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1빅데이터 어휘 분석을 통한 유기농 브랜드 특성 연구 - 국내 유기농생리대 중심으로 -

저자 : 이수진 ( Lee Su-jin ) , 김수정 ( Kim Su-jeung )

발행기관 : 커뮤니케이션디자인학회(구 시각디자인학회) 간행물 : 커뮤니케이션 디자인학연구 70권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 204-217 (14 pages)

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본 연구는 온라인상에서 다양한 정보의 교류 및 브랜드 마케팅이 활성화되고 있는 시점에서 온라인 빅데이터 어휘 분석을 바탕으로 국내 유기농생리대 브랜드의 특징을 도출함으로서 브랜드 현재 가치 및 추후 나가야 할 방향을 모색해보고자 하는데 그 의의가 있다. 연구 대상 및 방법은 2018년 한국기업평판연구소의 평판분석 순위를 바탕으로 국내 유기농생리대 브랜드 1,2위인 ‘U’브랜드와 ‘I’브랜드를 선정하고 빈도 분석, 중심성 분석 및 네트워크 시각화에 의한 군집 분석을 바탕으로 브랜드 별 어휘 특징을 통해 다음과 같은 결론을 내려 볼 수 있었다. ‘U’생리대브랜드는 첫 번째, 안전과 믿음에 관한 긍정적 어휘가 나타남을 통해 유기농생리대에 대한 믿음과 신뢰를 보여준다. 두 번째, 일반생리대에서부터 다회용 면생리대 및 환경 친화적 생리컵 까지 다양한 친환경적 소재 및 제품을 고려한다는 것을 알 수 있다. 세 번째, ‘건강’, ‘여성청결’, ‘검출’과 같은 여성건강에 높은 관심도를 통해 건강에 높은 관여도를 보여주었다. 반면에 가격과 같은 구매 조건에 있어서는 낮은 관여도를 보여주었다. 즉, 다양한 친환경적 소재를 통한 건강 중심의 능동적 소비태도를 보여주며 가격 조건에는 민감하지 않은 소비층으로 나타났다. 그러므로 ‘U’브랜드는 가격조건 보다는 건강이라는 핵심 키워드를 바탕으로 안전한 자연 친화적 소재를 주요 전략으로 노출시키는 마케팅이 필요할 것으로 보인다. 예를 들어 친환경 방법을 통해 재배된 생리대 소재가 여성 청결 및 피부 건강에 미치는 영향들을 보다 더 적극적으로 표출한다면 건강 가치에 민감한 생리대 시장에 만족감을 제공함으로서 더 나은 판매량을 주도할 수 있을 것이다. 이에 반해 ‘I’생리대브랜드는 첫 번째 이전 브랜드와 마찬가지로 안전에 대한 긍정 어휘가 나타남으로서 안전에 대한 신뢰성을 보여준다. 두 번째, 여타의 다른 소재보다는 유기농 관련 소재만을 주요 탐색하면서 소재에 대한 좁은 스펙트럼을 보이지만 사용자 경험을 적극적으로 탐색함으로서 신중하며 깊은 탐색을 보여준다. 세 번째, 소재에 대한 깊은 탐색은 생리대 논란과 결부됨으로서 그 불안감에 대한 반작용 현상으로 나타났다. 네 번째, 반면 할인, 이벤트와 같은 가격 조건을 꼼꼼히 따지는 합리적 소비태도를 보여줌으로서 구매 조건에 민감하지 않은 ‘U’브랜드와 사뭇 다른 결과를 보여주고 있다. 그러므로 ‘I’생리대브랜드는 유기농 소재에 대한 안전함을 보다 적극적으로 어필하며 동시에 온라인 할인 및 구매이벤트 마케팅을 동시에 펼친다면 가격에 민감하지만 소재도 무시 못 하는 젊은 층들에게 만족감을 주며 유기농시장에서 사뭇 소외될 수 있는 젊을 층을 공략할 수 있는 좋은 기회가 될 수 있을 것이다.


