• The Journal of Bigdata
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.171-186
• /
• 2020

The proportion of micro-enterprises and self-employed in Korea is excessively high compared to that of major developed countries, and frequent start-ups and business closures are repeated, causing enormous damage to the national economy. In order to solve this problem, various studies are underway for micro-enterprises, and the government provides commercial district information analysis services using big data for micro-enterprises. Among the commercial district information analysis services, the commercial district information analysis of our village store operated by the Seoul Metropolitan Government is continuously improving its service to provide the big data analysis service related to micro-enterprises. Since the service was built by integrating big data provided by various organizations, however, there are limitations in data reliability, data analysis, and service composition. In order to overcome these limitations, this paper proposes a location-based survey system that can be analyzed in conjunction with big data-based commercial district services. The proposed questionnaire survey system established the basis for expending the big data commercial district analysis service by linking the survey information and commercial district information.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2014.08a
• /
• pp.21-24
• /
• 2014

정보통신 기술의 발달로 기존의 방식으로는 처리할 수 없는 빅 데이터가 발생한다. 이러한 빅 데이터는 활용가치가 높지만 기존과는 다른 처리방식과 분석방법이 요구된다. 본 연구는 마케팅 분야에서의 빅 데이터 활용에 대해 알아보고자 하였으며 특정 요식업메뉴를 대상으로 빅 데이터를 수집하고 사회연결망 분석을 통하여 빅 데이터의 효율적인 활용과 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석에 쓰이는 대표적 지수인 중심성 지수들로서 본 연구에 맞춰 분석하는 과정을 거치고 한걸음 나아가 분석 결과를 활용해 보면서 마케팅 분야에서의 활용가치를 확인해 보았다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.53-73
• /
• 2013

This study revisits issues for Big data. Three research questions, understanding the concept of Big data, important issues of Big data research and utilization methods for library information services, are explored by the literature and practice reviews. Study results revealed several important issues of Big data including the concept in the context of real world situation, the problems with the accuracy and reliability of the data, privacy and ethical issues, and issues of intellectual property rights. With understanding these issues, a few utilization methods were introduced for Library and Information services. It was included using its analysis for developing vision, adopting Library management, supporting community services, and providing customized information services for various users. The study concluded Big data analysis would effectively provide valid evidences for all those services.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.291-292
• /
• 2017

한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.290-293
• /
• 2015

개개인의 데이터가 비즈니스적으로 중요하지 않을 수 있지만, 대량으로 모으면 그 안에 숨겨진 새로운 정보를 발견할 가능성이 있는 데이터의 집합체로 빅데이터 분석 활용 사례는 점차 늘어나는 추세이다. 빅데이터 분석 기술 중 전통적인 데이터 분석방법인 하둡(Hadoop)은 예전부터 현재에 이르기까지 정형 비정형 빅데이터 분석에 널리 사용되고 있는 기술이다. 하지만 하둡은 배치성 처리 시스템으로 데이터가 많아질수록 응답 지연이 발생할 가능성이 높아, 현재 기업 경영환경과 시장환경에 대한 엄청난 양의 고속 이벤트 데이터에 대한 실시간 분석이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 급변하는 비즈니스 환경에 대한 대안으로 오픈소스 CEP(Complex Event Processing)기반 기술을 사용하여 초당 수백에서 수십만건 이상의 이벤트 스트림을 실시간으로 지연 없이 분석가능하게 하는 실시간 분석 시스템을 개발하여 병원 ERP시스템에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.144-146
• /
• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1042-1045
• /
• 2013

정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
• /
• 2013.10a
• /
• pp.444-455
• /
• 2013

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.129-130
• /
• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.52-53
• /
• 2018

본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.