristics with 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value). GSBD is the technology to extract meaningful information from Geo-spatial fusion data and support decision making responding with rapidly changing activities by analysing with almost realtime solutions while efficiently collecting, storing and managing structured, semi-structured or unstructured big data. The application area of the GSBD is segmented in terms of technical aspect(store, manage, analyze and service) and public/private area. The service framework for the GSBD composed of modules to manage, contain and monitor GSBD services is suggested. Such additional studies as building specific application service models and formulating service delivery strategies for the GSBD are required based on the services framework.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.121-123
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• 2014

최근 빅데이터의 등장으로 그에 따른 활용이 굉장히 광범위 해지고 있다. 빅데이터를 기반으로 한 행정자치 및 교통통제 서비스가 사용되고 있으며 앞으로도 빅데이터를 활용한 많은 서비스들을 사용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 20대들이 자주 찾는 매장의 판매 데이터나 온라인 쇼핑몰의 검색 및 조회 순 등의 빅데이터를 정의하고 이를 활용한 20대 패션 트렌드 분석 방법을 제안하고 최적의 상품 진열 방법 등을 제시하여 판매율을 제고시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.139-141
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• 2018

최근 IoT, SNS 등이 확대 되면서 대규모의 빅데이터가 생산되고 있고, 이러한 빅데이터는 AI 등 지능형 기술과 결합하여 다양한 분야의 예측과 의사결정을 지원하며 새로운 가치를 창출하고 있다. 그러나, 이러한 활용에 있어 가장 걸림돌이 되는 것은 빅데이터에 내제되어 있는 개인정보에 대한 위협이다. 본연구에서는 빅데이터에 내제되어 있는 개인정보를 보호하면서도 빅데이터의 효과적인 분석과 활용을 가능하게 할 수 있는 동형암호(homomorphic encryption)을 살펴보고 빅데이터의 프라이버시 강화 방안과 이를 통한 빅데이터의 활용방안에 대해 연구하고 향 후 과제 등에 대해 고찰해 보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.577-580
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• 2018

지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.319-320
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• 2015

본 연구는 빅데이터를 활용해서 유권자의 정치성향을 파악할 수 있는 방안을 세 가지 관점에서 제시하였다. 첫째, 군집분석은 유권자의 기본성향을 파악할 수 있는 방법으로 각 정당은 유권자의 데이터베이스를 확보해야 한다. 둘째, 회귀분석은 독립변수가 종속변수에 어떤 영향을 끼치는가를 분석한 것으로 유권자들의 필요에 따른 정책을 세우는데 필요하다. 셋째, 연관성 분석은 특정 사물에 대한 선호도를 파악하여 유권자의 정치성향을 유추할 수 있는 방안을 말한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

With the explosive increase in data, the 'big data era' has arrived, focusing on deriving new values and insights through data. With the development of data analysis technology, the importance of data analysis and utilization in the field of diagnosis and treatment as well as prevention is expanding, while the use of big data is emerging in the healthcare field. Moreover, as the three data-related laws (Personal Information Protection Act, Information and Communication Network Act, and Credit Information Act) were passed in January 2020, it became possible to use a wide range of big data through pseudonym information. However, the use of healthcare big data is still struggling due to various policies and regulations, inconsistent data quality, and the absence of specialized personnel. Therefore, in this study, examines the current state of use of big data in the healthcare field, and analyzes the challenges, overseas cases, plans, and expected effects for activation of healthcare big data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.129-130
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• 2018

Big data analysis is a technique for effectively analyzing unstructured data such as the Internet, social network services, web documents generated in the mobile environment, e-mail, and social data, as well as well formed structured data in a database. The most big data analysis techniques are data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition, which were used in existing statistics and computer science. Global research institutes have identified analysis of big data as the most noteworthy new technology since 2011. Therefore, companies in most industries are making efforts to create new value through the application of big data. In this study, we analyzed using the Social Matrics which a big data analysis tool of Daum communications. We analyzed public perceptions of "Artificial Intelligence" keyword, one month as of May 19, 2018. The results of the big data analysis are as follows. First, the 1st related search keyword of the keyword of the "Artificial Intelligence" has been found to be technology (4,122). This study suggests theoretical implications based on the results.

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