• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.487-493
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• 2015

본 연구는 선진국의 사례를 기반으로 이러닝과 빅데이터의 융합적 접근을 통한 이러닝의 고도화 대안으로서 스마트러닝의 전략적 시사점을 도출한다. 이를 위해 본 연구는 먼저 국내 이러닝 현황 및 해결 과제를 도출한 다음 해외 주요 선진기업과 대학들의 이러닝과 데이터과학의 융합 사례를 분석한다. 아울러 이러닝 기업의 임직원을 대상으로 빅데이터 적용에 관한 인식 조사를 실시한 다음 조사된 자료의 분석을 통해 산업 현장에서 실효성을 갖는 빅데이터 융합 기반 스마트러닝의 전략적 대안을 도출한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.305-312
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• 2015

국내의 경우 빅데이터 전문인력을 양성하는 기관이나 대학이 아직 많지 않은 실정이다. 그 원인은 여러 가지이지만 우선적으로 빅데이터에 관한 융합적 이해 및 인식 부족을 들 수 있다. 이에 본 연구는 대학 교원들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 조사 결과, 빅데이터에 관한 다소간의 이해에도 불구하고 빅데이터의 영향은 그리 크지 않다고 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 특히 빅데이터에 관한 연구 및 교육 의향도 높지 않은 것으로 분석되어 당분간 빅데이터 인력 양성이 쉽지 않은 것으로 파악되었다. 이에 본 연구는 빅데이터를 중요한 정책의 한 축으로 고려하고 있는 정부 3.0의 정책 기조에 맞게 대학의 빅데이터 인력 양성 정책에 보다 심혈을 기울려야 할 것을 제언하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.51-58
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• 2015

교육 분야에서의 빅데이터 활용이 선진국을 중심으로 확산되고 있다. 그러나 국내의 경우 이와 관련된 실험적 접근만이 있을 뿐 관련 연구나 현장의 서비스는 아직 나타나지 않고 있는 실정이다. 따라서 이러닝 업계에서 빅데이터의 응용이 저조한 이유를 파악하고 이를 개선할 연구와 대안 모색이 시급한 상황이다. 연구 결과, 이러닝 산업계에서는 빅데이터의 이해 수준이 높으면 빅데이터가 이러닝에 미치는 영향이 크다고 인식하고 있으며, 매출 규모가 큰 업체일수록 영향이 크다고 인식하고 있는 것으로 종합되었다. 이에 본 연구는 매출규모에 따라 다른 빅데이터에 관한 교육 및 활용 지원 정책을 펼 것을 제언하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.25-33
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• 2015

국내의 경우 빅데이터 인력 수요 증가에도 불구하고, 인력 양성 대학이나 기관은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 이해도와 빅데이터의 영향에 관한 인식 차이 및 학습의향을 조사 분석하고 이를 토대로 빅데이터 인력양성을 위한 시사점을 정리하였다. 연구 결과 빅데이터에 관한 다소간의 이해 차이에도 불구하고 빅데이터의 영향에 대해서는 매우 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 학생들의 학습 의향은 학습경험과 이해도에 비례한 것으로 분석되어 빅데이터 인력 양성을 위한 학교와 정부의 정책적 노력이 필요함을 보여주었다.

• ETRI Journal
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• 제43권5호
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• pp.835-855
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• 2021

With the recent increase in data disclosure, the Comprehensive Knowledge Archive Network (CKAN), which is an open-source data distribution platform, is drawing much attention. CKAN is used together with additional extensions, such as Datastore and Datapusher for data management and Harvest and DCAT for data collection. This study derives the problems of CKAN itself and Harvest Extension. First, CKAN causes two problems of data inconsistency and storage space waste for data deletion. Second, Harvest Extension causes three additional problems, namely source deletion that deletes only sources without deleting data themselves, job stop that cannot delete job during data collection, and service interruption that cannot provide service, even if data exist. Based on these observations, we propose herein an improved CKAN that provides a new deletion function solving data inconsistency and storage space waste problems. In addition, we present an improved Harvest Extension solving three problems of the legacy Harvest Extension. We verify the correctness and the usefulness of the improved CKAN and Harvest Extension functions through actual implementation and extensive experiments.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권1호
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• pp.17-21
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• 2023

The primary objective of this research is to utilize machine learning models to analyze factors tailored to each dataset for predicting mental health conditions. The study aims to develop appropriate models based on specific datasets, with the goal of accurately predicting mental health states through the analysis of distinct factors present in each dataset. This approach seeks to design more effective strategies for the prevention and intervention of depression, enhancing the quality of mental health services by providing personalized services tailored to individual circumstances. Overall, the research endeavors to advance the development of personalized mental health prediction models through data-driven factor analysis, contributing to the improvement of mental health services on an individualized basis.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권2호
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• pp.59-66
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• 2019

The emergence of new IT technologies and convergence industries, such as artificial intelligence, bigdata and the Internet of Things, is another chance for South Korea, which has established itself as one of the world's top IT powerhouses. On the other hand, however, privacy concerns that may arise in the process of using such technologies raise the task of harmonizing the development of new industries and the protection of personal information at the same time. In response, the government clearly presented the criteria for deidentifiable measures of personal information and the scope of use of deidentifiable information needed to ensure that bigdata can be safely utilized within the framework of the current Personal Information Protection Act. It strives to promote corporate investment and industrial development by removing them and to ensure that the protection of the people's personal information and human rights is not neglected. This study discusses the strategy of deidentifying personal information protection based on the analysis of fake news. Using the strategies derived from this study, it is assumed that deidentification information that is appropriate for deidentification measures is not personal information and can therefore be used for analysis of big data. By doing so, deidentification information can be safely utilized and managed through administrative and technical safeguards to prevent re-identification, considering the possibility of re-identification due to technology development and data growth.

• 융합정보논문지
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• 제9권10호
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• pp.56-63
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• 2019

본 연구는 외국인의 국내 관광의 최적의 경로 도출하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 국내관광 관련 포털 사이트 데이터를 참고하여 빅데이터 분석 툴인 R을 활용하여 분석을 시도하였다. 분석결과 국내 방문 외국인의 가장 방문 빈도수가 높은 곳과 최단시간 경로, 최저 비용의 경로를 도출하였다. 이를 통해 관광상품의 성공요인은 한국만의 특유한 문화가 보이는 곳으로 상품을 구성해야 한다는 결론을 도출하게 되었다. 본 연구의 결과는 국내 관광 상품을 기획하는 단계에서 실무적인 지침으로 활용이 가능할 것으로 보인다.

• 산업융합연구
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• 제14권2호
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• pp.25-31
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• 2016

As the importance of big data begins to be recognized, the government, local self-governing bodies, and corporations have taken interest in big data. However, unlike the past, there is various typical and atypical data, and some fields make use of big data planning and analytical technique, which is opening a way to capture new opportunities. The present study analyzes an improvement plan for bicycle roads by using the public data of Seoul and proposes its implications.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.363-364
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• 2023

카테고리별 베스트셀러를 통해 트렌드 파악 및 사용자 맞춤형 도서 추천을 위해 카테고리별로 도서 데이터를 수집하고, 대용량 데이터인 위키피디어 데이터를 이용하여 워드임베딩 모델을 구축한다. 도서 데이터에 대한 키워드 분석 및 LDA 주제분석 기법에 의해 카테고리별 핵심 단어 분석을 통해 도서 트렌드를 파악하고, 사용자 맞춤형 도서 정보 제공 및 도서를 추천하는 기능을 구현한다.