• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.406-412
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• 2022

Storing large amounts of data has always been a big problem from the beginning of computing history. Big Data has made huge advancements in improving business processes by finding the customers' needs using prediction models based on web and social media search. The main purpose of big data stream processing frameworks is to allow programmers to directly query the continuous stream without dealing with the lower-level mechanisms. In other words, programmers write the code to process streams using these runtime libraries (also called Stream Processing Engines). This is achieved by taking large volumes of data and analyzing them using Big Data frameworks. Streaming platforms are an emerging technology that deals with continuous streams of data. There are several streaming platforms of Big Data freely available on the Internet. However, selecting the most appropriate one is not easy for programmers. In this paper, we present a detailed description of two of the state-of-the-art and most popular streaming frameworks: Apache Ignite and Hazelcast. In addition, the performance of these frameworks is compared using selected attributes. Different types of databases are used in common to store the data. To process the data in real-time continuously, data streaming technologies are developed. With the development of today's large-scale distributed applications handling tons of data, these databases are not viable. Consequently, Big Data is introduced to store, process, and analyze data at a fast speed and also to deal with big users and data growth day by day.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.47-57
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• 2022

This study attempted to grasp the status and perception of Uljin Geumgangsong by grasping mass media issues and user perception using big data, and to present basic data when constructing monitoring using user perception by examining the establishment relationship of agenda setting from a time-series perspective. The results of collecting and analyzing text data that can identify mass media and visitor awareness are as follows. First, both mass media and visitor keywords were related to the importance of the value and meaning of Uljin Geumgangsong. Second, in the case of the connection network, Geumgang Pine Agriculture was centered, but in the case of difference in perception between mass media and visitors, such results were derived due to the object of interest. Third, in the case of the connection relationship structure, the connection strength was strong because there were many overlapping contents of mass media. Fourth, as a result of the centrality analysis, both mass media and visitor-aware keywords were positively recognized as spaces created and maintained through institutional support, and objective perception could be grasped by finding hidden keywords. Fifth, as a result of time series analysis, it was possible to grasp the flow through the issue keywords that appeared by period, and unlike the past, it was recognized as a place for tourism and travel. Finally, as a result of examining whether the agenda setting is consistent, there is a mass media influence, so it is thought that more diverse and more information and publicity are needed by utilizing it.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권3호
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• pp.173-183
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• 2019

This study aims to utilize big data contents of news and social media for developing a corporate strategy of multinational enterprises and their global decision-making through the data mining technique, especially text mining. In this paper, the data of 2 news media (BBC and CNN) and 2 social media (Facebook and Twitter) were collected for the three global leading Korean companies (Samsung, Hyundai Motor Company, and LG) from April, 2018 to April, 2019. The findings of this paper have shown that traditional news media and also modern social media have become devastating tools to extract global trends or phenomena for businesses. Moreover, this presents that a company can adopt a two-track strategy through two different types of media by deriving the key issues or trends from news media channels and also grasping consumers' sentiments, preference or issues of interest such as battery or design from social media. In addition, analyzing the texts of those media and understanding the association rules greatly contribute to the comparison between two different types of media channels to see the difference. Lastly, this provides meaningful and valuable data empowered insights to find a future direction comprehensively and develop a global strategy for sustainability of business.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제8권3호
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• pp.393-406
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• 2020

The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.183-188
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• 2020

본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 한국 특수경비에 관련에 대한 언론보도 분석을 통한 학문적 발전과 특수경비산업의 도약을 위한 발전방안의 제시하는 데 주된 목적을 두고 있다. 연구방법은 빅카인즈 프로그램을 활용한 '특수경비', '특수경비원'에 대한 연관어 분석 및 키워드 트랜드 분석을 실시하였다. 특수경비산업의 시대적 구분에 따라 성장기(양적), 성장기(질적)으로 구별하여 분석한 결과 총기휴대, 국가중요시설, 정규직에 관련된 언론의 보도와 노출이 많았던 것으로 나타났다. 이는 일반경비원과 달리 특수경비원은 국가중요시설에서 총기를 휴대하거나 사용할 수 있도록 법률이 개정됨에 따라 언론보도가 높게 나타났다. 또한 오남용에 대한 부작용을 우려하는 언론의 관심이 많았던 것으로 보여진다. 질적 성장기에는 특수경비원의 열악한 처우 개선 및 저임금, 불안정한 신분제도의 개선을 위한 정규직 전환에 관한 언론보도가 높게 나타났다. 따라서 특수경비업무의 지속적인 발전과 전문성 및 업무효율성을 향상시킬 필요성이 강조된다.

