• 한국항만학회지
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• 제13권1호
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• pp.101-112
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• 1999

Traffic accidents increase with the increase of the vehicles in operation on the street. Especially big traffic accidents composed of over 3 killed or 20 injured accidents with the property damage become one of the serious problems to be solved in most of the cities. The purpose of this study is to build the discrimination model on big traffic accidents using the Quantification II theory for establishing the countermeasures to reduce the big traffic accidents. The results are summarized as follows. 1)The existing traffic accident related model could not explain the phenomena of the current traffic accident appropriately. 2) Based on the big traffic accident types vehicle-vehicle, vehicle-alone, vehicle-pedestrian and vehicle-train accident rates 73%, 20.5% 5.6% and two cases respectively. Based on the law violation types safety driving non-fulfillment center line invasion excess speed and signal disobedience were 48.8%, 38.1% 2.8% and 2.8% respectively. 3) Based on the law violation types major factors in big traffic accidents were road and environment, human, and vehicle in order. Those factors were vehicle, road and environment, and human in order based on types of injured driver’s death. 4) Based on the law violation types total hitting and correlation rates of the model were 53.57% and 0.97853. Based on the types of injured driver’s death total hitting and correlation rates of the model were also 71.4% and 0.59583.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.243-263
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• 2020

본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.95-106
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• 2016

본 연구는 빅데이터 유통 생태계에 기반한 단계별 빅데이터 유통 모델 개발 방안을 제안한다. 제안하는 빅데이터 유통모델의 개발은 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축, 거래지원 시스템 구축, 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축과 같이 3단계로 구성된다. 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축 단계에서는 데이터 유통 및 거래 플랫폼이 구축되며, 총괄시스템과 등록 및 거래관리 시스템으로 구성되며, 거래지원 시스템 구축 단계에서는 원활한 데이터 거래를 위한 거래지원 시스템이 추가적으로 구축된다. 마지막 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축 단계에서는 여러 거래소들의 통합에 필요한 유통 관리 시스템이 구축된다. 새로운 기술, 프로세스, 데이터 과학 등을 이용하여 과거의 데이터 관리 시스템을 빠르게 대체해 나가고 있는 현대의 데이터 시장에서 데이터 유통시장 모델은 계속 진화하고 있으며, 비즈니스 업계에서 수용되고 있다. 따라서 제안하는 빅데이터 유통 모델은 멀지 않은 장래에 데이터를 관리하고 접근하기 위한 산업표준 확립 시 고려될 수 있다고 사료된다.

• 경영과정보연구
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• 제36권5호
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• pp.85-98
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• 2017

본 연구는 경북 북부지역 거주 직장인 332명을 대상으로 직무 의미감, Big 5 성격유형, 직무스트레스 간의 구조적 관계를 실증적으로 탐색한 것이다. 본 연구에서 밝혀진 주요한 사실은 다음과 같다. 첫째, 직무 의미감은 Big 5 성격유형의 친화성, 성실성, 외향성 요인에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 개인이 수행하는 직무가 의미감이 커질수록 개인이 지닌 성격특성 중 친화성, 성실성, 외향성 등이 강화된다고 풀이할 수 있을 것이다. 둘째, 직무 의미감은 신경증 요인에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 직무 의미감이 커지면 직무수행으로 인한 긴장, 화냄, 낙담 등이 줄어들 수 있다고 해석할 수 있다. 셋째, 직무 의미감은 성격특성 중 개방성 요인에는 통계적으로 의미 있는 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 넷째, Big 5 성격유형 중 신경증 요인은 심리적 스트레스와 신체적 스트레스에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 신경증 성향이 강한 사람일수록 스트레스에 취약하다고 풀이할 수 있다. 다섯째, Big 5 성격유형 중 개방성 요인은 심리적 스트레스와 신체적 스트레스에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 개방성향이 높은 사람들은 동일한 자극에도 개방성향이 낮은 사람에 비해 스트레스를 적게 경험할 수 있다는 것을 의미한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.44-48
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• 2015

Housing price is a key indicator of housing demand. Actual Transaction Price Index of Apartment (ATPIA) released by Korea Appraisal Board is useful to understand the current level of housing price, but it does not forecast future prices. Big data such as the frequency of internet search queries is more accessible and faster than ever. Forecasting future housing demand through big data will be very helpful in housing market. The objective of this study is to develop a forecasting model of ATPIA as a part of forecasting housing demand. For forecasting, a concept of time shift was applied in the model. As a result, the forecasting model with the time shift of 5 months shows the highest coefficient of determination, thus selected as the optimal model. The mean error rate is 2.95% which is a quite promising result.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.537-544
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• 2005

