대규모의 데이터가 생산되고 저장되는 정보화 시대에서 현재와 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 추측하고 방향성을 알아갈 수 있는 빅데이터의 중요성이 강조되고 있다. 정형되지 못한 대규모 데이터를 빅데이터 분석 도구인 R을 통해 통계를 기초로 데이터의 정보분석과 정형화하도록 한다. 본 논문에서는 R을 이용하여 뉴스에서 나타나는 차세대 에너지 관련 빅데이터를 분석한다. 뉴스 기사에서 차세대 에너지 관련 데이터를 수집하고 수집된 키워드를 이용하여 근미래의 효율적인 차세대 에너지의 등장을 예측한다. 에너지 산업의 추진에 대한 흐름과 방향성을 제시하고 의사결정을 위한 기술적 과제를 도출함으로 탄력적인 경영과 의사결정에 도움을 주며 기술적 문제의 근원을 사전에 예측하고 방지할 수 있을 것으로 보여진다.
제안하는 내용은 동적 반응형 대시보드 애플리케이션을 구현하여 언제 어디서나 비품의 정보를 접근하도록 하고, 각기 수집된 품목별 정보를 빅데이터 분석을 통해 관리 효율성 제고위한 다양한 집계, 점진적 분석 기능, 그리고 직관적인 관리 증대를 위한 분석 시각화를 제공한다. 그리고 분석을 활용하여 자원의 위치 추적, 재구매시기를 예측하거나, 비용 절감을 위한 요소 등을 찾기 위한 다양한 분석 인사이트 제공한다.
Purpose: The rise of the phrase Work Life Balance was bought up in 1986 when amid many Americans there was prevalence of detrimental work place practices like neglecting families, leisure activities and friends in order to achieve their study place goals. The significance of work-life balance has been gaining ground in recent years to grasp a wider range of groups, including students. Searching and finding a balance can be complex and challenging for many individuals and students. Research design, data and methodology: Through this paper we will explore how students balance the competing demands of work, study, and social activities. Several factors have increased imbalances within Educational organizations, and technology specifically has been influential. However, technology also provides a novel solution to this organizational performance management issue. A Study-Life Optimization model (SLO) is suggested, which incorporates information systems, analytics, and decision support into a Smart Service System. A general framework for this model, detailing data collection, measurement, and ethical issues is explained briefly. Results: Outcomes include improved WLB, greater perceived quality of life, and increased Educational organizational performance. Conclusions: This paper contributes to the relevant literature as it pays attention to the various students' of varying lifestyles school-work-personal lives. Findings of this study will provide a meaningful of the Work/school-life balance issues faced by students. The research could be helpful to the various stakeholders of a University, the curriculum designers, program coordinators etc.
본 연구는 4차 산업혁명의 핵심인 5G CPS內 통신설비 인프라, R&D 및 관련 법제를 기반으로 스마트시티 서비스 활성화 정책을 제시한다. 5G CPS는 ICT 핵심기술(인공지능, 산업인터넷, 빅데이터, 클라우드), 통신설비(관로, 전주, 광케이블, 국사), 물리시스템(스마트시티: 교통, 에너지, 워터, 빌딩, 사회기반시설 등)의 융합이다. 본 연구는 5G CPS의 통신설비, 클라우드 기반 물리시스템 분야 스마트시티 도메인을 대상으로 신서비스 창출 활성화를 위해서는 설비규모 기준 통신법 분류체계 개선, 통신설비 인프라의 국가주도 구축과 장기투자, 신서비스 활성화 지향의 스마트시티법 개편, 그리고 Data analytics R&D 정책지원 확대가 필요함을 제시한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권3호
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pp.185-192
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2019
This study is to explore the relationship between the Fourth Industrial Revolution and the environment using the big data methodology. We scrutinize the trend of the Fourth Industrial revolution, in association with the environment, and provide implications for a more desirable future environmental policy. The results show that the Industrial Revolution has been generally perceived as negative to environment before the 2010s, while it has been widely regarded as positive after the period. It is highly expected that the Fourth Industrial Revolution will be capable of functioning as a new alternative to enhance the quality of the biophysical and social environment. This study justifies that the new wave of technological development may serve as a cure for the enhancement of the environmental quality. The positive linkage between the new technological development and the environment from this study clearly indicates that the environmental industry and environmental technologies will be key economic factors in the next-generation society. They should be of critical importance in shaping our cities into clearer and greener spaces, and people will continuously depend on the development of new environmental technologies in order to correct environmental damages.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권1호
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pp.301-311
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2020
With the recent global urban issues such as climate change, urbanization, and energy problems, the smart city was proposed as one of the solutions in urban planning. This study introduces the smart city initiatives of South Korea by examining the recent history of smart city policies and their limitations. This case study reflects the experience of one of the countries which thrived to building smart cities as their national key industries to drive economic growth. It also analyzes the trends of the smart city using big data analysis techniques. Although there are obstacles such as economic recession, failing to differentiate from the U-city, low service level than expected smart functionality, We could recognize the current status of the smart city policies in South Korea such as 1) Korean smart city development projects are actively implemented, 2) public consensus suggests that applying advanced technology and the active role of government need, 3) a comprehensive and strategic approach with the integration and application of advanced technologies is required as well, 4) investment by both private and public sectors need to deliver social improvements. This study suggests future direction of smart city polity in South Korea in the conclusion.
R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
웹3.0, 미래 인터넷 및 사물인터넷 등으로 인터넷 이용이 급증함에 따라 사용자와 웹서버들 사이의 상호 정보 교환을 통한 빅데이터들이 증가하고 있다. 이런 데이터들의 분석 결과들은 상업용 웹사이트의 경우 마케팅과 캠페인에 활용하고, 비상업용 사이트의 경우에도 사용자의 서비스 만족도 향상을 위한 기초자료로 이용된다. 본 논문에서는 웹사이트 분석을 위한 정량적 지표들을 제시하고 지표들 사이의 상관관계와 유의성 검정 분석을 통하여 최적화된 웹사이트 설계 방안을 제시한다. 138개의 웹사이트에 대한 분석 결과, 방문수와 순방문자 수, 페이지뷰 수와 평균 방문시간의 사이에는 각각 강한 양(+)의 상관관계가 존재하며, 방문당 페이지뷰 수 및 신규 방문 비율과 이탈률 사이에는 음(-)의 상관관계가 존재함을 알 수 있다. 특히, 웹사이트 방문자의 이탈률을 줄이기 위해서는 방문수와 순방문자 수를 높이기보다, 방문당 페이지뷰의 수와 신규 방문비율을 높이기 위한 전략이 요구된다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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