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2020.01
검색단어: 빅데이터
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1엔지니어링 서비스 지원을 위한 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼 개발 연구

저자 : 서동우 ( Seo Dongwoo ) , 김명일 ( Kim Myungil ) , 박상진 ( Park Sangjin ) , 김재성 ( Kim Jaesung ) , 정석찬 ( Jeong Seok Chan )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : 119-127(9pages)

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본 연구는 엔지니어링 분야에서 생성되는 대용량의 빅데이터를 효율적으로 저장, 관리, 분석하는 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼을 제안하고자 한다. 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼은 HPC 클라우드 환경, 엔지니어링 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 수집 및 처리 모듈, 인공지능 기반 분석 라이브러리, 응용서비스로 구성된다. 이를 통해 데이터 분석에 대한 전문지식이 없는 엔지니어링 전문가가 IoT 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 산업적으로 활용이 가능하다. 마지막으로 응용서비스에서는 빅데이터 플랫폼 적용 사례를 제시하기 위해 하수처리플랜트 데이터를 이용하여 서비스를 구현하였다.


This study explains how to solve engineering problems easily and efficiently by using cloud based big data platform. To do this, we propose a cloud based big data analysis platform. The application helps users easily create models for data analysis using cloud based big data analysis platform. Analytical models modeled using components are analyzed through an analysis engine. Our platform include pre-processing, analysis, and visualization algorithms required for data analysis. Finally, we show an application of effluent concentration in a sewage treatment process.

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2효과적인 사이버공간 작전수행을 위한 빅데이터 거버넌스 모델

저자 : 장원구 ( Won-gu Jang ) , 이경호 ( Kyung-ho Lee )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : 39-51(13pages)

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초연결, 초지능을 특징으로 하는 4차 산업혁명이 태동하면서 사이버 물리 시스템이 눈앞에 다가온 가운데 사이버공간에서는 인간 생활에 대한 활동기록과 컴퓨터, 정보통신기기 뿐만아니라 사물인터넷과의 통신기록까지 막대한 양의 데이터가 매일 쏟아지고 있다. 3Vs로 대변되는 빅데이터는 국방분야에서도 적극적으로 활용되고 있는데 본 논문에서는 사이버공간에서의 군사작전을 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 빅데이터 거버넌스 모델을 제안하였다. 우리의 사이버공간 작전 임무를 구분하고 사이버공간에서 수집될 수 있는 빅데이터 유형을 분류한 후 빅데이터 거버넌스 이슈와 통합하여 빅데이터 거버넌스 프레임워크모델을 구축하였다. 구축된 모델은 사례를 통하여 그 효용성을 증명하였으며 이를 통하여 국방분야에서 추진되는 빅데이터 활용방안에 기여한다.


With the advent of the fourth industrial revolution characterized by hyperconnectivity and superintelligence and the emerging cyber physical systems, enormous volumes of data are being generated in the cyberspace every day ranging from the records about human life and activities to the communication records of computers, information and communication devices, and the Internet of things. Big data represented by 3Vs (volume, velocity, and variety) are actively used in the defence field as well. This paper proposes a big data governance model to support effective military operations in the cyberspace. Cyberspace operation missions and big data types that can be collected in the cyberspace are classified and integrated with big data governance issues to build a big data governance framework model. Then the effectiveness of the constructed model is verified through examples. The result of this study will be able to assist big data utilization planning in the defence sector.

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3빅데이터 분석을 이용한 기온 변화에 대한 판매량 예측 모델

저자 : 백승훈 ( Seung-hoon Back ) , 오지연 ( Ji-yeon Oh ) , 이지수 ( Ji-su Lee ) , 홍준기 ( Jun-ki Hong ) , 홍성찬 ( Sung-chan Hong )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : 29-38(10pages)

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본 연구에서는 판매량 증대와 효율적인 재고 관리를 위해 지난 5년간 온라인 쇼핑몰 'A'에서 누적된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어(outer wear)의 판매량을 예측하는 판매 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델은 2014년부터 2017년도까지 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 분석하여 2018년 기온 변화에 따른 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 예측한다. 제안한 판매 예측 모델을 사용하여 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량 예측값과 실제 2018년 판매량을 비교 분석한 결과 반팔티셔츠와 아우터웨어의 예측 오차율은 각각 ±1.5%와 ±8%를 나타내었다.


