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The Korean Journal of BigData

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수록정보
수록범위 : 1권1호(2016)~4권1호(2019) |수록논문 수 : 74
한국빅데이터학회지
4권1호(2019년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI후보

1프라이빗 블록체인 활용 FTA원산지 정보관리 시스템 프로토타입 개발

저자 : 조형민 ( Hyung-min Cho ) , 김종현 ( Jong-hyun Kim ) , 이경희 ( Kyung-hee Lee )

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

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FTA가 확산됨에 따라 향후 급증할 것으로 예상되는 실제조사 등을 대비하여 국내거래 단계에서 원산지 정보의 정확성과 신뢰도 증진 필요성이 높아지고 있다. 그러나 현실적으로 원산지 관련 정보를 수집 및 관리하는데 있어 많은 문제점을 내포하고 있다. 이는 FTA 활용이익의 수출자 편향성과 발급유인 부족등과 함께 국내 제조기업들의 원산지 정보유통과 관리기술에 관한 부족도 중요한 원인으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 프라이빗 블록체인인 Hyperledger Fabric을 사용하여 원산지정보 관리시스템 프로토타입 구축을 통해 국내 기업들의 원활한 FTA원산지 (포괄) 확인서의 관리 및 유통의 효율성을 증진하고, 조작방지를 통한 신뢰성 증진을 지원하는 방안을 제시한다. 블록체인은 분산원장 혹은 신뢰 인터넷으로 불리면서 공급망 상에서 여러 관련기업들이 원산지 정보를 높은 신뢰성을 가지고 즉시 유통할 수 있는 기술적인 인프라를 제공하지만 아직 이의 실제 비즈니스 적용에 관한 연구는 시작단계에 머물러 있다.


As FTA is spreading, it is becoming more and more necessary to improve the accuracy and reliability of the country of origin information at the domestic trading stage in preparation for the actual surveys expected to surge in the near future. However, there are many problems in collecting and managing information related to origin. It is pointed out that the shortage of export-oriented profits and the incentive for issuance of FTA-related profits, as well as the lack of information on the distribution and management of origin information of domestic manufacturing companies are also pointed out as important causes. In this paper, we propose a method to improve the efficiency of management and circulation of smooth FTA origin (comprehensive) certificate of Korean companies and to improve reliability through manipulation prevention by building prototype of origin information management system based on private block chain Hyperledger. The block chain, called Distributed Ledger or Trusted Internet, provides a technical infrastructure that enables various related companies to distribute origin information with high reliability and immediate distribution in the supply chain, but research on its application is still in the beginning stage.

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2컨테이너 터미널 성능평가를 위한 대용량 이벤트 로그 정제 방안 연구

저자 : 박은정 ( Eun-jung Park ) , 배혜림 ( Hyerim Bae )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 11-27 (17 pages)

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컨테이너터미널 경영환경이 악화됨에 따라 컨테이너터미널의 수익률은 점차 감소하고 있다. 컨테이너터미널 운영자는 전반적인 컨테이너터미널의 문제점을 분석하고 개선함으로써 컨테이너터미널의 글로벌 경쟁력을 높이고자 한다. 이를 위해 컨테이너터미널은 운영 중 생성되는 데이터를 실시간으로 수집 및 저장하고 있으며, 운영자는 저장된 데이터를 활용하여 운영 문제를 분석하고자 많은 노력을 기울여왔다. 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영 프로세스의 특성을 분석하고 컨테이너터미널 운영을 효과적으로 분석하기 위한 컨테이너 프로세스 및 CKO(container keeping object) 프로세스를 제안한다. 또한 TOS(terminal operating system)에 저장된 데이터로부터 본 연구에서 제안된 프로세스를 생성하기 위한 이벤트 로그를 정의한다. 제안된 프로세스를 활용하여 비정상적인 프로세스를 만드는 불완전한 이벤트 로그가 어떻게 효과적으로 정제되는지 설명한다. 이벤트 로그를 쉽고 빠르게 수정하기 위한 프레임워크를 제안하였으며, 이를 검증하기 위해 python2.7을 이용하여 해당 프레임워크를 구현하였다. 또한 실제 컨테이너터미널에서 수집된 데이터를 입력 데이터로 사용하여 제안된 프레임워크의 타당성을 검증하였다. 그 결과, 이벤트 로그 정제를 통해 컨테이너터미널의 비정상적인 프로세스가 크게 개선되었음을 확인할 수 있었다.


