Our agriculture and rural villages have faced negative conditions in many reasons. To overcome this situation, a new change is needed by the 6th industrialization. Many agriculture and rural villages in Korea are pursuing the 6th industrialization through the convergence of the primary, secondary, and tertiary industries to vitalize agriculture and rural villages. But there are several problems with the 6th industrialization. There is a limit to the capacity building of the members of the rural organization and Korean agricultural base primary, secondary, and tertiary industries are weak all. In addition, it has been insufficient research for value chain management of the region as a whole; there has been no study of information sharing across the region for the 6th industrialization. This study is about value chain management model for successful the 6th industry with Quick Response System and the big data technology. In this study to provide the efficiency of 6th industry value chain management with customer's needs analysis using big data and research for the information share between the industries in the region through the information pipeline theory of the QR System. We hope that our study is helped to proceed successfully on the 6th industrialization in Korea.
Purpose - The purpose of this study was to examine the recent popular consumption trend, the hocance phenomenon, using social media big data. The study intended to present practical directions and marketing measures for the recovery and growth of the hotel industry after COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - Big data analysis has been used in various fields, and in this study, it was used to understand the hocance phenomenon. For three years from January 1, 2018 to December 31, 2020, we collected text data including the keyword 'hocance' from the blog and cafe of NAVER and Daum. TEXTOM and UCINET 6 were used to collect and analyze the data. Findings - According to the results of analysis, the words such as 'hocance', 'hotel', 'Seoul', 'travel', 'swimming pool', 'Incheon', 'breakfast', 'child' and 'friend' were identified with high frequency. The results of CONCOR analysis showed similar results in all three years. It has been confirmed that 'swimming pool', 'breakfast', 'child' and 'friend' are important when deciding on the hocance package. Research implications or Originality - The study was differentiated in that it used social media big data instead of traditional research methods. Furthermore, it reflected social phenomena as a consumption trend so there was practical value in establishing marketing strategies for the tourism and hotel industry.
본 논문은 전파 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축 방안을 제시하는 것으로 전파 분야의 빅데이터를 수집 및 분석하고 연계방안을 수립하고, 전파 및 공공분야 빅데이터를 연계 및 활용하는 지원체계 방안을 제시하여, 전파 공공분야 연계 빅데이터 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 전파 분야 빅데이터의 체계적 분석과 활용을 위한 지원체계가 부족한 상황에서 전파 관련 산업체의 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축방안을 마련함으로써 4차 산업혁명 구현을 위한 선제적 대응과 국내 전파 분야의 위상과 국가의 혁신성장 동력을 확보하고 전파산업의 공정경쟁과 서비스 품질 증진에 기여하여 전파 및 공공분야 빅데이터 플랫폼 이용자의 편의 증진에 기여하고자 한다. 또한, 전파관리 데이터 활용가치에 대한 사회적 인식 제고 및 플랫폼 공동 활용을 통한 전파 빅데이터 활용 협업 체계 마련에 기여하고자 한다.
국내 전력산업이 스마트 그리드화 되면서 이로 인해 발생하는 빅데이터를 활용하여 수요관리, 시설물관리, 대고객서비스 등을 위한 빅데이터 플랫폼들이 도입되고 있는 추세이다. 그러나 빅데이터 프로젝트의 속성상 실제로 빅데이터 플랫폼의 활용이 업무 프로세스 상에서 정착되기 위해서는 많은 시간과 업데이트가 필요하다. 따라서 기존에 알려져 있거나 이론적인 평가 방법으로는 초기 빅데이터 플랫폼의 성과를 평가하기는 적절하지 않다. 본 논문에서는 빅데이터의 규모, 다양성, 속도에 따른 정보의 완전성/충분성, 정보의 신뢰성/정확성, 정보의 적합성/관련성, 정보의 상세성/구체성, 정보의 비교가능성, 정보의 불편성, 정보의 적시성 등 특정 정보의 7 가지 품질 측면에서 전력산업에서 초기 빅데이터 플랫폼의 성과를 평가하는 방법론을 제시한다.
The current meaning of "Big Data" refers to all the techniques for value eduction and actionable analytics as well management tools. Particularly, with the advances of wireless sensor networks, they yield diverse patterns of digital records. The records are mostly semi-structured and unstructured data which are usually beyond of capabilities of the management tools. Such data are rapidly growing due to their complex data structures. The complex type effectively supports data exchangeability and heterogeneity and that is the main reason their volumes are getting bigger in the sensor networks. However, there are many errors and problems in applications because the managing solutions for the complex data model are rarely presented in current big data environments. To solve such problems and show our differentiation, we aim to provide the solution of actionable analytics and semantic reusability in the sensor web based streaming big data with new data structure, and to empower the competitiveness.