This research aims to find out the current value and features of the Korean organic sanitary pad brand and the direction to go forward in the future by the corpus analysis based on online big data. Based on the ranking of the reputation analysis by the Korea Institute of Business Review, the following conclusion was reached through the characteristics of each brand based on the selection of two organic sanitary pad brands ‘U’ and ‘I’ based on frequency analysis, centrality analysis and cluster analysis by network visualization. The ‘U’sanitary pad is the first to show trust in organic sanitary pads through the positive vocabulary of safety and belief. Second, we could see that we consider a variety of eco-friendly materials and products from general sanitary pads to multi-use cotton sanitary pads and environment-friendly menstrual cups. Third, the high level of concern for women's health such as ‘health’, ‘women's cleanliness’ and ‘detect’ showed a high level of involvement in health. On the other hand, they were showing low involvement in purchasing conditions such as prices. In other words, it shows an active consumption attitude centered on health through safety and diverse eco-friendly materials, and is considered a consumer group that is not sensitive to price conditions. Therefore, the ‘U’ brand will need marketing to expose safe, environmentally friendly materials as its main strategy based on the key keyword of health rather than price conditions. For example, if the ‘U’ brand make a marketing that the sanitary pad grown through eco-friendly methods on women's cleanliness and skin health affect on women's health, it could lead to better sales by providing satisfaction with the health value-conscious sanitary pad market. In contrast, the ‘I’sanitary pad shows the reliability of safety, with positive words just like the first previous brand. Second, it shows careful and deep exploration by actively exploring the user experience, although it focuses on organic materials rather than other materials. Third, the deep search for organic materials is associated with the sanitary pad controversy, which is considered a reaction to the anxiety. Fourth, it shows a rational consumption attitude that scrutinizes price conditions such as discounts and events. This attitude shows quite different results from the ‘U’ brand that is not sensitive to the terms of purchase. Thus, the ‘I’sanitary pad can provide a good opportunity to target young people in their 20s, who are price sensitive but can't ignore the material, by more actively appealing to the safety of organic materials and at the same time marketing online discounts and purchase events.

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2데이터의 효율적 활용을 위한 빅데이터 분석 교육과정 사례 연구

저자 : 송영아 ( Young-a Song )

발행기관 : 한국실천공학교육학회 간행물 : 실천공학교육논문지 12권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 23-29 (7 pages)

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ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.


Data generated by the development of ICT, the diversification of ICT devices and services and the expansion of social media are categorized as big data characterized by the amount, variety and speed of the data. The spread of the use of big data is expected to have the effects of identifying the status quo by analyzing data in all industries, predicting the future, and creating opportunities to apply it. However, while it is imperative for these things to be done, the nation still lacks professional training institutions or curricula. In this case study, we will investigate and compare the state of education for the training of big data personnel in Korea, find out what level and level of education is being trained to nurture balanced professionals, and prepare an opportunity to think about how it can help students create value at a time when the need for education is growing in the wake of awareness of big data.

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3증거기반 정책에서의 빅데이터에 관한 연구

저자 : 김선영 ( Sunyoung Kim )

발행기관 : 한국정책학회 간행물 : 한국정책학회보 29권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 69-91 (23 pages)

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과학기술과 컴퓨터 과학의 발전과 함께 인터넷과 센서로 연결된 사회에서는 사람들의 행위, 상호작용, 그리고 경제적 상황 등에서 다양한 종류, 다양한 형태의 엄청난 양의 데이터가 쉼 없이 생성·저장되고 있다. 이를 빅데이터라고 한다. 다양한 영역에서 그 활용이 개발되고 있는 빅데이터는 행정기관의 효율성 제고와 정책수단으로도 긍정적 평가를 받고 있다. 빅데이터는 기계학습을 통해 목적에 맞게 활용될 수 있다. 특히 종래의 전통적 데이터를 통한 실증연구가 정책의 근거로 사용되는 것처럼, 빅데이터도 증거기반 의사결정에서 중요한 도구로 활용된다. 증거기반 의사결정에서 기계학습방법을 통한 빅데이터 분석은 데이터 하위 모집단을 두루 분석할 수 있게 해 이전에 데이터를 통해 찾아볼 수 없었던 편향된 현상뿐만 아니라 전반적인 사회현상을 구체적으로 살펴볼 수 있게 한다. 동시에 데이터의 메타성으로 인해 더욱 정확한 예측을 가능하게도 한다. 이는 여러 나라에서 개발·적용되고 있는 사례를 통해 알 수 있다. 그러나 최근 빅데이터를 기반으로 수립된 정책과 현실 적용 간의 차이는 정책에서의 빅데이터 사용에 대한 우려의 원인이 되고 있다. 이에 대해 전통적인 데이터로부터 빅데이터를 이해하고 빅데이터 분석을 위한 기계학습방법에 관한 정리를 통해 근거기반 정책 결정 도구로 빅데이터의 활용에 관한 함의를 얻는 데 그 목적이 있다.


