• 전자통신동향분석
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2013

세계적으로 에너지 요구량이 날로 증가함에 따라, 새로운 오일과 가스에 대한 탐사, 개발 및 생산에 필요한 기술들이 도전적인 과제로 부상하고 있다. 반면, 오일과 가스 분야와 관련된 규제는 더욱 강화되고 있어 기존의 경험이 많은 인력에 의존하는 방식만으로 문제를 해결하기는 쉽지 않다. 따라서, 주요 오일 및 가스 메이저 업체들은 IT를 기존 업무 프로세스와 연계하여 오일 탐사시간 단축, 생산성 향상 및 높은 수준의 안전성을 제공할 수 있는 디지털 오일필드(Digital Oil Field) 구축을 위한 통합운영(IO: Integrated Operations) 시스템을 활용해 나가고 있다. 특히, 최근 오일 및 가스 산업 프로세스의 데이터 집약적인 특성을 반영하여 빅데이터 분석기반의 IT 융합 기술을 적극적으로 도입을 시도하고 있다. 따라서 본고는 디지털 오일필드의 요소 기술과 빅데이터 분석기반 IT 융합 기술 동향에 대해서 살펴본다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.271-291
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• 2019

Purpose The purpose of this study is to propose a methodology to derive positive keywords and negative keywords through deep learning to classify reviews into positive reviews and negative ones, and then refine the results of topic modeling using these keywords. Design/methodology/approach In this study, we extracted topic keywords by performing LDA-based topic modeling. At the same time, we performed attention-based deep learning to identify positive and negative keywords. Finally, we refined the topic keywords using these keywords as filters. Findings We collected and analyzed about 6,000 English reviews of Gyeongbokgung, a representative tourist attraction in Korea, from Tripadvisor, a representative travel site. Experimental results show that the proposed methodology properly identifies positive and negative keywords describing major topics.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권5호
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• pp.341-346
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• 2018

Supramax bulk carriers cover a wide range of ocean transportation requirements, from major to minor bulk cargoes. Market forecasting for this segment has posed a challenge to researchers, due to complexity involved, on the demand side of the forecasting model. This paper addresses this issue by using technical indicators as input features, instead of complicated supply-demand variables. Artificial neural networks (ANN), one of the most popular machine-learning tools, were used to replace classical time-series models. Results revealed that ANN outperformed the benchmark binomial logistic regression model, and predicted direction of the spot market with more than 70% accuracy. Results obtained in this paper, can enable chartering desks to make better short-term chartering decisions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.4090-4102
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• 2018

After emerging online communications, text mining and sentiment analysis has been frequently applied into analyzing electronic word-of-mouth. This study aims to develop a domain-specific lexicon of sentiment analysis to predict box office success in Korea film market and validate the feasibility of the lexicon. Natural language processing, a machine learning algorithm, and a lexicon-based sentiment classification method are employed. To create a movie domain sentiment lexicon, 233,631 reviews of 147 movies with popularity ratings is collected by a XML crawling package in R program. We accomplished 81.69% accuracy in sentiment classification by the Korean sentiment dictionary including 706 negative words and 617 positive words. The result showed a stronger positive relationship with box office success and consumers' sentiment as well as a significant positive effect in the linear regression for the predicting model. In addition, it reveals emotion in the user-generated content can be a more accurate clue to predict business success.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.175-176
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• 2016

최근 빅 데이터 및 분석기술을 이용한 분야가 다양화되고 있다. 하지만 정작 사회복지분야로의 적용은 매우 미약한 것이 현실이다. 사회복지분야에서의 빅 데이터를 이용한 각종 개인화 복지 서비스의 제공은 경제적인 부분뿐만 아니라 서비스를 제공하는 기관이나 서비스를 제공받는 이들에게 모두 상호 유기적인 관계를 유지할 수 있다. 특히 사회 조직으로부터 은퇴하거나 떨어져서 개인적인 삶을 영위해야 하는 노인들에게 있어 그들의 라이프 로그와 같은 빅 데이터를 분석하여 복합적이며 융합적인 복지서비스를 제공하는 기법은 매우 효율적이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 노인들의 빅 데이터를 이용한 시간의 흐름별 옴니 복지서비스를 제공하도록 그들의 환경을 분석하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.420-423
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• 2016

최근 여론조사 분야에서 빅데이터 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 빅데이터로부터 제품의 평판을 자동으로 찾아내는 텍스트 마이닝 방안을 제안하고, 소나타 자동차를 중심으로 제안 방안의 효율성을 평가하고 실험 결과를 자세히 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1272-1275
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• 2015

최근 관심이 증대되고 있는 빅데이터 분석 및 처리를 위한 병렬분산처리 시스템은 대용량 서버가 필요하고 인프라 구축을 위해 고비용을 지불해야 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 저렴한 라즈베리 파이로 클러스터를 구성하고, 하둡보다 빠른 속도의 처리를 제공하는 아파치 스파크를 분석 솔루션으로 하는 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하였다. 구축한 플랫폼이 빅데이터 활용을 위해 적절한 성능을 보이는지 확인하기 위해 텍스트 마이닝을 수행하였고, 분석 결과 유효한 성능을 보였다. 적절한 비용으로 빅데이터 분석이 가능해지면서 중소기업과 개인, 교육 기관에서도 빅데이터 활용이 가능해지면서 활용 분야가 크게 확대될 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.939-940
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• 2014

본 논문에서는 CCTV설치 증가로 많은 양의 영상정보 데이터가 저장되고 있지만 활용되지 못하고 있는 문제를 해결하기 위해서 빅데이터 분석 동향과 기술을 조사 및 분석하였다. 이를 통해 영상정보 빅데이터 분석을 하고 소상공인 창업지원 서비스와 도시 인프라 개 보수 지원 서비스를 제공하는 도시고도화 지원 시스템을 설계하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.87-94
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• 2019

IoT-based services are being released in accordance with the aging population and the demand for well-being pursuit needs. In addition to medical device companies, companies with ideas ranging from global ICT companies to startup companies are accelerating their market entry. The areas where these services are most commonly applied are health/medical, life/safety, city/energy, automotive and transportation. Furthermore, by expanding IoT technology convergence into the area of life care services, it contributes greatly to the development of service models in the public sector. It also provides an important opportunity for IoT-related companies to open up new markets. By addressing the problems of life care services that are still insufficient. We are providing opportunities to pursue the common interests of both users and workers and improve the quality of life. In order to establish IoT-based digital life care services, it is necessary to develop convergence technologies using cloud computing systems, big data analytics, medical information, and smart healthcare infrastructure.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.123-141
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• 2019

The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.