• 한국기계가공학회지
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• 제19권7호
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• pp.106-111
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• 2020

In the era of the fourth industrial revolution, the application of big data analysis technology is crucial in various industries. In this regard, considerable research is necessary to improve aquafarming productivity, particularly in fish culture, which is one of the primary industries in the world. In this study, a sample experiment using a flop was conducted to improve oyster productivity in fish farms, and a flush was installed in an environment similar to aquaculture farms. Thereafter, the temperature data of the water environment where the formation of burrows considerably improved were collected; the growth rate of burrow seeds was also measured. The gathered experimental data were examined by time series data analysis. Finally, a system that visualizes the analysis results based on big data is proposed. In accord with the results of this study, it is expected that more advanced research on the productivity improvement of oyster aquafarming will be performed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.125-134
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• 2022

이 연구는 인문학적 관점에서 빅데이터를 활용하기 위해 현재 해결해야 할 과제는 무엇인지를 비판적으로 고찰하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 활용함에 있어서 빅데이터를 수집할 때, 처리할 때, 그리고 사용할 때 발생할 수 있는 문제를 세 가지로 제시하고 논의하였다. 그 첫 번째로 데이터 자체의 문제점을 지닐 것으로 보이는 가짜 정보를 지적하고 기사형 광고와 정치 관련 가짜 뉴스를 살펴보았다. 두 번째는 빅데이터 처리과정과 그 결과의 문제점으로 알고리즘에 의한 차별을 들었다. 포털 사이트에서 엔지니어를 검색한 결과를 분석함으로써 알고리즘에 의한 차별이 존재함을 확인하였다. 마지막으로 사람과 관련한 개인 정보를 사용함에 있어서, 이에 대한 문제점을 프라이버시권, 정보자기결정권, 잊힐 권리 세 가지로 나누어 논의하였다. 이 연구는 빅데이터 시대에 인문학적 관점에서 빅데이터 활용 측면의 당면한 문제를 지적한 점과 빅데이터의 활용 과정인 수집, 처리, 사용에서 일어날 수 있는 문제점을 각각 논의한 점에서 의미가 있다고 본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2194-2210
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• 2018

In the era of big data, consumers capture more and more economic surplus yet the seed of distrust also grows with the fast-spreading of social commerce, this paper began with the idea that product types may determine the degree of consumers' distrust even when identical discounts are offered for those products on Chinese social commerce websites. We also attempted to determine if distrust negatively affected consumers' purchase attitudes. 20 representative products that are commonly sold on social commerce websites in China were chosen to examine the relationships among product types, discount rates, distrust levels, and purchase attitudes. Inductive interview was used to collect the data as well as consumers' perceptions of the relationships. Data analysis results suggested that consumers like deep discounts, but their distrust levels increase along with the discount rates, however, the levels of increasing distrust vary according to product types. High, medium, and low discount rate categorizations were made and three propositions were suggested. This paper will contribute to the body of knowledge on online social commerce market and provide valuable implications for e-retailers and general consumers in online social commerce websites in China.

• 한국식생활문화학회지
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• 제38권4호
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• pp.185-190
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• 2023

This paper elucidates the novel direction of food research in the era of the 4^th Industrial Revolution characterized by personalized approaches. Since conventional approaches for identifying novel food materials for health benefits are expensive and time-consuming, there is a need to shift towards AI-based approaches which offer more efficient and cost-effective methods, thus accelerating progress in the field of food science. However, relevant research papers in this field present several challenges such as regional and ethnic differences and lack of standardized data. To tackle this problem, our study proposes to address the issues by acquiring and normalizing food and biological big data. In addition, the paper demonstrates the association between heath status and biological big data such as metabolome, epigenome, and microbiome for personalized healthcare. Through the integration of food-health-bio data with AI technologies, we propose solutions for personalized healthcare that are both effective and validated.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.89-105
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• 2023

정보기술의 발달로 모든 데이터는 데이터베이스화 되어 빅데이터 시대를 맞이하였으며 방대한 양의 데이터에 대한 접근성과 활용 가능성을 높이고자 빅데이터 검색 플랫폼의 필요성이 증가되었다. 검색 플랫폼은 기본적으로 효율적인 검색을 위해 인덱스를 빠르게 생성하고 저장하는 인덱싱 (indexing) 과정과 생성된 인덱스를 활용하여 필요한 정보를 찾는 검색 (searching) 과정으로 구성된다. 빅데이터 시대를 지나 초빅데이터 시대를 맞이하여 데이터의 용량이 거대해짐에 따라 데이터 인덱싱 성능이 검색 플랫폼의 매우 중요한 성능문제로 대두되고 있다. 많은 기업들이 효율적인 빅데이터 검색을 위해 검색 플랫폼들을 도입하고 있으나, 검색 효율성 및 검색 정확도 관련 연구에 비해 검색 성능의 핵심이 되는 인덱싱(indexing)의 성능을 최적화하는 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 또한 인덱싱(indexing) 기본 단위인 샤드(Shard) 수와 크기를 최적화하는 연구에 비해 검색 플랫폼을 클러스터 기반으로 운영하기 위한 다양한 성능 비교 관련 연구는 미흡하다. 이에 본 연구에서는 대표적인 엔터프라이즈 빅데이터 검색 플랫폼인 Elasticsearch 클러스터를 구성하여 확장성 높은 검색 환경을 위해 최적의 인덱싱 성능을 낼 수 있는 구성을 제안한다. 본 논문은 클러스터와 검색 플랫폼의 다양한 구성 변경을 통해 최고의 인덱싱 성능을 낼 수 있는 구성을 도출하여 최적 구성에서 기본 구성보다 평균 3.13배 높은 인덱싱 성능의 향상을 확인하였다

