• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.92-99
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• 2013

최근 ICT 기술의 발전으로 저장 시스템이 저렴해지고, 많은 데이터를 빠르게 처리하는 것이 가능해지면서 빅데이터(BigData)에 대한 많은 관심이 집중되고 있다. 특히 스마트폰과 모바일 인터넷 서비스 활성화에 따라 사용자의 데이터 이용이 폭발적으로 증가하고 있다. 과거 초고속 인터넷 확산이 정보화에 크게 일조한 것과 같이 거대한 분량의 데이터는 사람과 비슷한 수준의 지식을 만들어 내는 빅데이터 처리 기술 발전의 근간이 되었고, 선진국을 중심으로 다양한 사례가 보고되고 있다. 본고는 확산 일로에 있는 빅데이터 관련 이슈를 정리하고 최근의 표준화 활동에 대해서 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.17-20
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• 2018

대중의 관심인 공공이슈를 파악하기 위하여 다양한 종류의 빅데이터를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 키워드의 노출 횟수만 파악하여 결과로 반영한다. 본 논문은 포털 사이트로부터 얻은 언론사별 뉴스 빅데이터를 이용하여 키워드별 노출 빈도수, 댓글 수 및 추천 수를 반영한 분석 방법을 제안하였다. 공공이슈를 추출하여 얻어낸 키워드들을 워드클라우드, Sankey다이어그램과 같은 형태로 시각화하여 사용자에게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면 대중의 반응을 반영한 분석 결과를 확인 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.56-58
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• 2013

최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.23 no.4
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• pp.151-175
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• 2015

The general public is a key stakeholder in the science and technology domain. However, traditional approaches require substantial efforts and resources to analyze how does the general public understand science and technology issues. We applied the topic modeling, a form of text clustering, to the texts about the nuclear power which were posted on an online space in order to explore the general public's thoughts on the issue. This study investigates the extent to which macro-level events influence understandings of the general public on the science and technology issues and weather these changes in understandings are sustained over time. It examines the possibility of applying topic modeling in narrowing a perception gap between the general public and the experts through a near-real-time monitoring of the public interests and perceptions about the science and technology issues.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.48-51
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• 2017

빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로도 빅데이터는 페이스북, 트위터등의 소셜 네트워크에서 많이 발생하고 있는데, 이러한 방대한 데이터들을 어떻게 효율적으로 저장하고 분석하는지에 대한 관심이 많아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터의 개념, 빅데이터의 향후 동향과 이슈들에 대해 살펴보고, 빅데이터 시스템이 데이터를 수집하고 저장하는 것에 대한 고려할만한 사항들과 효율적인 해결방안에 대해 제시하였다.

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

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.10
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• pp.403-409
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• 2013

This paper review about big data policy and security issue of US government. It is introduced Big data R&D initiative strategy and plan, NITRD program, and big data strategy of government. It is presented operation environment of big data in US government, big data information for military operation, major research organization and topic, security guideline and so on.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.273-276
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• 2015

센서를 통한 제조업 생산 공정 데이터양의 폭발적 증가와 제조업의 서비스화 추세, 제조업의 미래산업과 빅데이터의 융합 추세를 고려해 보았을 때 앞으로 제조업에서 빅데이터의 영향은 점점 커질 것으로 예상된다. 따라서 한국의 제조업도 세계의 제조업 첨단화에 발맞추기 위해서 빅데이터의 활용을 장려하고 지원할 필요가 있다. 제조업의 실질적 효율성을 제공하는 효과의 임팩트가 가장 큰 기술 분야에서는 빅데이터 분석이 먼 미래에 도입을 고려할 분야가 아닌 현재의 최대 이슈이다. 제조업에서의 빠른 대응, 민첩성, 신뢰도 향상에서 기업들은 비용을 절감하고 자산의 효율적인 활용 측면에서도 단순한 제조공정에서 벗어나 많은 제조 기업들이 공장을 디지털화하고 스마트한 제조 공정 시스템 확보에 빅데이터를 구현, 활용해야 하는 단계이다. 빅데이터 활용은 현 시점에서 산업에 주는 영향으로 가장 파괴적인 기술이 될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2017.05a
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• pp.93-94
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• 2017

This study have derived the big issue of overseas construction through big data analysis. For identification of big issues on overseas construction, domestic online articles, 30 daily newspapers like the JoongAng Ilbo, 7 construction related articles including construction economy and 1,759 local newspapers and small media companies were analyzed from October 1st, 2015 to September 30th, 2016. 13,884 cases in total were used for big data analyses and big issue candidates were identified. The analysis result is as shown below. First, looking into major issues on overseas construction for a year, construction orders in the Middle East decreased because of the drop in oil prices. Accordingly, there were discussions on concerns and crises we may face as profitabilities worsened in overseas construction. Second, analyzing main concern based on 8 key words on overseas construction among construction issues for the last one year, it was found as following: Region (29.4%), Business environment (21.4%), Group (15.8%), Profitability (14.5%), Policy and Institution (7.8%), Market environment (4.2%), Business (project) (4.15%), and Education (3.2%). Third, among 30 issues on 8 key words, 10 key issues that are likely to spread and continue were identified. Then, a semantic network map among key words and centrality were analyzed.