With the development of science and computer science, huge amounts of data of various kinds and types of people's behavior, interaction, and social-economic situation. are continually being generated and stored in the society connected with the internet and sensors. This is called big data. Big data can be used depending on the research purpose by using machine learning. The big data, which is actively used by the private sector, is also positively evaluated as a means of improving the efficiency of government agencies’ work and policy means. In particular, just as empirical research using traditional data is used as evidence for a policy, big data can be used in evidence-based decision making. This is because it allows researchers to investigate not only human society that has not been experienced before but also overall social phenomena by analyzing big data through the machine learning method that can analyze commonality and heterogeneity of data sub-populations and entire population in detail. At the same time, the massive volume of data makes it possible to make more accurate predictions. However, in most studies on big data related to making decisions or policies, the analysis approach of big data tends to be based on the traditional data approach method. As a result, it is pointed out that the policy results of big data analysis in the evidence-based policy perspective are not satisfied. This study discovered that the result is a lack of understanding of big data. The purpose of this study is to understand the big data concept and characteristics from the traditional data and to obtain the implications for the use of big data as an evidence-based policy means with the understanding of the machine learning method for big data analysis.

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4빅데이터를 활용한 드론의 이상 예측시스템 연구

저자 : 이양규 ( Yang-kyoo Lee ) , 홍준기 ( Jun-ki Hong ) , 홍성찬 ( Sung-chan Hong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 21권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 27-37 (11 pages)

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최근 국내외 빅데이터가 4차 산업혁명의 핵심기술로 급부상하고 있다. 또한, 4차 산업혁명의 발달과 더불어 드론에 대한 활용도와 수요가 계속 증가하고 있으며, 이에 관한 결과로 이제 드론은 일상생활과 다양한 산업 활동에 많이 활용되고 있다. 하지만 드론의 활용이 많아지면서 추락의 위험 또한 높아지고 있다. 드론은 비행 시 드론 내부 특성상의 간단한 구조로 인하여 작은 문제에도 쉽게 추락할 수 있는 위험요소를 항상 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 드론 추락 위험요소를 예측하고 추락을 방지하기 위하여 드론의 구동 모터와 일체형으로 ESC(Electronic Speed Control)를 부착하고 그 안에 가속도 센서를 장착해 진동 데이터를 실시간으로 수집 및 저장하고 그 데이터를 실시간으로 처리 및 모니터링 한다. 그리고 모니터링 상황에서 얻어진 빅데이터를 통한 데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform,FFT) 알고리즘을 이용하여 수집된 빅데이터를 분석하여 드론 추락의 위험을 최소화하는 예측시스템을 제안하였다.


Recently, big data is rapidly emerging as a core technology in the 4th industrial revolution. Further, the utilization and the demand of drones are continuously increasing with the development of the 4th industrial revolution. However, as the drones usage increases, the risk of drones falling increases. Drones always have a risk of being able to fall easily even with small problems due to its simple structure. In this paper, in order to predict the risk of drone fall and to prevent the fall, ESC (Electronic Speed Control) is attached integrally with the drone's driving motor and the acceleration sensor is stored to collect the vibration data in real time. By processing and monitoring the data in real time and analyzing the data through big data obtained in such a situation using a Fast Fourier Transform (FFT) algorithm, we proposed a prediction system that minimizes the risk of drone fall by analyzing big data collected from drones.

