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5강 빅데이터 분석 방법론
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빅데이터 – RISS 검색 – 학위논문
본 논문은 국내의 대학 및 연구기관, 기업 및 정부를 대상으로 빅데이터를 위한 분석기술 활용 방안을 제시 하였다. 최근 스마트폰과 SNS(Social Networking Service)의 …
Source: www.riss.or.kr
Date Published: 12/4/2022
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빅데이터 논문 모음 – 네이버 블로그
빅데이터 논문 모음 · 빅데이터__온라인_마케팅과_프라이버시_보호. · 빅데이터_2.0시대_주요_이슈와_정책적_시사점. · 빅데이터_동향_및_정책_시사점. · 빅 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 6/30/2021
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빅데이터에 대한 소개와 활용사례에 관한 연구
본 논문에서는 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터와 관련하여 빅데이터의 정의와 탄생배경, 빅데이터 관련 기술 등에 대해 최근의 동향을 소개하였다. 또한 빅데이터의 …
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 7/5/2022
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빅 데이터의 분석과 활용 – 정보과학회지 – 한국정보과학회 : 논문
1. 서론 2. 빅데이터의 요소 3. 빅데이터 분석을 위한 인프라 4. 빅데이터의 국내외 현황 5. 빅데이터의 활용 6. 향후 트렌드 7. 결론 참고문헌 약력.
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 3/14/2022
View: 1434
한국빅데이터학회지 (The Journal of Bigdata) – KoreaScience
… 할 수 있으므로 <빅데이터>의 다양한 방면에의 응용방법 및 성공사례 위주의 논문을 수록되어야 한다. 2. 논문 투고 분야 – 빅데이터 분석 – 빅데이터 활용”.
Source: koreascience.kr
Date Published: 11/6/2021
View: 6315
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주제에 대한 기사 평가 빅 데이터 논문
- Author: 데이터人싸
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- Date Published: 2020. 7. 2.
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RISS 검색
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농업 빅데이터 플랫폼상의 농업경영데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구
손경자 숭실대학교 대학원 2021 국내박사
RANK : 248703
4차 산업혁명 시기를 맞아 데이터 활용의 중요성은 날로 주목받고 있다. 시가총액 상위를 차지하고 있는 대부분 기업은 데이터를 기반으로 한 플랫폼 기업이라고 이야기할 수 있으며 각국의 정부 또한 데이터 활용을 통한 정책 수립에 상당 부분 노력해오고 있다. 우리나라도 2020년 8월 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(‘정보통신망법’), 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률(‘신용정보법’))이 통과됨에 따라 데이터를 통합 수집하고 개인정보를 가명 처리한 양질의 데이터를 민간기관에 제공하여 데이터 경제 활성화를 통한 국가 경쟁력을 높일 필요가 있다는 요구가 증대되고 있다. 하지만 아직, 우리나라 농업 데이터는 여러 기관에 분산되어 수집에 상당한 노력이 필요하고 정책 결정 시 느린 통계에 의존하여 뒤처진 정책 결정 가능성이 그대로 있다. 또한, 농업 관련 공공데이터의 종류와 양은 지속해서 증가하고 있으나, 품질관리 및 이를 활용한 융합․지능형 빅데이터 분석 등 서비스가 미흡하여 농업인은 본인 상황에 맞는 작물선택, 출하 시기 결정 등 영농의사결정에 애로를 겪고 있다. 그래서 농업은 힘들다는 인식이 팽배해 있으며 농업으로 소득을 창출하기 어렵다는 생각이 자리 잡고 있다. 다행히 정부에서는 이러한 문제 해소를 위해 스마트농업을 새로운 기회로 인식하고 스마트농업을 뒷받침하는 가장 핵심기술로 농업 빅데이터를 꼽고 있으며 2020년부터 농업 빅데이터 플랫폼을 구축 추진 중이다. 그동안 선행연구에서는 스마트농업을 위해 농업인들에게 어떠한 정보를 수집해서 제공해야 하는지에 대한 실험연구, 정책연구가 대부분으로 농업데이터플랫폼의 활용성을 높이기 위한 요소가 무엇인지, 어떠한 방향으로 플랫폼을 개선해야 하는지에 대한 실증연구는 전혀 없는 상황이다. 이에 본 연구는 농업데이터 플랫폼상의 농업경영데이터 활용의도라는 실증연구를 진행하여 활용 의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 이를 이론적으로 체계화하고자 한다. 연구모형은 농업 빅데이터 플랫폼의 조직 혁신기술 수용을 설명하기 위해 TOE Framework를 사용하여 조직특성, 환경특성 요인들이 활용 의도에 어떤 영향을 미치는지 살피고자 한다. 구체적인 조직특성요인으로 조직데이터특성, 조직투자의지, 환경특성요인으로 제도적지원, 스마트농업경쟁의 심화가 이용 의도에 어떤 유의한 영향을 미치는지 설정하였다. 또한, 기관마다 분산된 데이터를 통합하고 농업 빅데이터 플랫폼을 이용하는 사용자의 활용 의도 형성과정을 이해하기 위해 많은 연구에서 활용되고 있는 통합기술수용이론(UTAUT)과 정보시스템 성공모델을 기조로 하였다. 이를 통해 농업 빅데이터 플랫폼이라는 새로운 개념을 정보시스템에 대입(정보품질, 시스템품질)하였을 때 사용자 만족, 성과기대, 노력기대와의 관계를 검정하고 최종적으로 활용의도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 경로계수를 비교하여 요인별로 사용자 만족에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 시스템품질, 정보품질 순으로 나타났다. 성과기대에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 조직투자의지, 시스템품질, 조직데이터특성, 정보품질 순으로 나타났다. 