There is gradually being a decrease in earnings rate of the container terminals because of worsened business environment. To enhance global competitiveness of terminal, operators of the container terminal have been attempting to deal with problems of operations through analyzing overall the terminal operations. For improving operations of the container terminal, the operators try to efforts about analyzing and utilizing data from the database which collects and stores data generated during terminal operation in real time. In this paper, we have analyzed the characteristics of operating processes and defined the event log data to generate container processes and CKO processes using stored data in TOS (terminal operating system). And we have explained how imperfect event logs creating non-normal processes are refined effectively by analyzing the container and CKO processes. We also have proposed the framework to refine the event logs easily and fast. To validate the proposed framework we have implemented it using python2.7 and tested it using the data collected from real container terminal as input data. In consequence we could have verified that the non-normal processes in the terminal operations are greatly improved.

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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 : pp. 29-38 (10 pages)

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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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4효과적인 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 : pp. 39-51 (13 pages)

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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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5Visual Cell : 바이오세포 이미지 빅데이터를 위한 이미지 분석 및 시각적 검색 시스템

저자 : 박범준 ( Beomjun Park ) , 조선화 ( Sunhwa Jo ) , 이수안 ( Suan Lee ) , 신지운 ( Jiwoon Shin ) , 유혁상 ( Hyuk Sang Yoo ) , 김진호 ( Jinho Kim )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 53-61 (9 pages)

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주변 세포의 구조적, 생화학적 지지체를 제공하는 세포 외 기질은 세포의 분열과 분화 등을 좌우하는 세포생리 조절인자이다. 바이오 분야에서는 3차원 조직공학 지지체인 스캐폴드를 제작하고, 제작한 스캐폴드에 줄기세포를 배양해 동물에 이식해 조직 재생력을 평가한다. 이는 조직 내 콜라겐과 같은 구성성분에 좌우된다. 따라서 조직 내 구성성분의 포함율 및 분포를 파악하는 것이 매우 중요한데, 이에 관한 데이터를 염색된 조직 이미지의 색상을 분석함으로써 얻어낸다. 이때 이미지 수집부터 분석까지의 과정이 적지 않은 비용이 소모되고 있고, 수집되고 분석된 데이터를 연구 기관마다 상이한 포맷으로 관리하고 있다. 따라서 데이터 통합관리 및 분석결과 검색 등이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 관련 빅데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 이 연구 분야에서 중요한 분석 척도인 색상을 기준으로 검색할 수 있는 바이오 이미지 통합 관리 및 검색 시스템을 제안한다.


The extracellular matrix, which provides the structural and biochemical support of surrounding cells, is a cell physiological modulator that controls cell division and differentiation. In the bio sector, the company produces Scapold, a three-dimensional support for tissue engineering, and cultivates stem cells in the produced Scapold to be transplanted into animals to assess tissue regeneration. This depends on components such as collagen in the tissue. Therefore, it is very important to identify the inclusion rate and distribution of components in the tissue, and the data are obtained by analyzing the color of the dyed tissue image. The process from image collection to analysis is costly, and the data collected and analyzed are managed in different formats by different research institutions. Therefore, data integration management and analysis results search are not being performed. In this paper, we establish a database that can manage relevant bigdata in an integrated manner, and propose a bio-image integrated management and retrieval system that can be searched based on color, an important analytical measure in this field of study.

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6주요 지역별 특성과 이동 기간 학습 기법을 활용한 장기 전력수요 예측 모형 개발

저자 : 공인택 ( Intaek Gong ) , 정다빈 ( Dabeen Jeong ) , 박상아 ( Sang-a Bak ) , 송상화 ( Sanghwa Song ) , 신광섭 ( Kwangsup Shin )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 63-72 (10 pages)

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전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수요 예측 모형을 개발하였다. 이를 통해 중장기부터 단기에 이르기까지 다양한 범위의 수요 예측에 해당 모델을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 기간 중에 발생하는 다양한 이벤트와 예외 상황을 고려할 수 있을 것이다.