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5빅데이터를 활용한 호텔경영학 연구동향 분석: 언어네트워크 분석을 중심으로

저자 : 최우성 ( Choi Woo-sung )

발행기관 : 한국관광산업학회 간행물 : Tourism Research 45권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 265-286 (22 pages)

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본 연구는 2001년부터 2019년까지 발행된 호텔을 키워드로 작성된 학술지논문을 분석하여 호텔 분야의 연구동향을 살펴보고 향후 연구방향에 대한 시사점을 알아보고자 빅데이터를 활용한 분석방법 중 언어네트워크 분석을 실시하였다. 데이터는 학술연구정보서비스의 데이터베이스를 이용하여 국내학술논문 5,506편을 분석하였다. 분석결과 아래와 같은 결과가 도출되었다. 첫째, 2001년부터 2019년까지의 연구들 중 연차별로 연구동향의 흐름을 파악하기 위해 5년 단위로 호텔 관련 논문 주요 키워드 빈도분석 및 연결 중심성 결과 초기에는 고객관련 연구가 주를 이루었고, 중반에는 호텔종사원에 대한 연구, 그리고 최근에는 4차산업혁명과 함께 변화되고 있는 호텔에 관한 연구들이 주를 이루고 있었다. 둘째, 호텔 관련 논문 주요 키워드 전체 네트워크 분석결과 호텔 관련 국내 학술논문은 호텔을 이루고 있는 기본적인 요소들(종사원, 고객, 서비스)에 대한 연구들이 중점적으로 진행되고 있었으며, 조직과 관련된 거시적 관점의 연구들이 비교적 적게 연구가 되고 있었다. 마지막으로 주요 키워드 CONCOR분석 결과 가장 중요한 요소로 호텔 종사자, 직무성과, 직무열의, 조직몰입, 이직의도 등 인적자원 관리와 관련된 연구가 주를 이루고 있는 것으로 나타났다. 이처럼 한국에서의 호텔경영과 관련된 학문적 및 실무적 역사는 짧지만 다른 학문에 비해 괄목할 만한 연구들이 진행되었으며, 시대적 흐름과 사회적 환경 등을 반영한 연구들이 진행되고 있다는 것이다. 즉 호텔경영학은 순수학문이라기보다는 사회적 현상 및 트렌드를 반영한 사회과학의 대표적인 학문으로 학문의 정체성이 확보되고 있음을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다.


This study analyzed academic theses published from 2001 to 2019 that use the word ‘hotel’ as a keyword to observe research trends of the hotel field and it conducted language network analysis among analysis methods utilizing big data to observe implications for future research direction. For data, 5,506 Korean academic essays were analyzed using the database of the Research Information Sharing Service. Through analysis results, the following results were deduced. First, frequency analysis of major keywords and degree centrality with regard to hotel related theses conducted in 5 year units to look into annual flows of research trends showed that, among research from 2001 to 2019, customer-related research was mainly conducted in initial stages and research on hotel employees was mainly conducted in middle stages, and recently, research on hotels that are changing along with the Fourth Industrial Revolution has mainly being conducted. Second, analysis of networks of all major keywords of hotel related theses showed that hotel related Korean academic theses were mainly being written on basic elements of hotels (employees, customers, service) and there were relatively few studies of macroscopic perspectives related to organizations. Lastly, analysis of the major keyword of “CONCOR” showed that studies handling human resource management such as hotel employees, job performance, job engagement, organizational commitment, and turnover intention as the most important elements were mainly being conducted. Like this, while the academic and practical history of hotel management has been short in Korea, studies that are worthy of close attention have been conducted when comparisons are made to other fields of study and research that reflects the stream of the times and social environments is being conducted. In other words, this study shows that hotel management is securing its identity as an academic field as a representative field of study of the social sciences that reflects social phenomena and trends instead of being a purely academic field.

