Due to the expansion of accommodation space caused by increase of population along with lifestyle changes, most of people spend their time indoor except for the travel time. Because of this, environmental change of indoor is very important, and it affects people's health and economy in resources. But, most of people don't acknowledge the importance of indoor environment. Thus, monitoring system for sustaining and managing indoor environment systematically is needed, and big data clusters should be used in order to save and manage numerous sensor data collected from many spaces. In this paper, we design a big data cluster for the indoor environment monitoring in order to store the sensor data and monitor unit of the huge building Implementation design big data cluster-based system for the analysis, and a distributed file system and building a Hadoop, HBase for big data processing. Also, various sensor data is saved for collection, and effective indoor environment management and health enhancement through monitoring is expected.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.345-357
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2023
This research investigates the relationship between the information quality, service quality, and system quality of lodging apps and the users' expectations, level of satisfaction, and intent to continue using them. For this objective, 418 respondents participated in a survey. To evaluate the hypotheses, the collected data were examined using SPSS 22.0 and AMOS 22.0 statistical software. This study constructed a model using information quality, service quality, system quality, expectancy, satisfaction, and intention to continue using the pre- and post-use relationship of users of accommodation applications. The results of testing the hypotheses indicated that system quality had no significant effect on expectancy, system quality and service quality had no significant effect on satisfaction, and all other hypotheses had significant effects. The conclusion of this research is that the app's system quality, including access speed, access barriers, and privacy, does not satisfy pre- and post-use expectations. In addition, the system quality and service quality of the application have little effect on the app's satisfaction. The information quality of the application has a considerable impact on expectation confirmation and satisfaction, expectation confirmation has an impact on satisfaction, and expectation confirmation and satisfaction have an impact on intention to continue using.
빅데이터의 장점은 인터넷상의 대량의 데이터를 수집하여 가치 있는 데이터를 정제하여 사용하는 것이다. 즉, 비정형 데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 활용할 수 있도록 가공하는 것이다. 본 논문은 실생활에 밀접하게 적용되어 마케팅에 활용할 수 있는 비정형 데이터를 기반으로 하며 실험 대상은 서울에서 한 시간 거리의 수도권에 있는 숙박업체를 모델로 하여 빅데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 매출 증대, 비용 감소 및 수익률 증가 등의 효과를 나타낸 실험으로 소셜네트워크 등의 빅데이터를 분석하는 과정에서 입력되는 데이터가 숙박 정보로써 활용할 수 있는 데이터인지를 판별하여 필터링하는 시스템을 제안하여 숙박률의 향상 및 공실률을 감소시킬 수 있는 마케팅 전략을 구축하고자 한다.
언택트 시대에 새로운 여행의 형태로 자동차를 숙박공간으로 활용하는 차박이 주목받고 있다. 저렴한 비용, 편의성, 안전성 등의 장점과 함께 독립적인 여행을 가능하게 하는 차박의 특징으로 인해 차박 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 차박에 대한 인기와 관련 산업이 급격히 성장하고 있음에도 불구하고 차박 트렌드를 이해하기 위한 학술적 논의는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 새로운 형태의 여행 문화로 자리 잡고 관련 산업의 지속적 성장을 위해서는 차박에 대한 대중의 인식의 이해가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 마케팅믹스 이론과 빅데이터 분석을 바탕으로 차박에 대한 대중의 인식을 분석한다. 분석 결과에 따르면 차박은 소비자 주도의 여행 문화로 자리 잡고 있고, 자동차 산업의 애프터마켓 성장에 기여하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자들은 경제적이고 현명한 방법으로 여행을 즐기는 경향이 강해지고 있으며 소셜 미디어를 통해 정보 공유에 적극적이다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 새로운 여행 트렌드인 차박에 대한 초기 연구로써 이론적 기반을 바탕으로 한 빅데이터 분석 연구라는 점에서 의의가 있으며 활성화 방안에 대한 실무적 논의를 하였다는 점에서도 의미가 있다.
Noh, Younghee;Chang, Inho;Kang, Ji Hei;Chang, Rosa
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권4호
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pp.7-27
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2020
With accommodation of a population of many young people and families due to Hangang River New Town Housing Project and development of railway station spheres, a need is increasing to improve the quality of public libraries service for Gimpo citizens and to establish more libraries. This study thus analyzed the book lending data of Gimpo City libraries, and the city's libraries-related social media big data in an effort to forecast the users, and thus to propose four library service improvement measures. First, in terms of book gathering and book development policy plans, a proposal was made to expand good books for children and youth, and to expand general original-language books related to learning of English, and English books for children. Second, in terms of the establishment of additional libraries or specialization strategy, a proposal was made to establish exclusive children's libraries or English libraries, and to establish library specialization strategy with a focus on children and English themes. Third, in terms of library culture programs, a proposal was made to provide library culture programs in relation to children education and to expand weekend library culture programs. Fourth, in terms of library facilities, considering the convenience of parking facilities, a proposal was made to establish libraries near apartment complexes.