In this paper, we propose a sales forecasting model that forecasts the sales volume of short sleeves and outerwear according to the temperature change by utilizing accumulated big data from the online shopping mall 'A' over the past five years to increase sales volume and efficient inventory management. The proposed model predicts sales of short sleeves and outerwear according to temperature changes in 2018 by analyzing sales volume of short sleeves and outerwear from 2014 to 2017. Using the proposed sales forecasting model, we compared the sales forecasts of 2018 with the actual sales volume and found that the error rates are ±1.5% and ±8% for short sleeve and outerwear respectively.

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4빅데이터 분석을 통한 천만 관객 영화 예측 모델

저자 : 우종필 ( Jong-pil Yu ) , 이응환 ( Eung-hwan Lee )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 3권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : 63-71(9pages)

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최근 5년(2013~2017년) 연속 영화 총 관객 수가 2억 명이 넘는 국내 영화 산업에서 천만 관객을 돌파한 한국 영화 간에는 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 분석해 보았다. 일반적으로 천만 관객 돌파에 영향을 주는 요인으로는 스크린 수와 평점을 중요하게 보는 시각이 많았다. 본 연구에서는 스크린 수, 평점을 포함하고 추가적으로 4가지 요인을 설정하여 가설을 수립하고 빅데이터 분석을 통해 천만 관객 돌파 유무와의 상관관계를 분석했다. 이를 통해 천만 관객 돌파 예측 정확도는 91%, 누적 관객 수 예측 정확도는 99.4%까지 맞추는 유의미한 결과를 얻었다.


In the last five years (2013~2017), we analyzed what factors influenced Korean films that have surpassed 10 million viewers in the Korean movie industry, where the total number of moviegoers is over 200 million. In general, many people consider the number of screens and ratings as important factors that affect the audience's success. In this study, four additional factors, including the number of screens and ratings, were established to establish a hypothesis and correlate it with the presence of 10 million spectators through big data analysis. The results were significant, with 91 percent accuracy in predicting 10 million viewers and 99.4 percent accuracy in estimating cumulative attendance.

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5머신러닝을 이용한 빅데이터 도메인 자동 판별에 관한 연구

저자 : 공성원 ( Kong Seongwon ) , 황덕열 ( Hwang Deokyoul )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 3권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : 11-18(8pages)

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본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.


This study is a study on domain automatic classification for domain - based quality diagnosis which is a key element of big data quality diagnosis. With the increase of the value and utilization of Big Data and the rise of the Fourth Industrial Revolution, the world is making efforts to create new value by utilizing big data in various fields converged with IT such as law, medical, and finance. However, analysis based on low-reliability data results in critical problems in both the process and the result, and it is also difficult to believe that judgments based on the analysis results. Although the need of highly reliable data has also increased, research on the quality of data and its results have been insufficient. The purpose of this study is to shorten the work time to automizing the domain classification work which was performed from manually to using machine learning in the domain - based quality diagnosis, which is a key element of diagnostic evaluation for improving data quality. Extracts information about the characteristics of the data that is stored in the database and identifies the domain, and then featurize it, and automizes the domain classification using machine learning. We will use it for big data quality diagnosis and contribute to quality improvement.

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6빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터의 비교 연구

저자 : 박주석 ( Jooseok Park )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 3권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : 41-46(6pages)

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지금은 데이터혁명 시대라고 한다. 데이터혁명 시대는 빅데이터로 시작하였고 오픈데이터를 거쳐서 마이데이터로 완성될 것이라 얘기한다. 본 논문에서는 빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터를 비교 분석하고, 디지털자원으로서 마이데이터의 역할과 효과를 제시하고자 한다.


With the advent of the fourth industrial revolution, data becomes very important resource. Now is called as 'Data Revolution Age.' It is said that Data Revolution Age started with Big Data, then accelerated with Open Data, finally completed with My Data. In this paper, we compared Big Data, Open Data, and suggested roles and effects of My Data as a digital resource.

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7빅데이터 품질 사례연구 : 법률 서비스 품질 체계

저자 : 박주석 ( Jooseok Park ) , 김승현 ( Seunghyun Kim ) , 류호철 ( Hocheol Ryu )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 3권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : 33-40(8pages)

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4차 산업혁명이 일어나면서 각 산업에서 새로운 개념이 탄생되었다. 각 산업의 새로운 개념은 빅데이터를 핵심 인프라로 가정하여 발전하고 있다. 따라서 빅데이터에 대한 품질관리가 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크 분야를 대상으로 하였다. 최근에 구현하고 있는 법무부 생활법률지식서비스를 위한 빅데이터 품질체계를 도출하였다.


With the advent of the fourth industrial revolution, each industry has been innovated with new concepts. New concept of each industry takes advantage of new information technologies based on big data infra. Thus quality control of big data is becoming more important. In this paper, we try to develop a framework of big data service quality through a case study. A 'Legal Tech' service was selected for the case study. Especially a big data quality framework was developed for a living law service in the Ministry of Justice.