빅데이터가 다양한 산업 분야에서 모든 관심을 끌고 있다. 사물과 사물 간 연결과 모바일 장치들의 용도 확대는 데이터의 폭발적인 증가를 불러오고 있다. 이러한 데이터를 분석하여 민간과 공공 분야에서는 비용 절감과 생산성 분야에 있어서 혜택을 누리고 있다. 한국 정부는 이러한 활용을 촉진하기 위해서, 빅데이터 산업발전전략을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구는 빅데이터의 적극적인 육성이 필요한 산업 분야를 전문가의 검증을 통해 선정하였다. 전문가의 50여명의 체계적인 의견 도출을 위해 계층분석법(AHP)을 적용하였다. 분석 결과 의료,복지, 운송/창고보관업, 정보통신/정보보안, 에너지, 금융 분야가 빅데이터 적용이 유망한 것으로 확인되었다. 도출 결과는 앞으로 빅데이터 시범사업으로 인한 모범사례의 발굴 등에 활용되어 빅데이터 산업 발전에 기여할 것이다.
Big data is structured and unstructured data that is so difficult to collect, store, and so on due to the huge amount of data. Many institutions, including universities, are building student convergence systems to foster talents for data science and AI convergence, but there is an absolute lack of research on what kind of education is needed and what kind of education is required for students. Therefore, in this paper, after conducting the correlation analysis based on the questionnaire on basic surveys and courses to improve the curriculum by grasping the satisfaction and demands of the participants in the "2019 Big Data Youth Talent Training Course" held at K University, Regression analysis was performed. As a result of the study, the higher the satisfaction level, the satisfaction with class or job connection, and the self-development, the more positive the evaluation of program efficiency.
수산업은 현재 전통어로어업에서 양식업으로 패러다임이 급속히 전환되고 있으며, 수산자원 고갈, 어촌 공동화에 따른 기반 약화 등 다양한 문제점에 직면하여 있다. 이를 타개하기 위한 수산업의 기반 강화, 어촌 6차산업화, 관련 기술표준 수립, 신산업 발굴 등을 위해서 수산업의 중심산업, 주변 산업의 데이터와 공공 및 민간의 유관 데이터를 모두 포함하는 수산업 빅데이터 플랫폼의 구축이 필요하다. 데이터 센터기관이 수집, 연계, 전처리를 수행하고, 플랫폼 주관 기관이 빅데이터 플랫폼 구축, 운영 및 데이터마켓을 통한 수산업 데이터 선순환 체계를 조성하여 당면 위기 극복 및 스마트 수산업 헤게모니 확보, 가치이동의 핵심열쇠로 활용하여야 한다. 본 연구를 통하여 이를 성공적으로 추진하기 위한 정책적·기술적 빅데이터 플랫폼 구축 방안에 대하여 제안하고자 한다.
빅데이터 관련 기술이 점차 성숙해지고 있고 공공부문을 중심으로 초기 성공사례들이 발표되고 있으나 실질적인 가치 창출에 대한 확신 부족과 개인정보 유출에 대한 여전한 우려로 산업 전반으로의 확산이 더딘 실정이다. 본 연구에서는 빅데이터 도입 과정에서 다양한 이해관계자 집단 별로 긍정적, 부정적 인식이 도입 활성화에 어떠한 차이를 보이는지 탐색적으로 규명하고자 한다. 먼저 기술수용모형(TAM)과 업무기술적합성(TTF) 모형, 프라이버시 계산이론을 바탕으로 긍정적인 평가요인과 부정적인 평가요인을 통합하여 독립변수를 개발하고 빅데이터 이용의도를 종속변수로 하는 연구 모형을 개발하였다. 국내 빅데이터 실사용자 또는 잠재적 사용자를 대상으로 실증 분석한 결과 선행요인 중 빅데이터의 인지된 유용성, 업무기술적합성, 개인정보침해위험이 이용의도에 유의미한 영향을 주고, 사용용이성은 유의성이 없는 것으로 나타났다. 또한 각 요인 별로 빅데이터 활용 주체에 따른 집단 간 변수의 평균 차이를 부분적으로 발견할 수 있었고, 독립변수와 종속변수와의 인과관계에서도 일부 조절효과를 발견하였다. 본 연구의 시사점을 통해 향후 빅데이터의 산업 활성화를 위해서 이해관계자 별 차별화된 정책 개발이 필요한 시점이다.
제조업에서는 경쟁우위 확보를 위해 일찍이 설계, 생산 과정의 자동화와 정보시스템을 도입하였다. 대표적인 정보시스템 중 하나가 제조실행시스템(Manufacturing Execution System)인데, 이러한 제조실행시스템은 진화를 거듭해 왔다. 최근 빅데이터가 등장하면서 MES도 빅데이터 적용 방안이 모색되고 있다. 이에 본 연구는 먼저 제조 분야에서의 빅데이터 활용에 대한 선행 연구 및 사례 분석을 토대로 MES에의 빅데이터 적용모델을 제안할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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