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1빅데이터 분석을 활용한 홈트레이닝 시장 전망 및 발전방안에 관한 연구

저자 : 이재문 ( Lee Jae-moon )

발행기관 : 한국체육학회 간행물 : 한국체육학회지 60권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 189-202 (14 pages)

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본 연구는 최근 코로나19로 인해 급성장하고 있는 홈트레이닝의 미래 시장 전망 및 마케팅 전략을 제시하고자 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 네트워크 분석의 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 오피니언마이닝, TF-IDF, 연결중심성, 의미연결망분석을 실시하였으며, 연구기간은 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 한정하였다. 분석 결과, 온택트 홈트라이프, 홈트장비, 감성, 기타로 4개의 요인으로 범주화 하였다. 따라서 본 연구의 결과가 향후 다가올 미래 시대를 대비하기 위한 홈트레이닝 시장 방향성 전략 및 정책적 방안을 위한 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.


This study conducted big data analysis to suggest future market prospects and marketing strategies for home training, which is rapidly growing due to the recent Corona 19. To this end, text-mining, opinion-mining, tf-idf, connection degree centrality, and semantic network analysis were performed using textom, a social matrix program, and Ucinet6 for network analysis. The study period was limited from january 1, 2019 to september 30, 2020. As a result of the analysis, it was categorized into four factors: on-tact home training life, home training Item, emotion, and others. Therefore, it is expected that the results of this study will serve as basic data for the home training market direction strategy and policy measures to prepare for the future era to come.

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2공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형

저자 : 이규엽 ( Rhee Gyuyurb ) , 박상철 ( Park Sang Cheol ) , 류성열 ( Ryoo Sung Yul )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 21권 4호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 243-263 (21 pages)

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본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.


The purpose of this study is to propose the performance measurement model for open big data platform. In order to develop the performance measurement model, we have integrated big data reference architecture(NIST 2018) with performance prism model(Neely et al. 2001) in the platform perspective of open big data. Our proposed model consists of five key building blocks for measuring performance of open data platform as follows: stakeholder contribution, big data governance capabilities, big data service capabilities, big data IT capabilities, and stakeholder satisfaction. In addition, our proposed model have twenty four evaluation indices and seventy five measurement items. We believe that our model could offer both research and practical implications for relevant research.

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3빅데이터 분석 기반의 메타스터디를 통해 본 공유경제에 대한 학술연구 동향 분석

저자 : 김기연 ( Ki-youn Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 21권 4호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 97-107 (11 pages)

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본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.


This study aims to conduct a comprehensive meta-study from the perspective of content analysis to explore trends in Korean academic research on the sharing economy by using the big data analytics. Comprehensive meta-analysis methodology can examine the entire set of research results historically and wholly to illuminate the tendency or properties of the overall research trend. Academic research related to the sharing economy first appeared in the year in which Professor Lawrence Lessig introduced the concept of the sharing economy to the world in 2008, but research began in earnest in 2013. In particular, between 2006 and 2008, research improved dramatically. In order to grasp the overall flow of domestic academic research of trends, 8 years of papers from 2013 to the present have been selected as target analysis papers, focusing on titles, keywords, and abstracts using database of electronic journals. Big data analysis was performed in the order of cleaning, analysis, and visualization of the collected data to derive research trends and insights by year and type of literature. We used Python3.7 and Textom analysis tools for data preprocessing, text mining, and metrics frequency analysis for key word extraction, and N-gram chart, centrality and social network analysis and CONCOR clustering visualization based on UCINET6/NetDraw, Textom program, the keywords clustered into 8 groups were used to derive the typologies of each research trend. The outcomes of this study will provide useful theoretical insights and guideline to future studies.

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4빅데이터 및 고성능컴퓨팅 프레임워크를 활용한 유전체 데이터 전처리 과정의 병렬화

저자 : 변은규 ( Eun-kyu Byun ) , 곽재혁 ( Jae-hyuck Kwak ) , 문지협 ( Jihyeob Mun )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 8권 10호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 231-238 (8 pages)

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차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.


Analyzing next-generation genome sequencing data in a conventional way using single server may take several tens of hours depending on the data size. However, in order to cope with emergency situations where the results need to be known within a few hours, it is required to improve the performance of a single genome analysis. In this paper, we propose a parallelized method for pre-processing genome sequence data which can reduce the analysis time by utilizing the big data technology and the highperformance computing cluster which is connected to the high-speed network and shares the parallel file system. For the reliability of analytical data, we have chosen a strategy to parallelize the existing analytical tools and algorithms to the new environment. Parallelized processing, data distribution, and parallel merging techniques have been developed and performance improvements have been confirmed through experiments.