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.247-259
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• 2021

본 연구에서는 포스트코로나 시대를 주도할 교육과 인재양성을 위해 미래 사회를 대비할 수 있는 교육 방향을 모색하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 분석을 통해 포스트코로나 인재상을 알아본 후 도출된 포스트코로나 인재상을 바탕으로 전문가 집단의 인터뷰와 델파이 조사를 통해 포스트코로나 시대 도래에 따른 이슈를 도출하고 이를 토대로 '포스트코로나시대 융합인재양성을 위한 정책방향'을 모색하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 빅 데이터 분석과 온라인 인터뷰 분석을 통해 융합, ICT 활용 능력, 창의성, 자기주도학습 능력, 리더십을 COVID 19 이후 시대에 인재역량으로 보았다. 둘째, 디지털 교육 시스템의 혁신, 취약계층에 대한 지원, 학급당 학생 수 감소가 새로운 인재육성을 위한 교육 이슈로 보았으며 셋째, COVID 19 이후 시대의 인재 육성에 대한 교육 방향 중 가장 중요한 정책은 융합 인재 양성이었다. 융합은 서로 분리된 것들을 연결함으로써 새로운 가치를 창조하기 때문에 매우 중요한 이슈라고 볼 수 있다. 본 연구는 포스트코로나 시대를 대비한 인재양성 및 이를 위한 교육, 훈련에 필요한 기반을 마련하고 기초자료를 제시하는데 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.827-840
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• 2016

최근 들어 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 부산에코텔타시티의 수질오염과 이에 따른 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 스마트생태도시를 구현하는 도시재난방재정보화의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 빅데이터 행정공간정보화 방재시스템을 제안하였으며, 부산에코델타시티를 위한 성공적인 빅데이터 수질오염 및 재난방재정보화 전략을 도출하였다. 결국 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 부산에코델타시티와 같은 스마트생태도시에서 유기적으로 기능하는 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT수질오염방재시스템 마련이 중요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.218-220
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• 2014

빅데이터가 새로운 가치창출과 문제해결의 핵심 엔진이 되는 데이터 중심 시대가 본격적으로 시작되고 있다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 새로운 정보화 추진 방향과 대응 전략을 모색하는 것을 목표로 수행되었다. 이를 위해 사회 패러다임의 변화와 IT의 새로운 역할, 오픈 플랫폼화와 빅데이터, 빅데이터의 잠재력과 가능성 등을 연계해서 논의함으로써 빅데이터가 새로운 가치창출의 핵심 엔진임을 분석하였다. 그리고 이러한 분석 결과를 바탕으로 빅데이터 시대에 대응해서 국가 차원의 성공적인 미래를 만들어가기 위한 구체적인 전략 방향을 제시하였다. 구체적으로는 전략방향의 지향점, 초기 촉진책, 지속 가능 메커니즘이라는 3가지 전략적 질문에 대한 해답을 각각 도출하고자 하였다. 그 결과 빅데이터에 관한 국가 차원의 지향점으로서 '데이터 분석기반 창조 강국'을 국가 차원의 빅데이터 분석 활용의 촉진제로서 빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현'을 지속 가능한 성공 메커니즘 창출의 대표적인 추진 전략으로서 '빅데이터 협력 거버넌스' 전략을 각각 식별하고 그 구체적인 방안을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.55-59
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• 2018

4차 산업혁명 시대에 혁심기술인 빅데이터는 보건, 금융, 유통, 공공부문, 제조업, 마케팅 등 다양한 분야에서 서비스를 제공하고 있으며, 정확하고 신속한 데이터 분석을 통하여 마케팅 분석과 미래 설계에 매우 유용한 기술이며, 앞으로 더 발전할 가능성이 매우 높다. 하지만, 빅데이터 활용 시 가장 큰 문제점이 개인정보 보호와 프라이버시 문제이다. 빅데이터를 이용하여 분석을 통해 기존에 알지 못했던 개인의 취향 및 행동을 분석될 수도 있고, 이러한 정보들은 개인의 민감한 정보이자 개인의 프라이버시 침해가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 개인정보를 활용할 때 발생 가능한 개인정보 침해에 대한 필요 사항들을 분석하여, 그에 따른 필요한 개인정보보호 기술을 제안하여 개인정보 보호와 사생활 보호에 기여하고자 한다.

• 정보화연구
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• 제11권4호
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• pp.449-462
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• 2014

빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.