For power energy, optimal generation and distribution plans based on accurate demand forecasts are necessary because it is not recoverable after they have been delivered to users through power generation and transmission processes. Failure to predict power demand can cause various social and economic problems, such as a massive power outage in September 2011. In previous studies on forecasting power demand, ARIMA, neural network models, and other methods were developed. However, limitations such as the use of the national average ambient air temperature and the application of uniform criteria to distinguish seasonality are causing distortion of data or performance degradation of the predictive model. In order to improve the performance of the power demand prediction model, we divided Korea into five major regions, and the power demand prediction model of the linear regression model and the neural network model were developed, reflecting seasonal characteristics through regional characteristics and migration period learning techniques. With the proposed approach, it seems possible to forecast the future demand in short term as well as in long term. Also, it is possible to consider various events and exceptional cases during a certain period.

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7교육 데이터와 분석 기법: 사례 연구를 중심으로

저자 : 권영옥 ( Youngok Kwon )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 73-81 (9 pages)

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지난 십여 년간 학생의 학습 과정에서 생성되는 방대한 데이터를 다양한 분석기술을 적용하여 학생의 학습 성과 및 교육 환경을 개선하기 위한 관련 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 교육데이터의 분석 결과를 성공적으로 활용하고 있는 대학의 사례들을 살펴본 후, 기존 사례 연구를 통해서 보다 구체적으로 분석 목적별로 어떤 데이터와 분석 기법이 사용되는지 정리하였다. 그리고 고찰 결과를 토대로 기존 분석의 한계점 및 향후 분석 방향에 대해 제안하고자 한다.


With the increase of education data, there have been many studies on the application of various analytics to improve students' performance and educational environments over the past decade. This paper first introduces the cases of universities that successfully utilize the analysis results and, more specifically, examines which data and analytical techniques are used for each analysis purpose. Based on the findings, the limitations of the current analytics and the direction of future analysis are discussed.

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8공간 데이터 분석 기반의 비즈니스의 혁신: 해외 사례 분석을 중심으로

저자 : 함유근 ( Yukun Ham )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 83-97 (15 pages)

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서 및 통신 기술 발전으로 기업경영과 관련된 공간 데이터가 급증하고 있다. 공간 데이터는 이제 2차원적인 지리 데이터를 벗어나 3차원 이상의 공간에 관한 비정형 데이터로 진화하고 있다. 가상공간과 현실공간을 연결해야 하는 제4차산업혁명과 함께 기업들이 이를 활용할 기회도 크게 확대되고 있다. 최근의 해외 사례들의 분석 결과 특히 공간 속에 위치한 고객과 사물의 상황을 파악하여 맞춤화된 서비스를 제공하고, 위험관리를 하며, 더 나아가 업무 프로세스의 혁신도 공간 데이터 분석으로 가능해지고 있다. 향후 공간 속 사람과 사물 들 간의 관계 및 상황을 다양한 소스로부터의 공간 데이터를 결합하여 실시간으로 분석하는 비즈니스 혁신이 모든 분야에서 확대될 전망된다.


With sensor and communication technology development, spatial data related to business activities is exploding. Spatial data is now evolving into atypical data about space over three dimensions, away from two-dimensional geographic data. In addition to the Fourth Industrial Revolution, which connects the virtual space with the real space, there is a great opportunity for companies to utilize it. The analysis of recent overseas cases shows that it is possible to analyze customized services by understanding the situation of customers and objects located in the space, to manage risk, and furthermore to innovate business processes by analyzing spatial data. In the future, business innovation that combines spatial data from various sources and real-time analysis of relationships and situations between people and objects in space is expected to expand in all business fields.

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9소셜 미디어 참여에 관한 연구 동향과 쟁점의 변화: 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용한 메타 분석을 중심으로

저자 : 신현보 ( Hyun-bo Shin ) , 선형주 ( Hyung-ju Seon ) , 이준기 ( Zoon-ky Lee )

발행기관 : (사)한국빅데이터학회 간행물 : 한국빅데이터학회지 4권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 99-118 (20 pages)

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본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.


This study used network analysis and clustering techniques to analyze studies on social media participation. As a result of the main path analysis, 37 major studies were extracted and divided into two networks: community-related networks and new media-related. Network analysis and clustering result in four clusters. This study has the academic significance of using academic data to grasp research trends at a macro level and using network analysis and machine learning as a methodology.

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10엔지니어링 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 : pp. 119-127 (9 pages)

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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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1연안해역에서 석유오염물질의 세균학적 분해에 관한 연구

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