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8빅데이터 분석 교육 프로그램을 통한 대학 교육 가치 창출

저자 : 조우제 ( Wooje Cho ) , 유미림 ( Mi Rim Yu )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 3권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : 123-130(8pages)

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산업 및 학계에서 빅데이터 분석 기술에 대한 활용 사례와 범위가 증가하면서, 이와 함께 빅데이터 분석 전문가에 대한 기업체들의 수요도 늘고 있다. 이러한 추세에 맞게 대학교들은 새로운 빅데이터 분석 교육과정들을 개발하여 수년 전부터 빅데이터 분석 전문가 양성을 위한 교육과정들을 제공하기 시작하였다. 본 연구에서는 9개 국내 대학, 20개 해외 대학의 빅데이터 분석 관련 석사과정 커리큘럼을 조사하였다. 국내 대학 프로그램과 해외 대학 프로그램을 비교한 결과, 한 학교 프로그램 당 평균 과목수는 국내 대학 프로그램이 더 많으나, 과목의 다양성 측면에서는 더 부족한 것으로 나타났다.


As the demand for analytics technologies in both industry and academia increases, the demand for analytics experts is also increasing. To meet this trend, universities have begun to develop new analytics curriculum and provide courses for training analytics experts. In this study, we surveyed curriculum of master's analytics programs of 9 Korean universities and 20 overseas universities. As a result of comparing the domestic university program with the overseas university programs, the average number of subjects per school program is more than that of the Korean university program, but it was found to be less in terms of diversity of subjects.

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9빅데이터 품질 확장을 위한 서비스 품질 연구

저자 : 박주석 ( Jooseok Park ) , 김승현 ( Seunghyun Kim ) , 류호철 ( Hocheol Ryu ) , 이준기 ( Zoonky Lee ) , 이장호 ( Jangho Lee ) , 이준용 ( Junyong Lee )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 2권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : 87-93(7pages)

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데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.


The research on data quality has been performed for a long time. However, the research focused on structured data. With the recent digital revolution or the fourth industrial revolution, quality control of big data is becoming more important. In this paper, we analyze and classify big data quality types through previous research. The types of big data quality can be classified into value, data structure, process, value chain, and maturity model. Based on these comparative studies, this paper proposes a new standard, service quality of big data.

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10헬스케어 빅데이터 유통을 위한 블록체인기술 활성화 방안

저자 : 유형원 ( Hyeong Won Yu ) , 이은솔 ( Eunsol Lee ) , 고우균 ( Wookyun Kho ) , 한호성 ( Ho-seong Han ) , 한현욱 ( Hyun Wook Han )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 3권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : 73-82(10pages)

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미래 의학의 핵심은 개인을 중심으로 한 정밀의료(Precision Medicine)의 실현이다. 이것이 가능하기 위해서는 헬스케어 데이터를 언제 어디서나 열람, 관리 및 유통 할 수 있는 개방형 생태계를 갖추어야 한다. 하지만, 헬스케어 데이터는 민감한 개인정보를 다루기 때문에 상당한 수준의 신뢰성과 보안성이 동시에 요구된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 블록체인 기술에 주목하고 있다. 블록체인 기술은 거래정보를 중앙 서버에 저장 및 관리하는 기존의 정보통신 인프라와는 달리 유통되는 데이터를 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 분산 및 관리하는 방식의 분산 운영망 이다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 이용해 헬스케어 데이터 유통 실증에 필요한 기술적 및 법리적 제반 사항, 코렌(KOREN SDI)망 기반 헬스케어 빅데이터 유통 실증 연구의 소개 및 헬스케어 분야에서 블록체인 기술을 활성화하기 위한 정책적 전략에 대해 논의한다.


At the core of future medicine is the realization of Precision Medicine centered on individuals. For this, we need to have an open ecosystem that can view, manage and distribute healthcare data anytime, anywhere. However, since healthcare data deals with sensitive personal information, a significant level of reliability and security are required at the same time. In order to solve this problem, the healthcare industry is paying attention to the blockchain technology. Unlike the existing information communication infrastructure, which stores and manages transaction information in a central server, the block chain technology is a distributed operating network in which a data is distributed and managed by all users participating in the network. In this study, we not only discuss the technical and legal aspects necessary for demonstration of healthcare data distribution using blockchain technology but also introduce KOREN SDI Network-based Healthcare Big Data Distribution Demonstration Study. In addition, we discuss policy strategies for activating blockchain technology in healthcare.

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