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5경영분석 업무에 종사하는 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정 제안

저자 : 홍필태 ( Pil-tae Hong ) , 우종필 ( Jong-pil Yu )

발행기관 : 한국실천공학교육학회 간행물 : 실천공학교육논문지 12권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 31-39 (9 pages)

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빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.


Big data analysis is analyzed and used in a variety of management and industrial sites, and plays an important role in management decision making. The job competency of big data analysis personnel engaged in management analysis work does not necessarily require the acquisition of microscopic IT skills, but requires a variety of experiences and humanities knowledge and analytical skills as a Data Scientist. However, big data education by state-run and state-run educational institutions and job education institutions based on the National Competency Standards (NCS) is proceeding in terms of software engineering, and this teaching methodology can have difficult and inefficient consequences for non-technical majors. Therefore, we analyzed the current Big Data platform and its related technologies and defined which of them are the requisite job competency requirements for field personnel. Based on this, the education courses for big data analysis and visualization techniques were organized for non-technical-based majors. This specialized curriculum was conducted by working-level officials of financial institutions engaged in management analysis at the management site and was able to achieve better educational effects The education methods presented in this study will effectively carry out big data tasks across industries and encourage visualization of big data analysis for non-technical professionals.

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6빅데이터를 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.

7빅데이터 처리를 위한 보안관제 시각화 구현과 평가

저자 : 윤성열 ( Yun Seong Yeol ) , 김정호 ( Kim Jeong Ho ) , 전상준 ( Jeon Sang Jun )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 한국정보처리학회 학술대회논문집 27권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 420-423 (4 pages)

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본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.

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8공간 빅데이터를 위한 동태적 시각화 모형의 개발과 적용

저자 : 김동한 ( Dong-han Kim ) , 김다윗 ( David Kim )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 57-70 (14 pages)

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빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원 (planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증 적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.


The advancement and the spread of information and communication technology (ICT) changes the way we live and act. Computer and ICT devices become smaller and invisible, and they are now virtually everywhere in the world. Many socio-economic activities are now subject to the use of computer and ICT devices although we don’t really recognize it. Various socio economic activities supported by digital devices leave digital records, and a myriad of these records becomes what we call‘big data’. Big data differ from conventional data we have collected and managed in that it holds more detailed information of socio-economic activities. Thus, they offer not only new insight for our society and but also new opportunity for policy analysis. However, the use of big data requires development of new methods and tools as well as consideration of institutional issues such as privacy. The goals of this research are twofold. Firstly, it aims to understand the opportunities and challenges of using big data for planning support. Big data indeed is a big sum of microscopic and dynamic data, and this challenges conventional analytical methods and planning support tools. Secondly, it seeks to suggest ways of visualizing such spatial big data for planning support. In this regards, this study attempts to develop a dynamic visualization model and conducts an experimental case study with mobile phone big data for the Jeju island. Since the off-the-shelf commercial software for the analysis of spatial big data is not yet commonly available, the roles of open source software and computer programming are important. This research presents a pilot model of dynamic visualization for spatial big data, as well as results from them. Then, the study concludes with future studies and implications to promote the use of spatial big data in urban planning field.

9빅데이터 기반의 건설기술용역분야 정책 및 산업이슈 분석 기초연구

저자 : 한재구 ( Han Jae-goo ) , 이교선 ( Lee Kyo-sun )

발행기관 : 한국건축시공학회 간행물 : 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 18권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 290-291 (2 pages)

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The purpose of this study is to analyze the trends and changes in the environment of construction technology and industry through big data analysis and to draw out implications. Based on this research, this study will be used as a basic research for the vision of industrial competitiveness in the field of construction engineering technology and the policy task.

10기획특집: ICT 응용 화학산업 : 화학산업에서의 빅데이터 분석 기술

저자 : 이창송 ( Changsong Lee ) , 이호경 ( Ho Kyung Lee )

발행기관 : 한국공업화학회 간행물 : 공업화학전망 18권 5호 발행 연도 : 2015 페이지 : pp. 13-20 (8 pages)

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데이터의 축적량 및 처리 기술의 발전으로 오늘날 빅데이터 기술은 다양한 산업에 걸쳐 활발히 활용되고 있다. 가격 경쟁력 이외에 품질 및 수율의 차별화가 요구되는 제조업의 경우에도 예외가 아니다. 여기에서는 화학 산업의 제조 공정에 대한 빅데이터 적용 사례로서 불량 원인 분석을 통한 품질개선, 생산성 향상, 예측모델 기반 최적화, 그리고 에너지 절감 사례를 다루고자 한다.

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