• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.691-695
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• 2023

현재 자동화계측 시스템의 계측 결과 활용도는 매우 낮고 단편적인 측정결과 만을 제공하는 수준이다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 방대한 데이터값을 클라우드로 전송하여 빅데이터를 구축하고 파이썬 기반의 알고리즘을 이용하여 획득한 자동화계측 데이터를 고정밀-신뢰도를 갖는 구조물 거동 분석 3D Display 시스템을 연구하고자 한다. 연구결과, 실시간으로 관리자에게 구조물의 거동을 평가할 수 있는 시스템으로서 계측 데이터의 종류 및 센서의 종류와 무관하게 큰 제약 없이 실시간으로 분석데이터를 제공하고 3D Display로 도출하였다. 또한 관리자가 구조물의 거동 그래프를 실시간으로 파악하고 데이터 분석을 통해 구조물의 취약부 도출을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 과거와 현재 데이터를 이용하여 구조물의 거동을 3차원으로 분석함으로써 현실성 있는 구조물의 보수, 보강 및 유지 관리 측면에서 보다 실효성 있는 측정 결과를 확보할 수 있을 것으로 분석되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.27-36
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• 2019

대량의 데이터 처리가 용이해지면서, 기업들은 사용자로부터 생성되는 데이터를 필요에 따라 분석함으로써 유용한 함의를 얻는데 활용하고 있다. 특히 게임에서는 게임 유저가 다양한 플레이를 하고 다른 게임 요소와 상호작용을 활발하게 함으로써 수많은 양의 사용자 기반 데이터가 발생하게 된다. 게임 관련 데이터는 유저의 이탈이나 게임 플레이 패턴, 게임 내 이상 징후 등을 예측할 수 있게 하는 등의 게임 환경 개선을 위한 자료로 활용되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 배틀그라운드 게임 데이터를 활용하여 게임 전략 분석 및 유저 행동 패턴을 파악하고, 게임 내 비정상적인 활동을 탐지하고자 하였다.

• 융합경영연구
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• 제9권1호
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• pp.1-14
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• 2021

Purpose: The article deals with the proposition that consumers' fashion consumption behavior will still follow the consumption behavior of fast fashion, despite recognizing the importance of slow fashion. Research design, data and methodology: The research model to verify this proposition is topic modelling with big data including unstructured textual data. we combined 5,506 news articles posted on Naver news search platform during the 2003-2019 period about fast fashion and slow fashion, high-frequency words have been derived, and topics have been found using LDA model. Based on these, we examined consumers' perception and consumption behavior on slow fashion through the analysis of Topic Network. Results: (1) Looking at the status of annual article collection, consumers' interest in slow fashion mainly began in 2005 and showed a steady increase up to 2019. (2) Term Frequency analysis showed that the keywords for slow fashion are the lowest, with consumers' consumption patterns continuing around 'brand.' (3) Each topic's weight in articles showed that 'social value' - which includes slow fashion - ranked sixth among the 9 topics, low linkage with other topics. (4) Lastly, 'brand' and 'fashion trend' were key topics, and the topic 'social value' accounted for a low proportion. Conclusion: Slow fashion was not a considerable factor of consumption behavior. Consumption patterns in fashion sector are still dominated by general consumption patterns centered on brands and fast fashion.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권9호
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• pp.781-790
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• 2020

This study's primary purpose is to explore the psychological capital roles and personality traits of Big-Five in predicting OCB (organizational citizenship behavior) and performance of task in Indonesia's electricity sector. The data were gathered from the employees of four major cities in Indonesia, in Southeast Sulawesi, comprising 246 employees. The data were analyzed utilizing a PLS (partial least squares) based SEM (structural equation modeling) technique. The findings indicate that the psychological capital and personality traits of Big-Five relate significantly to OCB and the performance of task. Nevertheless, against our expectations, OCB does not significantly relate to the performance of task. This study also discusses the findings' further implications. In terms of practical implications, the findings of this research stipulate that psychological capital and Big-Five personality traits aimed to improve employee performance and can be most effective if specifically targeted at OCB. Given that both variables play an important role to promote OCB, caring training initiatives that focus on mutual help can be very valuable for organizational improvement. In a managerial perspective, organizations can increase OCB by conducting open communication strategies between managers and employees to further stimulate and strengthen the ability of employees to display extra-role behaviors.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.113-119
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• 2019

It has been reported that large amounts of information on agri-foods were delivered to consumers through television and social networks, and the information may influence consumers' behavior. The purpose of this paper was first to analyze relations of social network service and broadcasting program on paprika consumption in the aspect of amounts to purchase and identify potential factors that can promote paprika consumption; second, to develop prediction models of paprika consumption by using structured and unstructured big data. By using data 2010-2017, cross-correlation and time-series prediction algorithms (autoregressive exogenous model and vector error correction model), statistically significant correlations between paprika consumption and television programs/shows and blogs mentioning paprika and diet were identified with lagged times. When paprika and diet related data were added for prediction, these data improved the model predictability. This is the first report to predict paprika consumption by using structured and unstructured data.