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6빅데이터를 활용한 도시공원 이용행태 특성의 시계열 분석

저자 : 우경숙 ( Woo Kyung-sook ) , 서주환 ( Suh Joo-hwan )

발행기관 : 한국조경학회 간행물 : 한국조경학회지 48권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 35-45 (11 pages)

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본 연구는 현대사회에서 도시민의 행태를 지원하는 공간으로 공원에 주목하였다. 현대의 도시공원은 특정한 역할을 하는 공간으로 국한되지 않으며, 공공의 성격을 가지고 있어 이용자의 이용행태에 따라 그 기능·의미가 변화할 수 있다. 또한, 현재 온라인상의 데이터는 방문할 공원의 선택 혹은 공원 이용행태의 결정을 지원하는 단계로 접어들었다. 이에 본 연구는 빅데이터의 자료 기반의 특징인 시계열 분석이 가능하도록 데이터를 수집할 수 있는 최초 년도인 2000년부터 2018년까지 여의도공원·여의도 한강공원과 양재 시민의 숲의 행태 변화를 빅데이터 기법인 텍스트마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network;사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 시간의 흐름에 따라 주요 이용행태와 행태에 영향을 미치는 요소에 변화가 있었다. 여의도공원·여의도 한강공원의 이용행태는 제 Ⅰ시기는 ‘타다’(동적행태), 제 Ⅱ시기는 ‘찍다’(정보통신서비스 행태), 제 Ⅲ시기는 ‘걷다’(동적행태), 제 Ⅳ시기는 ‘먹다’(에너지원 행태)로 시간의 흐름에 따라 주요 행태가 다양하게 변화하는 모습이고, 양재 시민의 숲은 제Ⅰ시기는 ‘걷다’(동적행태), 제 Ⅱ시기는 ‘걷다’(동적행태), 제 Ⅲ시기는 ‘걷다’(동적행태), 제 Ⅳ시기는 ‘놀다’(동적행태)로 주로 동적행태 위주의 행태가 나타나는 것으로 나타났다. 주요 행태에 영향을 미치는 요소로 여의도공원·여의도 한강공원은 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 도출되었고, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있었다. 다음으로 대상지의 행태는 시기별로 특정 행태에 집중화되어 있으며, 차후 발생하는 행태를 선택하거나 제약하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상지에 다양한 행태가 일어나지 않을 뿐만 아니라, 공간, 시설 등이 골고루 활용되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 연구결과의 흥미로운 점은 두 공원에서 공통적으로 눈에 띄게 급증한 행태는 에너지원 행태(먹다, 마시다)와 소비행태(사다, 대여하다)이다. 에너지원 행태는 두 공원에서 모두 제 Ⅲ시기에서 제 Ⅳ시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높았다. 또한, 공원에 방문하는 시민들은 식음료비, 자전거 등의 대여비, 이밖에 행사 참여 등과 관련된 소비의사가 있으며, 공원이 도심 내 휴식공간에서 지역경제 활성화라는 측면에서 본다면 긍정적으로 평가할 수 있을 것이다. 본 연구는 데이터 기법을 활용하여 도시공원 이용행태를 분석하였다는 점과 오늘날 도시공원은 휴식, 산책 등의 역할을 넘어서 시대적인 트렌드를 반영하며, 소비 성향이 나타나는 놀이공간으로 성향이 변화하였다는 결과를 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 현대 도시공원에서 일어나는 행태는 양과 내용이 과거와 다르게 변화하고 있다. 그러므로 빅데이터를 통해 수집되는 대규모 집단의 행태를 유형화하고, 이러한 결과를 바탕으로 이루어지는 다학제적인 논의를 통해 오늘날 도시공원을 시민들이 어떻게 이용하고 있는지를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.


