• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• 제56권4호
• /
• pp.397-413
• /
• 2017

본 연구의 목적은 4차 산업혁명의 스포츠 현장 적용을 위한 탐색적 연구를 통하여 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터를 직접 다루고 활용하기 위한 사례를 소개하고, 관련 정보를 제공하는 것이다. 수집된 문헌은 국내 외 학술 DB로부터 '소셜 빅데이터', '스포츠'와 관련된 문헌 302편이며, 분석된 문헌은 86편(국내 28편, 국외 58편)이다. 연구 결과, 스포츠산업 분야에 적용 가능한 소셜 빅데이터 분석 연구는 1) 스포츠 팬들의 관심사 및 스포츠 이벤트에 대한 주요 이슈 분석, 2) 미디어스포츠 인게이지먼트 연구, 3) 사용자 감성을 이용한 경기 승패 예측, 4) 프로선수 연봉 산정 모델 개발, 5) 연구동향 분석 등이 될 수 있다. 결론적으로, 스포츠산업 경영 분야에서 소셜 빅데이터 분석 기술은 다양하게 활용될 수 있기 때문에, 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터 분석 기술을 직접 다루고 이를 활용하기 위해서는 IT기술에 대한 선행 학습, 연구수행을 통한 노하우 습득, 그리고 융합적인 사고의 전환이 필요하다.

• 무역학회지
• /
• 제46권5호
• /
• pp.65-81
• /
• 2021

The technological development in the era of the 4th industrial revolution is changing the paradigm of various industries. Various technologies such as big data, cloud, artificial intelligence, virtual reality, and the Internet of Things are used, creating synergy effects with existing industries, creating radical development and value creation. Among them, the logistics sector has been greatly influenced by quantitative data from the past and has been continuously accumulating and managing data, so it is highly likely to be linked with big data analysis and has a high utilization effect. The modern advanced technology has developed together with the data mining technology to discover hidden patterns and new correlations in such big data, and through this, meaningful results are being derived. Therefore, data mining occupies an important part in big data analysis, and this study tried to analyze data mining techniques that can contribute to the logistics field and common logistics using these data mining technologies. Therefore, by using the AHP technique, it was attempted to derive priorities for each type of efficient data mining for logisticalization, and R program and R Studio were used as tools to analyze this. Criteria of AHP method set association analysis, cluster analysis, decision tree method, artificial neural network method, web mining, and opinion mining. For the alternatives, common transport and delivery, common logistics center, common logistics information system, and common logistics partnership were set as factors.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.306-317
• /
• 2019

본 연구의 목적은 직장인을 대상으로 성격 5요인, 자아존중감, 직무만족도, 생활만족도 간의 구조적 관계를 살펴보고, 성별에 따라 성격 5요인, 자아존중감, 직무만족도, 생활만족도 간의 구조적 관계에 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 한국노동패널조사 18차년도(2015년), 19차년도(2016년) 자료의 1,183명이 분석 대상이며, 구조방정식 모형 분석과 다집단 경로계수 크기 차이 검증을 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 성격 5요인 중 개방성(${\beta}=.07$), 성실성(${\beta}=.19$), 외향성(${\beta}=.09$)은 자아존중감에 정적인 영향을 미치며, 신경증(${\beta}=-.09$)은 자아존중감에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성격 5요인 중 신경증(${\beta}=.08$)만이 직무만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 성격 5요인 중 성실성(${\beta}=.08$)과 친화성(${\beta}=.09$)이 생활만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자아존중감은 직무만족도(${\beta}=.31$)와 생활만족도(${\beta}=.29$)에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 개방성, 성실성, 외향성, 신경증은 자아존중감을 매개로 직무만족도, 생활만족도에 영향을 미치는 간접효과가 확인되었다. 여섯째, 성별에 따른 다집단 경로계수 크기 차이 검증 결과, 외향성이 생활만족도에 영향을 미치는 경로에서만 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 본 연구결과는 직장인의 직무만족도와 생활만족도를 높이기 위해서는 성격과 자아존중감을 함께 고려한 상담 및 지원 체계가 필요함을 시사한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.125-133
• /
• 2016

최근 하드웨어와 소프웨어의 발전으로 데이터의 처리 용량과 처리 속도도 급속하게 증가하고 있다. 이로 인한 데이터 사용량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이미 컴퓨터가 처리해야하는 자료는 초당 5천 트랜잭션을 넘었다. 이처럼 빅데이터가 중요한 이유는 실시간 때문이며, 이는 어떠한 상황에서도 모든 데이터를 분석하여 정확한 데이터를 적시에 얻을 수 있기 때문이다. 또한, 빅데이터를 활용한 스마트 공장을 만들면 개발 및 생산비용, 품질관리 비용 감소효과가 있을 것으로 예상하고 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 많은 데이터들이 발생하는 반도체 공정에서 고속의 빅데이터 처리를 위한 인-메모리 데이터 그리드를 이용한 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 향상된 성능을 입증하였다. 구현한 시스템은 반도체 뿐 만 아니라 빅데이터를 사용하는 모든 부분에서 응용 가능 할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.268-279
• /
• 2019