성과기대에는 조직투자의지가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력기대에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 시스템품질, 정보품질로 나타났으며, 조직데이터특성, 조직투자의지는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 활용의도에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과, 스마트농업경쟁의 심화, 노력기대, 성과기대, 사용자 만족 순으로 나타났으며, 스마트농업경쟁의 심화가 활용의도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 함께, 농업 빅데이터 플랫폼을 통해 직·간접적인 서비스를 받을 수 있는 직업유형별로 조절효과를 분석한 결과 직접적인 데이터를 제공받아 공공기관, 농업인 등에게 분석서비스를 하는 민간기업은 정보품질에서 노력기대, 성과기대, 사용자 만족에 영향을 미치는 3가지 가설에서, 민간기업의 분석결과를 간접적으로 활용하는 공공기관 등은 시스템품질에서 사용자만족, 스마트농업경쟁의 심화에서 활용의도에 영향을 미치는 2가지 가설에서 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 빅데이터 플랫폼을 직접 활용하는 민간기업에겐 정보품질을, 간접활용하는 공공기관 및 농업인에게는 시스템품질을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 향후 농업 빅데이터 플랫폼의 운영체계가 정착되고 서비스 조직이 갖추어진 후에는 시스템특성으로 시스템품질과 정보품질 외에 서비스품질이 활용의도에 미치는 영향에 관한 추가적인 연구가 시행되면 농업 빅데이터 플랫폼 활용에 대한 전체적인 정책 방향 설정에 도움이 될 것으로 보인다. 이 연구의 실증분석결과가 한국 농업이 빅데이터에 기반을 둔 스마트농업으로 빠르게 전환되는 계기가 마련되길 기대한다. Data utilization is becoming increasingly important in the 4th Industrial Revolution. Most of the top companies in the stock market are data-based platform companies, and the governments in each country have been taking significant efforts to establish policies through data utilization. With the passing of the Data 3 Act in January 2020, there is an increasing demand on Korea to enhance its national competitiveness by revitalizing the data economy by providing private institutions with high-quality data and aliased personal information. However, so far, Korea’s agricultural data are distributed among various institutions, requiring a considerable effort to collect them. Thus, because of slow statistics, it is possible that there are delays in policy making. The types and amount of public agricultural data are continuously increasing. However, due to insufficient services, such as quality control and efficient big data analysis, farmers struggle with decision making such as evaluating what crops should be planted at the same time and determining the shipment time to the market based on their circumstances. Therefore, there is a widespread opinion that agriculture is not easy and is challenging in terms of providing sufficient income. Fortunately, the government recognizes smart agriculture as a new opportunity to solve this problem and considers agricultural big data as the most important technology to support smart agriculture. In fact, the government has been encouraging the development of an agricultural big data platform since 2020. In the meantime, there has been experimental research on identifying the type of information to be collected and provided to farmers for smart farming. However, no empirical research has been conducted to identify the factors that would enhance the utilization of agricultural data platforms and the directions in which the platforms should be improved. In response, this study aims to identify the factors affecting utilization intention by conducting an empirical study that aims to analyze the use of agricultural data platforms and organize them. The research model uses the technology-organization-environment (TOE) framework to explain the use of organizational innovation technologies in agricultural big data platforms, to analyze how organizational and environmental factors affect utilization intention. The specific organizational factors include the organizational data characteristics, organizational investment will, institutional support with environmental characteristics, and intensified competition in smart agriculture. In order to integrate data distributed among several institutions and understand the use formation process of a user`s intention when utilizing big data agricultural platforms, this study considers the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) and information system success models widely used in existing studies. When the new concept of agricultural big data platforms was included in the information system (information quality, system quality), the relationship between user satisfaction, performance expectations, and effort expectations were evaluated, and their influence on utilization intention was analyzed. The influence on user satisfaction was analyzed by