This study focused on the park as a space to support the behavior of urban citizens in modern society. Modern city parks are not spaces that play a specific role but are used by many people, so their function and meaning may change depending on the user's behavior. In addition, current online data may determine the selection of parks to visit or the usage of parks. Therefore, this study analyzed the change of behavior in Yeouido Park, Yeouido Hangang Park, and Yangjae Citizen's Forest from 2000 to 2018 by utilizing a time series analysis. The analysis method used Big Data techniques such as text mining and social network analysis. The summary of the study is as follows. The usage behavior of Yeouido Park has changed over time to “Ride" (Dynamic Behavior) for the first period (I), “Take" (Information Communication Service Behavior) for the second period (II), “See” (Communicative Behavior) for the third period (III), and “Eat” (Energy Source Behavior) for the fourth period (IV). In the case of Yangjae Citizens’ Forest, the usage behavior has changed over time to “Walk” (Dynamic Behavior) for the first, second, and third periods (I), (II), (III) and “Play” (Dynamic Behavior) for the fourth period (IV). Looking at the factors affecting behavior, Yeouido Park was had various factors related to sports, leisure, culture, art, and spare time compared to Yangjae Citizens’ Forest. The differences in Yangjae Citizens’ Forest that affected its main usage behavior were various elements of natural resources. Second, the behavior of the target areas was found to be focused on certain main behaviors over time and played a role in selecting or limiting future behaviors. These results indicate that the space and facilities of the target areas had not been utilized evenly, as various behaviors have not occurred, however, a certain main behavior has appeared in the target areas. This study has great significance in that it analyzes the usage of urban parks using Big Data techniques, and determined that urban parks are transformed into play spaces where consumption progressed beyond the role of rest and walking. The behavior occurring in modern urban parks is changing in quantity and content. Therefore, through various types of discussions based on the results of the behavior collected through Big Data, we can better understand how citizens are using city parks. This study found that the behavior associated with static behavior in both parks had a great impact on other behaviors.

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7빅 데이터 분석을 기반으로 하는 첨단과학기법의 현황과 한계 - 범죄예방과 수사의 측면에서 -

저자 : 최정일 ( Choi Jungil )

발행기관 : 한국법학회 간행물 : 법학연구 77권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 57-77 (21 pages)

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범죄예방 및 수사방법으로 지능형 CCTV, 드론(Drone), 생체인식(Biometric Technology)기기, 로봇, 자율주행차 등 첨단과학기기와 결합한 AI(인공지능) 기법이 주목을 받고 있는데, AI(인공지능) 기술은 단순히 주어진 정보를 수집하는 것에 그치는 것이 아니라, 음성인식, 홍채인식, 얼굴인식, 지문인식, DNA 매핑 분석 등 감시 시스템에서 패턴을 인식하고 알고리즘을 기반으로 패턴을 분석해서 수사기관에 유의미한 데이터를 제공해주는 역할을 한다. 이와 같이 수사과정에서 획득한 막대한 양의 데이터를 유의미한 자료로 분류해서 범죄예방과 수사에 활용하기 위해서는 데이터 분석 시스템이 필요한데, 여기에 가장 적합한 것이 바로 빅 데이터(Big Data) 분석기법이다. 범죄예방과 수사의 측면에서 빅 데이터와 관련된 다양한 첨단 과학기법의 긍정적 효과는 부인할 수 없다. 다만 우리는 이러한 첨단과학기술이 가진 부정적 측면을 외면해서는 안 된다. 특히 인공지능 알고리즘의 의사결정 구조 및 데이터의 불투명성 문제를 최소화하고 인공지능기술을 기반으로 한 범죄예방 및 수사 프로그램을 발전시키기 위해서는 알고리즘 의사결정에 관한 설명가능성을 일정 정도 법적으로 강제하는 방법이 검토될 필요가 있다. 나아가 첨단과학기술이 그 효용성이 높다고 해서 첨단과학기술의 무제한적 활용이 정당화 되는 것은 아니다. 따라서 개인의 사생활(Privacy)침해를 최소화하면서 범죄예방과 수사 목적을 원활하게 수행할 수 있는 첨단과학기술의 합리적 활용이 요구된다.


