본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.
관광코스 개발을 위한 관광객의 이동패턴을 통신사의 빅데이터를 바탕으로 관광객 정보를 수집 분석하여 관광코스의 질적 향상을 도모하고자 하며, 특히, 분석된 데이터를 통해 관광객의 관광 유입 효과를 추정할 수 있는 실증적인 데이터를 도출하고, 이를 바탕으로 관광코스의 특성과 향후 새로운 관광코스 개발에 필요한 기초자료로 활용하고자 한다. 지역 관광 코스 개발을 위한 관광객의 이동패턴을 통신사, 카드사, 기타의 수집 빅데이터를 바탕으로 관광객의 이동경로 및 체류시간 정보를 수집 분석하여 관광코스 개발의 질적 향상을 도모하기 위함이며, 특히 분석된 데이터를 통해 관광객의 관광유입 효과를 추정할 수 있는 실증적인 데이터를 도출하고, 이를 바탕으로 관광코스의 특성과 향후 새로운 관광코스 개발에 필요한 기초자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 활용하여 통합교육에 대한 언론보도의 사회적 인식을 분석하고자 하였다. 특수교육 발전 5개년 정책 시기에 따라 관련 뉴스 기사를 수집하여, 뉴스 빅데이터를 분석하였다. 그 결과 1차년도 1998년부터 5차년도 2022년까지 특수교육 발전 5개년 정책기간의 언론보도 빈도는 꾸준히 증가한 것으로 나타났다. 이 시기 동안 언론보도의 상위 주제어는 단순한 정의를 개념화하는 단어들로부터 장애 당사자의 실질적교육권에 대한 적극적 의지를 드러내는 단어로 변화가 나타났다. 또한 통합교육 뉴스 기사의 전체적인 키워드 감성 분석 결과 긍정적인 단어 비율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 특수교육 정책 변화에 따라 통합교육에대한 언론보도의 관심이 양적으로 증가하고 통합교육의 요구가 장애 당사자의 실질적인 교육권을 보장하는 방향으로 구체화되고 있음을 알 수 있다.
본 연구에서 공개 의료 빅데이터 분석을 지역사회건강조사 2012~2014년 자료를 이용해 개인의 건강관련 삶의 질 차이와 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 제안논문에서는 공개의료 빅데이터 분석을 위해 Hadoop 기반의 Spack을 이용해 병렬처리 지원을 위한 클라우드 메니저를 구성하고 개인의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 하드웨어의 제약없이 빠르게 분석하였다. 건강관련 삶의 질에 미치는 영향을 개인적 특성과 지역사회 특성으로 구분하여 단계별 다수준 회귀분석(ANOVA, t-test)을 실시하였다. 연구결과 개인별 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로는 남자 평균 73.8점, 여자 평균 70.0점으로 남자가 여자보다 건강관련 삶의 질이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 예술적 장르인 르네마그리트의 초현실주의 작품 레슬러의 무덤의 소재인 장미를 모티브로 활용하여 VR콘텐츠를 제작하였다. 현재 시장은 VR콘텐츠의 대중화로써 게임, 체험형 전시로 활성화 되고 있다. VR콘텐츠의 문제점은 관람자에게 게임, 단순 체험형 전시보다 예술적 장르인 콘텐츠 개발이 필요하다. 데페이즈망 기법을 공간의 변조(왜곡), 모순된 이미지의 결합(중첩), 물체의 변형과 변화(스케일) 3가지 키워드로 분류하고 프랙탈 구조의 왜곡, 중첩, 스케일의 3D 착시 패턴을 데페이즈망에 대입하였고, 이미지스케일 도구를 활용하여 장미를 대입하였다. 결론으로 이미지 스케일의 왜곡(공간의 변조)은 Dynamic-curve, Texture-soft 영역에 연결하였고, 중첩(모순된 이미지의 결합)은 Big-size, Irregular-depth영역, 스케일(물체의 변형과 변화)은 big-size, Irregular-space영역의 포지션에 연결하였다. 타임라인별 방안에 식물과 장미패턴을 제작하여 Overlap, Scale, Distortion, Overlap, Distortion, Scale 순으로 진행이 되었고, 착시효과의 다양성을 활용하여 문제점을 보완하였다. 본 연구를 바탕으로 인지적, 물리적, 기능적, 감각적 어포던스 오감을 활용한 완성도 높은 예술적 VR 영상 콘텐츠를 제작할수 있을것으로 기대한다.
최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.
디지털 빅데이터 시대가 도래함에 따라 다양한 분야에서 하둡 플랫폼이 널리 사용되고 있지만, 하둡 맵리듀스 프레임워크는 대량의 작은 파일들을 처리하는데 있어서 네임노드의 메인 메모리와 맵 태스크 수가 증가하는 문제점을 안고 있다. 또한, 맵리듀스 프레임워크에서 하드웨어 기반 데이터 병렬성을 지원하는 GPU를 활용하기 위해서는 C++ 언어 기반의 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 수행하기 위한 방식이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이미지 빅데이터를 처리하기 위해 하둡 플랫폼 환경에서 이미지 시퀀스 파일을 생성하고 하둡 파이프를 이용하여 GPU 기반의 얼굴 검출 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 처리하는 얼굴 검출 시스템을 제시하고 단일 CPU 프로세스 대비 약 6.8배의 성능 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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