정보화 환경에 적합한 인재의 Personality 유형 분류 및 주요 특징 분석을 통하여 이에 대한 모델을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존 심리검사 및 정보화 성격 관련 연구의 한계점을 제시하고 조직 내 각 계층의 업무 수행에 필요한 성격 및 주요 성공 역할을 도출하여 이를 정보화 환경에 맞게 정리함으로써 정보화 성격 유형을 분류하고자 한다. 이러한 성격 유형들은 세부적으로 IT 창조자, Communicator, IT 리더, 정보 공유자, IT 감독자, 비전 제시자, 동기 부여자 등 7가지 수평적 유형으로 분류되며, 이러한 유형들의 분석을 위하여 성격 검사 연구인 Big 5 Model의 분석 방법 및 설문 문항을 적용하고자 한다. 이러한 정보화 성격 분류 및 각 유형에 대한 특성 제시는 개인의 정보화 성향 및 잠재성격을 파악하고 이를 개인적, 조직적으로 더욱 발전시킬 수 있는 방향을 제시할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.84-94
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• 2017

최근 다양하고 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 빅데이터의 특성인 5V(Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) 중에서도 속도(Velocity)의 중요성이 강조되면서 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 기술인 실시간 스트림 처리(Real-time Stream processing)를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리를 위해 대표적인 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 개념을 도입한 Squall 프레임워크를 제시하고, 단일 노드에서 동작하는 Squall 프레임워크와 그 동작들에 대해 기술한다. TMO는 작업을 수행할 때, 특정 조건에 대해 실시간으로 처리하는 비주기적인 처리방법과 일정 시간 간격동안 주기적인 처리를 지원하는 객체 모델이다. 따라서 Squall 프레임워크는 실시간 빅데이터의 실시간 이벤트 스트림 및 마이크로-배치 처리를 동시에 지원하고, 기존 아파치 스톰과 스파크 스트리밍 대비 상대적으로 우수한 성능을 제공한다. 하지만 Squall은 대부분의 프레임워크에서 제공되는 다중 노드에서의 실시간 분산처리를 위한 추가적인 개발이 필요하다. 결론적으로, TMO 모델의 장점은 실시간 빅데이터 처리시 기존 아파치의 스톰이나 스파크 스트리밍의 단점들을 극복할 수 있다. 이러한 TMO 모델은 실시간 빅데이터 처리에 있어 유용한 모델로서의 가능성을 가지고 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The objective of this paper is to investigate the effect of character traits of employees of consulting firm on job satisfaction through self-leadership and self-efficacy. The proposed model is based on big5 model of Coasta and McCrae(1992). To validate the proposed model, structural equation model is analyzed with the valid 140 questionnaires collected from Seoul and nearby cities by using Smart PLS 3.0. The results are as follows. First, extraversion has a positive effect on self-leadership, not on self-efficacy. Second, agreeableness has a positive effect on self-leadership, not on self-efficacy. Third, conscientiousness has a positive effect on both self-leadership and self-efficacy. Fourth, emotional stability does not have a positive effect on both self-leadership and self-efficacy. Fifth, openness to experience has a positive effect on both self-leadership and self-efficacy. Sixth, self-leadership has a positive effect on self-efficacy. Seventh, self-leadership has a positive effect on job satisfaction. Last, self-efficacy has a positive effect on job satisfaction. This research proves that, while the character of employees generally forms the meaningful relationship with self-leadership and self-efficacy, in some entries of Big 5 character elements it has still produced the different results with the previous researches, which betrays that the relationship between one's character and self-leadership and self-efficacy can differ according to the characteristic of jobs. It requires further study to prove how each of Big 5 elements differently effects on self-leadership and self-efficacy according to diverse characteristic of jobs.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.551-571
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is to propose useful suggestions by analyzing the causal effect relationship between the failure rate of quality and the process variables in the C5ISR domain of the defense industry. Methods: The collected data through the in house Systems were analyzed using Big data analysis. Data analysis between quality data and A/S history data was conducted using the CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining) analysis process. Results: The results of this study are as follows: After evaluating the performance of candidate models for the influence of inspection data and A/S history data, logistic regression was selected as the final model because it performed relatively well compared to the decision tree with an accuracy of 82%/67% and an AUC of 0.66/0.57. Based on this model, we estimated the coefficients using 'R', a data analysis tool, and found that a specific variable(continuous maximum discharge current time) had a statistically significant effect on the A/S quality failure rate and it was analysed that 82% of the failure rate could be predicted. Conclusion: As the first case of applying big data analysis to quality issues in the defense industry, this study confirms that it is possible to improve the market failure rates of defense products by focusing on the measured values of the main causes of failures derived through the big data analysis process, and identifies improvements, such as the number of data samples and data collection limitations, to be addressed in subsequent studies for a more reliable analysis model.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.29-38
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• 2019

본 연구에서는 판매량 증대와 효율적인 재고 관리를 위해 지난 5년간 온라인 쇼핑몰 'A'에서 누적된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어(outer wear)의 판매량을 예측하는 판매 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델은 2014년부터 2017년도까지 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 분석하여 2018년 기온 변화에 따른 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 예측한다. 제안한 판매 예측 모델을 사용하여 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량 예측값과 실제 2018년 판매량을 비교 분석한 결과 반팔티셔츠와 아우터웨어의 예측 오차율은 각각 ±1.5%와 ±8%를 나타내었다.