• 인간식물환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.455-466
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• 2019

This study was carried out to analyze trends in floral products and services through the big data analysis of various social networking services (SNSs) and then to provide objective marketing directions for the floricultural industry. To analyze the big data of SNSs, we used four analytical methods: Cotton Trend (Social Matrix), Naver Big Data Lab, Instagram Big Data Analysis, and YouTube Big Data Analysis. The results of the big data analysis showed that SNS users paid positive attention to flower one-day classes that can satisfy their needs for direct experiences. Consumers of floral products and services had their favorite designs in mind and purchased floral products very actively. The demand for flower items such as bouquets, wreaths, flower baskets, large bouquets, orchids, flower boxes, wedding bouquets, and potted plants was very high, and cut flowers such as roses, tulips, and freesia were most popular as of June 1, 2019. By gender of consumers, females (68%) purchased more flower products through SNSs than males (32%). Consumers preferred mobile devices (90%) for online access compared to personal computers (PCs; 10%) and frequently searched flower-related words from February to May for the past three years from 2016 to 2018. In the aspect of design, they preferred natural style to formal style. In conclusion, future marketing activities in the floricultural industry need to be focused on social networks based on the results of big data analysis of popular SNSs. Florists need to provide consumers with the floricultural products and services that meet the trends and to blend them with their own sensitivity. It is also needed to select SNS media suitable for each gender and age group and to apply effective marketing methods to each target.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.15-23
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• 2015

본 논문은 지난 2012년 이후 떠오른 개념인 '빅 데이터'의 등장으로 정보보안 환경이 어떻게 변화되고 있는지, 빅 데이터와 관련된 분석 기술을 바탕으로 보안위협으로부터 어떤 통합보안시스템을 구축해야 하는지 제안하고자 한다. 빅 데이터 분야에 대해서는 최근 활용 분야에 대한 연구가 활발히 진행 중이며 APT(Advanced Persistent Threats)와 같은 보안 위협으로부터 보호하기 위해 빅 데이터 기반 통합보안관리시스템에서는 어떤 요구사항이 필요한 지 살펴보고자 한다. 또한, 기존 통합보안관리시스템과 현재 빅 데이터 기반 통합보안관리시스템을 비교 분석하며 한계점은 무엇이며 보완되어야 할 점을 제안하여 개선된 통합보안관리시스템을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.399-400
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• 2018

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.83-88
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• 2017

빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.209-215
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• 2022

본 연구의 목적은 '포스트 코로나 뉴노멀'에 관한 소셜 미디어(social media) 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 '포스트코로나 뉴노멀'에 대한 대중 인식을 감성 측면에서 살펴봄으로서 포스트 코로나 시대를 선제적으로 대처하기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 자료 수집 및 분석을 위하여 빅데이터 분석 프로그램인 '텍스톰' (textom)의 감성분석 프로그램을 활용하였다. 데이터 수집기간은 2020년 10월 5일부터 2021년 10월 5일까지 1년이고, 수집 채널은 다음(daum)과 네이버(naver)의 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북으로 설정하였다. 이 채널에서 수집된 총 3,770개의수집텍스트를 편집, 정제한 원문데이터가 본 연구를 위해 사용되었다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, '포스트 코로나 뉴노멀'에 대해 호감과 흥미 감성이 가장 높다. 즉 일상 회복과 기술 성장 및 새로워진 미래에 대한 기대 등 낙관적 감성이 77.62%로 주도적임을 알 수 있다. 둘째, 슬픔과 거부감 같은 부정 감성은 전체의 22.38%이나, 감성의 강도는 23.91%로 비율보다 높아 이 부정 감성이 강렬하다는 것을 시사한다. 본 연구는 '포스트 코로나 뉴노멀'에 대한 빅데이터 분석을 통해서 대중의 긍정 및 부정감성의 세부 요인분석의 기여도가 있다.