• 한국조경학회지
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• 제48권1호
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• pp.35-45
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• 2020

본 연구는 현대사회에서 도시민의 행태를 지원하는 공간으로 공원에 주목하였다. 현대의 도시공원은 특정한 역할을 하는 공간으로 국한되지 않으며, 공공의 성격을 가지고 있어 이용자의 이용행태에 따라 그 기능·의미가 변화할 수 있다. 또한, 현재 온라인상의 데이터는 방문할 공원의 선택 혹은 공원 이용행태의 결정을 지원하는 단계로 접어들었다. 이에 본 연구는 빅데이터의 자료 기반의 특징인 시계열 분석이 가능하도록 데이터를 수집할 수 있는 최초 년도인 2000년부터 2018년까지 여의도공원·여의도 한강공원과 양재 시민의 숲의 행태 변화를 빅데이터 기법인 텍스트마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network;사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 시간의 흐름에 따라 주요 이용행태와 행태에 영향을 미치는 요소에 변화가 있었다. 여의도공원·여의도 한강공원의 이용행태는 제 I시기는 '타다'(동적행태), 제 II시기는 '찍다'(정보통신서비스 행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '먹다'(에너지원 행태)로 시간의 흐름에 따라 주요 행태가 다양하게 변화하는 모습이고, 양재 시민의 숲은 제 I시기는 '걷다'(동적행태), 제 II시기는 '걷다'(동적행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '놀다'(동적행태)로 주로 동적행태 위주의 행태가 나타나는 것으로 나타났다. 주요 행태에 영향을 미치는 요소로 여의도공원·여의도 한강공원은 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 도출되었고, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있었다. 다음으로 대상지의 행태는 시기별로 특정 행태에 집중화되어 있으며, 차후 발생하는 행태를 선택하거나 제약하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상지에 다양한 행태가 일어나지 않을 뿐만 아니라, 공간, 시설 등이 골고루 활용되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 연구결과의 흥미로운 점은 두 공원에서 공통적으로 눈에 띄게 급증한 행태는 에너지원 행태(먹다, 마시다)와 소비행태(사다, 대여하다)이다. 에너지원 행태는 두 공원에서 모두 제 III시기에서 제 IV시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높았다. 또한, 공원에 방문하는 시민들은 식음료비, 자전거 등의 대여비, 이밖에 행사 참여 등과 관련된 소비의사가 있으며, 공원이 도심 내 휴식공간에서 지역경제 활성화라는 측면에서 본다면 긍정적으로 평가할 수 있을 것이다. 본 연구는 데이터 기법을 활용하여 도시공원 이용행태를 분석하였다는 점과 오늘날 도시공원은 휴식, 산책 등의 역할을 넘어서 시대적인 트렌드를 반영하며, 소비 성향이 나타나는 놀이공간으로 성향이 변화하였다는 결과를 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 현대 도시공원에서 일어나는 행태는 양과 내용이 과거와 다르게 변화하고 있다. 그러므로 빅데이터를 통해 수집되는 대규모 집단의 행태를 유형화하고, 이러한 결과를 바탕으로 이루어지는 다학제적인 논의를 통해 오늘날 도시공원을 시민들이 어떻게 이용하고 있는지를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.43-48
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• 2016

This study is to examine how big data collects user's information and is used; the status quo of exposures of user's information, and various measures of self-control by the user. This study is also to look their ethical issues and discuss problems of privacy concerning big data. As a way for users to self-control their information, they need to check the log-in state of web portal sites and set up their account so that customized advertisement and location information cannot be tracked. When posting a blog, the value of posting should be controlled. When becoming a member of a web site, users must check the access terms before agreement and beware of chained agreements and/or membership joins in order to control the exposure of their personal information. To prevent information abuse through big data through which user's information is collected and analyzed, all users must have the right to control, block or allow personal information. For an individual to have the right to control over his information, users must understand the concept of user's information and practice ethics accompanied by newly given roles in the Internet space, which will lead to the establishment of the sound and mature information society on the Internet.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.83-88
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• 2017

빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1073-1079
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• 2014

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.

• 경영과학
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• 제32권3호
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• pp.91-103
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• 2015

This study recognizes that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market, and applies the relationship to investment strategies for stock market. The concerns that market participants have about the economy can be transformed to the search terms that internet users query on search engines, and search volume of a specific term over time can be understood as the economic trend of big data. Under the hypothesis that the time when the economic concerns start increasing precedes the decline in the stock market price and vice versa, this study proposes three investment strategies using casuality between price of domestic stock market and search volume from Naver trends, and verifies the hypothesis. The computational results illustrate the potential that combining extensive behavioral data sets offers for a better understanding of collective human behavior in domestic stock market.