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1빅데이터와 빅퀘스천 - 빅데이터 활용에 대한 인문학적 비판과 질문 -

저자 : 유강하 ( Yu Kang-ha )

발행기관 : 영남대학교 인문과학연구소 간행물 : 인문연구 82권 0호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 187-214 (28 pages)

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빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능은 현대 사회의 중요한 화두이다. 이 가운데서도 빅데이터는 지금까지 공공의 영역과 기업의 이윤 추구에 생산적인 결과를 도출해 왔다. 현재까지의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다는 빅데이터에 대한 전망은 빅데이터의 적극적 활용으로 이어지게 되었다. 그러나 빅데이터 사용에도 우려할 만한 지점이 존재한다. 빅데이터는 인간과 삶, 사회에 유용하게 활용될 것이라는 믿음에서 만들어졌지만, 지금까지 빅데이터는 주로 기업의 이윤 창출과 효용성의 극대화에 적극적으로 활용되었고, 이러한 과정 속에서 ‘인간’이라는 기본적인 철학이 붕괴되고 있는 듯이 보인다. 빅데이터 활용이 가속화되는 이 시점에, 인문학은 도덕적, 윤리적 감수성을 제공한다는 점에서 진지하게 다루어질 필요가 있다. 특히 다음과 같은 세 영역에서 인문학적 성찰과 질문이 필요해 보인다. (1) 개인정보 유출과 프라이버시의 침해 문제, (2) 오독과 조작의 문제, (3) 인간의 생명과 존엄성에 관한 문제가 그것이다. 빅데이터가 야기하는 문제는 인간, 삶, 개별성, 존엄성이라는 근원적인 문제라는 점에서 소홀히 다룰 수 없다. 현재 우리 사회에는 빅데이터가 인류를 더 나은 미래로 이끌어 줄 것이라는 전망이 우세하지만, 빅데이터를 통해 분명히 알 수 있는 것은 과거와 현재일 뿐, 그것이 곧 미래에 대한 정확한 예측을 의미하지는 않는다. 빅데이터가 분명한 방향성을 제시할 수는 있지만, 그것이 인류의 건강한 미래로 직결된다고 단언하기는 어렵다. 빅데이터가 인간과 삶, 인류의 미래를 위해 사용되는 것이라면, 다수(big)의 흐름에 앞서 ‘인간 삶’이라는 기본 전제 위에서 의심하고 비판하며, 건강한 방향성을 설정하려는 인문학적 비판이 필요하다. 빅데이터가 창출한 가치에 대한 환호에 앞서, 그것이 과연 무엇을 위해 존재하는지에 대해 인문학이 던지는 근원적이고 큰 질문, 즉 빅퀘스천이 필요하다.


Big data, Internet of Things, and Artificial Intelligence are important topics in modern society. So far, big data has produced useful results in modern society. The prospect that big data can predict the future leads to active utilization of big data. However, there are problems in using big data. Big data has been actively utilized mainly in profit-making or profit maximization. In this process, the basic philosophy for 'human being' is collapsing. Humanities are important because they provide moral sensitivity. It seems that humanities reflection and questions are needed to solve the following three problems. (1) personal information leakage and privacy invasion (2) misreading and rigging of data (3) human life and dignity. Problems arising from the use of big data should be treated seriously in terms of issues of human, life, human individuality, and dignity. People believe that big data will lead humans to the perfect future, but big data only tells the past and present. Although big data can present the direction of the future, but it is not synonymous with human - being’s bright future. If big data is used for human- being, life and future, humanistic questions should be asked. Before expecting the value created by big data, we have to ask humanistic questions about why big data exists.

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빅데이터 시대의 소비자는 소셜 네트워크를 통해 정보 탐색과 의견 개진에 적극적이며 빠른 의사 결정을 통해 기업의 모든 활동을 평가한다. 이러한 소비자들에게 효과적으로 정보를 전달해줄 새로운 커뮤니케이션 콘텐츠가 필요하다. 본 연구는 선행연구를 바탕으로 인터넷과 소셜 미디어에서 공유되고 있는 카드뉴스의 유형화와 마케팅 활용 사례를 분석하였다. 연구 결과 이미지를 활용하고 각종 정보에 스토리텔링을 적용하여 자연스럽게 정보에 대한 신뢰를 높이고 받아들이는 유형이 많았다. 또한 제품이나 서비스 또는 콘텐츠 제공자를 직접 노출하는 광고형과 콘텐츠 사이에 광고 내용을 자연스럽게 노출시키는 홍보형의 활용이 많았다. 본 연구결과를 통해 카드뉴스 콘텐츠의 유용성과 활용 방안에 대한 필요성을 강조하고 기업의 마케팅 커뮤니케이션 활동에 이론과 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.