As crime prevention and investigation methods, AI (artificial intelligence) technology combined with advanced scientific devices such as intelligent CCTV, drones, biometric technology devices, robots and autonomous vehicles are attracting attention. Technology is not just about collecting information, but it also recognizes patterns in surveillance systems such as voice recognition, iris recognition, face recognition, fingerprint recognition, DNA mapping analysis, and analyzes patterns based on algorithms to provide meaningful data to investigative agencies. It serves to provide. In order to classify the huge amount of data obtained in the process of investigation into meaningful data and use it for crime prevention and investigation, a data analysis system is most suitable for the Big Data analysis method. In terms of crime prevention and investigation, the positive effects of various advanced science techniques related to big data are undeniable. We must not ignore the negative aspects of these advanced technologies. In particular, in order to minimize the problem of opacity of decision making structure and data of AI algorithms and to develop crime prevention and investigation programs based on AI technology, methods to enforce legally descriptiveness of algorithm decision making to some extent will be examined. There is a need. Nor can it justify the unlimited use of advanced science and technology. Therefore, rational utilization of advanced science and technology that can smoothly perform crime prevention and investigation purposes while minimizing personal privacy infringement is required.

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8행정학을 중심으로 본 빅데이터와 경험적 현상학적 접근을 통한 빅데이터 활용 제고

저자 : 김선영 ( Kim Sun Young )

발행기관 : 한국지방정부학회 간행물 : 지방정부연구 24권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 215-240 (26 pages)

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행정학은 사회과학의 다양한 분야 중에도 실천성이 강조되는 학문이다. 이러한 점에서 본 연구는 행정학을 중점으로 빅데이터 활용을 고민하였다. 이 과정에, 행정에 관한 주된 학문인 행정학이 지닌 학문적 의미에 대한 이해, 행정학에서의 빅데이터 활용에 관한 논의, 그리고 실천력 제고를 위한 빅데이터 활용과 현상학적 방법을 살펴보았다. 이는 행정학에서 데이터를 활용한 실증연구에 대해 계속되고 있는 논의와 같아 보이지만, 빅데이터는 단순 행정과 행정서비스 시스템을 자동화하는 데 사용되는 데이터 집합이라는 점에서 차이가 있다. 빅데이터를 활용한 연구와 경험적 현상학적 접근의 연계는 다음과 같다. 먼저, 정제되지 않는 빅데이터 집합을 현상학에서의 살아있는 사회로 간주한다. 이는 연구자가 연구 목적에 따라 빅데이터 집합을 정제하고 분석을 설계하는 것과 같이 현상학적 접근 역시 구분되지 않은 사회현상에서 연구 목적에 따라 연구대상을 선정하고 분석기법을 채택하기 때문이다. 이러한 점에서 빅데이터를 활용한 연구접근과 경험적 현상학적 접근을 동일시하고, 선행된 빅데이터를 활용한 연구를 경험적 현상학적 접근을 통해 해석한다. 이를 바탕으로, 사회의 특정 현상을 빅데이터 집합에서 정제한 데이터의 실증분석결과에 대한 설명적 기술을 통해 연구자의 학문적 배경과 연구배경을 바탕으로 하는 의미 단위 분석, 그리고 상황적·일반적 구조화하는 과정을 통해 해석하고 이해과정을 제시하였다.


This study examined the use of big data in Public Administration, a study field that emphasizes practicality among various research fields of social science. First of all, based on the understanding of the academic meaning of public administration, this study reviewed the use of big data in public administration. And then, to improve the academic practicality, it is presented an empirical phenomenological approach as a method for understanding the meaning from using big data. This seems like a critical discussion of empirical research based on positivism in public administration but a study with using big data differs in that it can automate simple administration procedures and administrative services through using the big data. The research using big data is grafted onto an empirical phenomenological approach is as follows. Above all, the unfiltered big data set is premised as a living society in the phenomenological perspective. And then, because a researcher selects the research group from groups that experience a same social phenomenon in a society depending on the research question and aim in a study with an empirical phenomenological method same like that a researcher filters the big data set and designs research approach depending on the research purpose in a positive study through using big data, by putting the two processes on the same line the researcher understands and interprets the use of big data through an empirical phenomenological approach. Finally, this study suggested a procedure of a study with using big data through an empirical phenomenological approach consisting of meaning unit analysis, contextual and general structuring process from describing the analysis result of filtered big data based on positivism on the certain phenomena in a society.

