• 기술혁신학회지
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• 제16권4호
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• pp.1163-1186
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• 2013

핵융합 가속기와 같은 거대과학은 장기간의 대규모 예산 투자 및 인력, 그리고 관련 첨단기술이 필요하다는 공통점을 가지고 있다. 이처럼 대규모의 예산과 시설을 필요로 하면서 실패 가능성을 안고 있는 거대과학의 특성 상 대부분의 사업이 정부 주도로 이루어지고 있지만, 사실 그 내면을 살펴보면 뛰어난 기술력을 가진 중소기업들과 협력 관계 형성을 통해 사업을 수행하고 있는 경우가 많다. 그러나 기업의 거대과학 산업생태계 진입이 자유롭지 못하고, 또 한 번 거대과학에 진입한 기업도 단일 품목 납품이후 개발된 기술의 판로를 찾지 못해 기술력이 사장되는 경우가 많은 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의식을 바탕으로 핵융합 가속기 산업생태계 활성화를 위한 전략을 제안하고, 어느 정책과제를 우선해서 추진해야 하는지에 대해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 이용하여 대안을 제시하고자 한다. 실증분석 결과 핵융합 가속기 산업생태계 활성화를 위해 도출된 진입(Approach), 유지(Care), 확장(Expansion), 기반(Infra) 등의 네 가지 정책대안에 대한 시급성 및 효과성을 기준으로 우선순위를 분석하였고, Care-Approach-Expansion-Infra 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 정부에서 핵융합 가속기 산업생태계 활성화 전략을 추진할 때 한정된 재원을 가지고, 어느 정책과제를 우선해서 추진해야 할지에 대한 정책방향을 제시하는데 그 의의를 둘 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.211-218
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• 2023

Due to the implementation of COVID-19 distancing, interest and users in 'home training' are rapidly increasing. Therefore, the purpose of this study is to identify the perception of 'home training' through big data analysis on social media channels and provide basic data to related business sector. Social media channels collected big data from various news and social content provided on Naver and Google sites. Data for three years from March 22, 2020 were collected based on the time when COVID-19 distancing was implemented in Korea. The collected data included 4,000 Naver blogs, 2,673 news, 4,000 cafes, 3,989 knowledge IN, and 953 Google channel news. These data analyzed TF and TF-IDF through text mining, and through this, semantic network analysis was conducted on 70 keywords, big data analysis programs such as Textom and Ucinet were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of text mining analysis, 'home training' was found the most frequently in relation to TF with 4,045 times. The next order is 'exercise', 'Homt', 'house', 'apparatus', 'recommendation', and 'diet'. Regarding TF-IDF, the main keywords are 'exercise', 'apparatus', 'home', 'house', 'diet', 'recommendation', and 'mat'. Based on these results, 70 keywords with high frequency were extracted, and then semantic indicators and centrality analysis were conducted. Finally, through CONCOR analysis, it was clustered into 'purchase cluster', 'equipment cluster', 'diet cluster', and 'execute method cluster'. For the results of these four clusters, basic data on the 'home training' business sector were presented based on consumers' main perception of 'home training' and analysis of the meaning network.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.73-99
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• 2014

최근 다양한 분야에서 빅데이터 활용방안을 연구 중이다. 빅데이터는 기존의 방법으로는 다룰 수 없었던 방대한 분량의 데이터를 말한다. 빅데이터는 의사결정의 정확도 제고, 가까운 미래예측 그리고 새로운 비즈니스 창출가능이라는 점에서 주목을 받고 있다. 본 연구는 기술사업화분야에서의 빅데이터 활용방안 제안을 그 목적으로 하였다. 그리고 이를 위해서 문헌연구와 사례연구 그리고 그룹인터뷰를 진행하였으며, 이들을 바탕으로 기술사업화분야에서의 빅데이터 활용방안을 도출하였다. 빅데이터 활용방안은 기술사업화 프로세스의 5단계(착상, 보육, 시연, 촉진, 지속)별로 제시하였다. 본 연구는 기술사업화분야에서의 빅데이터 활용의 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 연구 방법상 일반적 해석에는 한계가 있을 수 있다고 생각한다. 그리고 본 연구가 기술사업화 정보 분석의 영역 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제4권1호
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• pp.59-71
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• 1999

In this paper, we present implemetnations of subcontract management system using intranet. Subcontract management is including the support functions such as process control, official documents exchange, and transmission of subcontract management policy carried out by a big companys subcontract management department. By the use of the developed system, both big company and subcontract company are expected to have benefits from a consistent management of information and a strong access function through the internet. Also, it will reduce time lag ocurred a legacy management between two companies in the past.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.349-352
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• 2015

빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터 분석 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 분석을 통해 신구약, 모세오경, 사복음서별로 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행한다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2016

빅데이터는 데이터과학의 발전에 힘입어 경제적 및 정책적 변화의 키워드로 각광받고 있다. 본 연구에서는 엔터테인먼트 분야에서 빅데이터 활용이 증가하고 성공사례 역시 빈번히 관찰되고 있음에 따라 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 기업에서의 빅데이터 활용 현황을 살펴보고자 했다. 이를 위해 변화된 엔터테인먼트 콘텐츠 제작과 배포, 소비환경의 특성을 요약했으며 국내외의 대표적인 사례를 소개했다. 또한 콘텐츠 기업 블로터와 네오터치포인트의 사례 연구를 통해 콘텐츠 분야에서 데이터를 어떻게 활용하고 있으며, 앞으로에 대한 전망은 어떠한지 파악하고자 하였다. 분석을 통해 콘텐츠의 특정 흥미 요소를 파악하고 공유 조건을 분석하는 등, 소비자 이용 형태와 콘텐츠 제작에 빅데이터를 활용하고 있음을 알 수 있었다. 현재 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 영역에서 빅데이터는 전면적인 활용을 준비하는 단계이지만 앞으로의 전망을 위해서는 개발자와 분야 전문가의 협업, 구체적인 목적의 설정과 설계의 필요성이 제시됐다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.211-213
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• 2013

최근에 많은 기업현장에서, 빅데이터에 대한 착각과 이해가 현실화되고 있다. 빅데이터의 보존, 분석, 활용을 위한 일반적인 기술이 빠르게 증가하는 데이터의 양에 효과적으로 대응하기 위해서는 기능이 매우 제한적이다. 하지만, 인공지능이 빅데이터 분석력을 증가할 수 있는 몇 개의 가정이 존재한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 빅데이터 분석에 접목시키려는 노력을 보인 실무사례에 대해 연구하려고 한다. 우선 인공지능의 다양한 기술과 인공지능과 빅데이터 간의 관계에 대한 연구를 하고, 인공지능을 이용한 빅데이터 기업사례 분석을 수행하겠으며, 미래 빅데이터에 대한 역할도 언급하고자 한다.

• 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.

• 유통과학연구
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• 제13권9호
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• pp.5-11
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• 2015

Purpose - The purpose of this research is to provide insights that can be used for deliberate decision making around challenging big data investments by measuring the economic value of such big data implementations. Research design, data, and methodology - We perform empirical research through an event study. To this end, we measure actual abnormal returns of companies that are triggered by their investment announcements in big data, or firm size information, during the three-year research period. The research period targets a timeframe after the introduction of big data at Korean firms listed on the Korea stock markets. Results - Our empirical findings discover that on the event day and the day after, the abnormal returns are significantly positive. In addition, our further examination of firm size impacts on the abnormal returns does not show any evidence of an effect. Conclusions - Our research suggests that an event study can be useful as an alternative means to measure the return on investment (ROI) for big data in order to lessen the difficulties or decision making around big data investments.