본 연구는 외식업체 빅 블러 현상과 키오스크 도입에 따른 이용고객의 주관적 인식을 파악하고자 서울지역 외식경영학과 대학원생을 대상으로 Q방법론을 적용하였다. 분석결과, 5가지 유형으로 도출되었다. 구체적으로, 제 1유형(N=6) : 빠른 결재와 다양한 주문 선호 형 (Fast payment and various order preference types), 제 2유형(N=6) : 적립 할인 혜택 선호 형 (Earning discount benefits preference type), 제 3유형(N=3) : 간편 주문 선호 형 (Simple order preference type), 제 4유형(N=2) : 직원 서비스 선호 형 (Employee service preference type), 제 5유형(N=3) : 안전 결재 선호 형 (Safety payment preference type)으로 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다. 향후 외식업체 빅 블러 현상에 관한 연구에서는 많은 문헌과 실증연구를 바탕으로 보다 세밀한 Q방법론적인 질문과 분석기법으로 수정 보완하여, 응답자들의 다양한 의견을 보다 구체적이며 객관적으로 분석하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.99-122
• /
• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

• 대한치과기공학회지
• /
• 제46권2호
• /
• pp.42-48
• /
• 2024

Purpose: The purpose of this study is to investigate the applications and prospects of big data in digital dental healthcare. Methods: The study included 30 participants in the dental field (dentists, technicians, professors, and graduate students). From June 25 to 30, 2023, the contents of the study were thoroughly explained, consent was obtained from the research subjects, and a questionnaire was administered via an internet service. The questionnaires of 28 participants who responded completely were used for analysis. The collected data were statistically processed using IBM SPSS Statistics ver. 22.0 (IBM). Results: The use of big data in digital dental healthcare, digital dental health system, mobile dental health, dental health analysis, and telehealthcare were all heavily surveyed, with an average score of 3.97 or higher on a 5-point Likert scale. The areas where big data can be utilized in digital dental healthcare are as follows. The utilization rate for three-dimensional digital product development via linkage with big data systems and industrial field manufacturing technology was found to be 4.11±0.67, and the analysis of trends by age in the occurrence of various oral diseases was found to be 4.00±0.98. Conclusion: In the future, research into the viability of big data's success in the medical data field, which is directly related to human life, is needed. Additionally, social policies and regulations regarding big data-related information and standards in dental healthcare are necessary.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.41-45
• /
• 2019

본 논문에서는 소비자들이 직접 도시락 반찬을 선택해서 도시락을 주문할 수 있는 일인분 도시락 앱을 설계하였다. 현대 사회에선 대가구에서 핵가족, 핵가족에서 1인 가구가 점점 많아지고 있다. 혼자 밥하기 번거롭고 식당이나 배달 가능한 업소에서는 보통 2인분부터 주문할 수 있으므로 혼자 이용하기엔 부담스럽다. 그런 불편함을 해소하기 위해 다양한 세부 메뉴들을 골라 1인 맞춤 도시락을 주문할 수 있는 앱이다. 세부 메뉴를 선택하는 과정에서 빅데이터가 제공하는 정보를 이용한다. 즐겨찾기 기능을 통하여 기존의 주문을 사용할 수 있으며, 빅데이터를 이용한 추천 도시락 메뉴를 이용할 수도 있다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제5권2호
• /
• pp.59-65
• /
• 2016

With the recent growth in cloud computing, big data processing and collaboration between businesses are emerging as new paradigms in the IT industry. In an environment where a large amount of data is generated in real time, such as SNS, big data processing techniques are useful in extracting the valid data. MapReduce is a good example of such a programming model used in big data extraction. With the growing collaboration between companies, problems of duplication and heterogeneity among data due to the integration of old and new information storage systems have arisen. These problems arise because of the differences in existing databases across the various companies. However, these problems can be negated by implementing the MapReduce technique. This paper proposes a collaboration system based on Database as a Service, or DBaaS, to solve problems in data integration for collaboration between companies. The proposed system can reduce the overhead in data integration, while being applied to structured and unstructured data.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.1085-1092
• /
• 2018

최근에 의료, 군사, 스포츠 등의 다양한 분야에서 사물인터넷(IoT)와 빅데이터가 활용되고 있다. 나사렛대학교는 여러 형태의 장애 등급과 장애 유형을 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 있는 재활복지 중심대학이다. 본 논문은 캠퍼스 내에서 장애 학생들이 실내와 실외를 이동할 시에 BLE비콘과 3축 가속도 센서를 이용하여 이동경로 산정과 위험상황 회피를 위한 최적의 경로를 제공하는 스마트 캠퍼스를 제안한다. 이를 위하여 센서기반 IoT 기술을 이용한 장애학생 보행 데이터를 빅데이터로 관리한다.