KCI등재

9보건의료 빅데이터 및 의료 플랫폼의 사회적 쟁점: 「보건의료 빅데이터 플랫폼」시범사업의 사례 분석을 중심으로

저자 : 최지혜 ( Jihye Choi ) , 남태우 ( Taewoo Nam ) , 조민효 ( Rosa Minhyo Cho )

발행기관 : 성균관대학교 국정관리대학원 간행물 : 국정관리연구 15권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 139-176 (38 pages)

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본 연구는 4차 산업혁명의 주요 화두인 「보건의료 빅데이터 플랫폼」시범사업을 정책 네트워크 모형을 기반으로 사례분석하였다. 정치·경제·사회 측면에서 환경적 맥락을 살펴본 결과 보건의료 빅데이터를 신산업의 핵심 동력으로 인식하는 정치적·경제적 맥락과 국민의 개인정보가 보호받지 못하거나 개인정보의 오·남용 및 유출을 우려하는 사회적 맥락이 나타났다. 주요정책 행위자는 보건복지부를 중심으로 하는 찬성 측과 시민단체를 중심으로 하는 반대 측이 나타났으며, 개인정보보호 법률과의 충돌, 개인정보 유출, 개인정보 영리화 가능성이라는 세 가지 쟁점과 이에 따른 집단별 전략이 드러났다. 본 연구는 다음의 정책적 제언을 제시한다. 첫째, 보건의료 빅데이터 플랫폼」시범사업뿐만 아니라 4차 산업혁명 전반에서 마주하게 되는 쟁점 및 규범을 논의할 수 있는 장치가 필요하다. 둘째, 4차 산업혁명의 기술에 대한 윤리지침을 마련할 수 있도록 정부 차원에서 이를 촉진하는 움직임이 필요하다.


This study aims to examine the public use of healthcare big data and medical platform by policy network analysis on South Korea’s 「Health Care Big Data Platform」 pilot project. Through careful context analyses, we found that the political and economic contexts regarding the implementation of the pilot project can be characterized by healthcare big data being recognized as a key driver of new business opportunities, whereas the social context was tainted by concerns that using healthcare data in this manner introduces the possibility of personal information leakage and privacy violation. In the study of policy networks, there were actors composed of proponents and opposition groups. The main conflicts between the actors can be summarized into three crucial issues including 1) value conflicts with the current Personal Information Protection Act, 2) concerns about personal information leakage, and 3) commercialization of personal information. Results from the analyses suggest the need for an institution that can facilitate open discussion on related issues and norms, not only regarding healthcare big data and medical platform but also with respect to changes expected by the fourth industrial revolution. Furthermore, the government’s role in promoting discourse on ethical guidelines for the fourth industrial revolution technologies is emphasized.

KCI등재

10소셜 빅데이터를 이용한 한국내의 대만음식 트렌드 분석: 블로그 텍스트 분석을 중심으로

저자 : 고진현 ( Jinhyun Koh ) , 정유경 ( Yukyeong Chong )

발행기관 : 관광경영학회 간행물 : 관광경영연구 96권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 71-91 (21 pages)

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The purpose of this study is to analyze the trend of Taiwanese food in Korea using text mining analysis among social big data for blogs of representative portal site in Korea, and analyzed annual trends from 2015 to 2019. The frequency was analyzed by the collected data set of blogs searched for 'Taiwanese food', and 'Taiwan', 'Travel', and 'Food' were maintained high frequency steadily in the first ranking group. The main attribute of Taiwanese food is 'street food in the night market' as well. Since then, food-related words such as 'famous place for visit', 'local restaurants', 'tasty' and 'recommendation' have been frequently found in the second ranking group. Specific Taiwanese food appeared, especially 'Beef noodle', 'Mango bingsu(snow flakes with syrup)', 'Bubble tea', 'Taiwanese pancake', and 'Zippie(flat fried chicken) ' were recognized as the representative Taiwanese foods in Korea. These findings are expected to be valuable information for entering the Korean food market, which emphasizes the value for money and shows preferences for snack foods or sweet desserts.

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