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.
빅데이터 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 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 콜라겐 키워드에 대한 의미를 분석하고자 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
최근 빅데이터(Big Data)를 이용한 정보 제공 서비스가 확대되고 빅데이터 처리 기술 역시 IT 업체의 중요한 이슈로 학문적인 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 R 프로그래밍을 기반으로 용접의 빅데이터 분석 및 추출을 통하여 용접사의 숙련된 패턴을 분석하고 분석된 결과를 비 숙련공에게 제공함으로써 용접 품질 및 용접 시간 단축 등의 용접 작업에 적용되는 비용을 절감하고자 한다. 용접은 숙련공이 되기 위하여 오랜 시간을 투자해야 하는 문제점이 있다. 이러한 단점을 해결하고자 숙련공들의 용접 패턴 분석을 위하여 다량의 패턴 변수에 R의 연관 규칙 알고리즘과 회귀분석 방식을 적용한다. 상위 N개의 규칙을 분석한 후 분석된 규칙의 변수에 따른 숙련자의 패턴을 분석한다. 본 논문에서는 분석된 용접 패턴 분석을 통해 실험 결과를 분석하여 전력소비량과 와이어 소모 길이에 대한 패턴 구조를 확인하였다.
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.
최근에는 의료 빅데이터 분야에서 의료기기, 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 사운드 생체신호(심장박동, 호흡, 맥박, 진맥) 데이터의 특징을 디지털 데이터로 추출하여 패턴 데이터로 변환한 후, 이를 빅데이터 분석 플랫폼 기반으로 분석하여 진료, 처방, 예방 등에 유용한 정보를 생성하는 모델 구축 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사운드 생체신호 특징을 디지털 데이터로 추출하여 (주)리아컴즈 NeoQubit 빅데이터 플렛폼을 기반으로 패턴 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 모델을 제시한다.
현재 가장 각광 받고 있는 기술 중 하나는 빅 데이터라 할 수 있다. 또한 빅 데이터와 더불어 이미 우리 생활에 널리 퍼져있는 기술은 GPS이다. 이러한 빅 데이터 기술과 GPS 데이터를 기반으로 본 논문에서는 특정 대상의 이동경로와 패턴을 분석하고자 한다. 특정 대상은 한 대학교의 대학생을 중점으로 하고 대학생들의 성별과 학년 및 날씨, 요일 등으로 분류하여 GPS 데이터를 수집한다. 수집한 빅 데이터는 이동경로, 이동시간, 반복적인 행동 패턴 등으로 분석을 실시하고 이를 시각화 한다. 분석방식은 수집된 데이터를 각 목적에 맞게 분류해 내고 타 데이터와의 연계성을 파악하여 원하는 결과 값을 얻는 방식으로 연구를 진행하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 보다 신뢰성 있는 데이터 결과를 도출할 것이며 이를 위해 추가적으로 폭 넓은 정보를 수집할 것이다. 계절, 시간, 혈액형, 직업 등의 데이터를 추가하여 발전 된 방향으로 연구할 것이다.
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. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 특정 학회지 논문 중에서 29편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "연구"가 743회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
코로나19 팬데믹에 따른 경제사회 환경 변화와 빅데이터 기술의 발달로 교통분석에 대한 요구가 다양화되고 있다. 특히 데이터 3법 개정에 따라 이종 데이터 간 가명정보 결합이 가능해져 다각적인 분석이 가능해졌다. 그러나 개인정보보호 강화로 모빌리티 빅데이터의 결합분석에는 데이터 협력, 비용대비 효과 등에 한계가 있어 새로운 분석방법론이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 "모빌리티 빅데이터 가상결합 방법론"은 법제상의 제약 해소 및 다각적인 교통분석을 위한 것으로, 모바일 통신 기지국 데이터, 교통카드 데이터 등 다양한 모빌리티 관련 빅데이터를 간접적으로 결합하여 상세 분석을 수행하기 위한 방법론이다. 가상결합은 모바일 데이터를 바탕으로 특정 인원의 시간대별 위치를 파악할 수 있는 MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map)을 생성하여 패턴을 분석하고, 이를 교통카드데이터 등 교통관련 빅데이터와 결합시켜 분석하는 방법론으로 본 연구에서는 청주, 수도권 대상으로 가상결합 분석을 수행하여 활용가능성을 검증하였다.
빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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