최근 소셜미디어에서 관광지에 관한 게시글과 의견이 활발하게 공유된다. 이러한 소셜 빅데이터는 소비자가 인식하는 관광지의 객관적인 이미지를 파악할 수 있는 유의미한 정보를 제공한다. 이에 따라 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 이용해서 강원도 지역에 대한 관광 이미지를 분석하는 것이다. SNS 및 빅데이터의 대표적인 분석 방법인 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 절차를 사용해서 강원도의 관광 이미지를 분석하고 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 이미지 향상에 대한 방안을 제공하고자 하였다. 분석결과에 따르면, 강원도 지역의 관광으로 속초, 강릉, 양양 순으로 지명 언급이 높은 수준으로 나타났고, 여행목적은 맛집투어, 식도락, 가족여행, 휴가, 체험 등으로 나타났다. 특히, 당일여행, 주말, 체험 등을 선호하는 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 네 가지 제안을 하였다. 첫째, 강원도 관광의 활성화를 위하여 가격대별로 다양한 호텔, 숙박 시설과 체험 관광 마케팅이 필요하다. 둘째, 강원도의 자연경관과 수도권 근접성을 활용한 당일상품을 개발할 필요가 있다. 셋째, 강원도 향토음식과 전통식당의 홍보가 필요하다. 마지막으로 힐링과 가족여행에 적합한 관광 마케팅 개발이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 강원도의 관광 이미지를 현황을 파악하고 경쟁력을 향상할 수 있는 마케팅 전략을 제시하였다. 또한, 관광 소비자의 빅데이터를 관광사업 분야에서 활용할 수 있는 이론적 근거를 제공하였다.
최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 인구감소가 계속되고 있는 강릉시의 강릉선 KTX 개통 전후의 지료 변화와 관광 빅데이터를 분석하여 지역경제 활성화 방안을 제안하는 것에 있다. 이를 위해 강릉시의 주요 현황과 강릉시 내부 운행기록 데이터(DTG)를 분석하였다. 이후, KTX 강릉선 개통 전후 대중교통 이용객의 이동행태 변화를 비교하였다. 그 결과, 관광객 이용 교통수단 변화, 인구 변화, 자영업종 변화, 강릉시 내 관광객 통행 행태의 변화를 파악할 수 있었다. 특히, 자영업종 변화에서는 KTX 강릉선 개통 이후 일반음식점, 휴게음식점(카페 등), 숙박업소가 증가한 것으로 나타났다. 세 업종 모두 강릉역 인근에 집중하여 증가하고 있으며, 이는 KTX 강릉선 개통 이후 강릉시 중심부에 개통한 강릉역의 영향이라 판단할 수 있다.
Various experience keywords were derived through text mining analysis of two National Ecological and Cultural Exploration Routes. The results of this study were drawn as follows: The interaction between the experience keywords was analyzed by the degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality value calculated through the centrality analysis of the research site experience keywords. First, In the text mining analysis, 'walking' appeared as the top keyword in the I, II, and III periods of the two target areas. The keywords related to the stay type of "rental cottage" and "recreational forest" were derived for Masil Road in relation to accommodation facilities. However, the keywords related to the accommodation were not derived in Gubul Road. Second, as a result of the centrality analysis, the degree centrality of the keywords "walking", "sea", "look", "salt flats" of Masil Road and "walking", "lake" and "park" of Gubul Road was high. The keywords located at the center are "walking" and "sea" in the Masil Road, and "walking" in the Gubul Road. As an influential keyword, Masil Road is "experience" and Gubul Road is "history". Third, According to the results of the analysis, the keywords that appeared at the top of the Gubul Road are derived from the keywords related to the 1 ~ 8 course, and it is judged that the visitors are visiting the 1 ~ 8 course trail evenly. However, the Gubul Road only appears in the top keyword only for a few courses. Through this, it seems that three courses are intensively visited as the main course of 6 Gubul Road, 6-1 Gubul Road, and 8 Gubul Road.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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