comparing the coefficients of seniority. The results show that system quality and information quality were followed by system quality and information quality. An analysis of the extent to which performance expectations are affected showed a willingness to invest in organizations, system quality, organization data characteristics, and information quality. In particular, organizational investment had the largest impact on performance expectations. Additionally, an analysis of the extent to which effort expectations are affected showed that system quality, information quality, and organizational data characteristics and investment had no effects. Finally, an analysis of the extent to which utilization intention is affected showed that the increasing competition in smart agriculture, effort expectations, performance expectations, and user satisfaction were the most influential. The private companies that receive direct and indirect services through agricultural big data platforms have three hypotheses that affect information quality, expectations of performance, and user satisfaction. There are policy implications for private companies that directly utilize big data platforms through a control effect analysis and for public institutions and farmers who indirectly use them. Consequently, the quality of the systems needs to be increased. In the future, once the operating systems of agricultural big data platforms and service organizations are established, further research will be conducted on the impact of service quality on utilization intention. Also, system quality and information quality will be investigated to establish policy directions. It is believed that the empirical analysis results of this study will provide an opportunity to transform Korean agriculture into smart agriculture based on big data platforms.
빅데이터에 대한 소개와 활용사례에 관한 연구
최근 들어 우리 주변에는 정보통신의 발달, 모바일, 인터넷 및 소셜미디어(social media)의 확산 등으로 엄청난 양의 데이터와 정보가 생성되고 있다. 즉, 범람하는 데이터와 정보의 증가로 인한 빅데이터(big data) 시대가 도래 한 것이다. 이로 인해 빅데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 처리기술이 IT 분야의 가장 중요한 화두로 떠오르고 있다. 빅데이터란 생성되는 규모가 방대하고, 생성 속도 또한 매우 빠르고, 생성되는 데이터의 형태도 정형화된 수치 데이터뿐 아니라 휴대전화와 SNS(social network service)에서 생성되는 문자, UCC(user created contents)를 비롯한 동영상 콘텐츠, 이미지 등의 비정형화된 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터와 관련하여 빅데이터의 정의와 탄생배경, 빅데이터 관련 기술 등에 대해 최근의 동향을 소개하였다. 또한 빅데이터의 다양한 활용 사례들을 살펴보고, 국내의 블로그(blog)나 다양한 보도에서 얻어지는 실제 텍스트 데이터를 이용하여 빅데이터 분석을 수행하여 이에 대한 결과와 활용방안에 대해 연구하였다.
We are living in a world with vast amount of information flooding around us more than ever. The era of big data has arrived. This can be attributed to the spread of information technology, including mobile phones, internet services and various social networking sites. Big data refers to not only typified numerical data but mass scale, fast and atypical data including texts, videos, and images. The ability to deal with big data has evolved as a mainstream concept in IT field. Earlier in 2011, big data was nothing more than one of the prospective trends in the field of IT. Then, the big data began to receive attention. In 2012 World Economic Forum Annual Meetings, big data grabbed the world’s attention as one of the important technologies that will open up new potentials for global development. Big data will be the main subject of this paper, including its definition, origin, related technology. The paper will also examine a variety of big data applications by collecting the data from various social networking sites and articles that deal with this issue. Finally, the paper will suggest its prospective applications.
빅 데이터의 분석과 활용
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한국빅데이터학회지 (The Journal of Bigdata)
자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.
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