In this big data era, consumers evaluate whole corporate activities through active and quick decision-making in the course of information search and opinion suggestion via social networks. So, new communication contents are needed to convey information effectively to these consumers. This study, building on previous research, analyzed types of card news shared at internet and social media as well as cases of use for marketing. As a result, the study found there were plenty of types that enhanced reliability on the given content smoothly by using images and applying storytelling to diverse information. Along the way, there was much use of advertisement types directly exposing products, services or content providers as well as PR types exposing advertisement content in between the contents. This study expects that through these findings, usability of card news contents and need for measures to use are emphasized, and further provides theoretical and practical implications for corporate marketing communication activity.

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3초연결사회의 도래와 빅데이터 -법제도적 개선방안을 중심으로-

저자 : 장완규 ( Jang Wan-kyu )

발행기관 : 한남대학교 과학기술법연구원 간행물 : 과학기술법연구 24권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 113-159 (47 pages)

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빅데이터 산업은 미래의 국가경쟁력을 좌지우지할 중요한 산업분야로서 제4차 산업혁명의 핵심분야다. 특히 IT기술의 발달과 함께 인터넷의 빠른 보급으로 인하여 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 기기 등의 모바일기기를 비롯하여 사물인터넷 및 각종 센서 등을 통한 네트워크 접속이 빈번하게 이루어짐으로써 현재 우리는 초연결사회를 살아가고 있다. 초연결사회와 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 사람들의 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있게 되었다. 즉 디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래하고 있다. 제4차 산업혁명의 시대와 함께 빅데이터는 21세기의 원유라 비유될 정도로 모든 산업의 근간이자 소스(IoT, Cloud Computing, 인공지능, 무인자율주행차 등)가 되고 있다. 초연결사회를 살아가는 현 시점에서 우리에게 개인정보의 이용 및 활용에 대한 인식의 전환이 필요하다. 즉 너무 경직된 개인정보 보호의 체계에서 벗어나 좀 더 유연한 자세를 가지고 개인정보나 데이터를 바로 보아야 할 때라고 생각한다. 더불어 우리가 법제도적으로 검토해 보아야 할 문제점들도 여기저기 발생하고 있다. 다양한 경로를 통하여 수집, 저장, 가공된 데이터로 인하여 개인정보가 침해되는 일이 발생하는 경우, 빅데이터 분석기법에 활용된 알고리즘의 오류 또는 편향성으로 인하여 전혀 다른 왜곡된 결과가 도출됨으로써 이로 피해를 입는 경우, 그리고 빅데이터 분석을 통해 얻은 결과물에 대한 영업비밀로서의 가치 또는 저작권으로서의 보호 가능성 등 지적재산권의 보호 및 침해 등의 다양한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ‘빅데이터’란 무엇인지, 그리고 지금 현재 어떻게 활용되고 있으며, 구체적으로 어떠한 문제점들이 있는지 하나하나 짚어보고 이를 개선하기 위한 방안으로 개인정보보호의 관점, 알고리즘 규제 관점, 그리고 지적재산권적 관점에서 빅데이터를 살펴보고자 한다. 더불어 제4차 산업혁명을 다루는 기술 분야에 대한 입법은 경직된 법체계보다는 자율규제 또는 자기통제의 방식으로 추진해 나가는 방식이 타당하다고 생각한다. 현행법으로는 급속도로 발전하는 기술의 속도를 따라잡을 수 없으며 그 법은 기술의 혁신을 가로막는 규제로 남게 될것이기 때문이다. 일단 자율규제의 방식에 따라 운용해 나가면서 법의 미비나 강력한 규제가 필요한 부분에 대해서는 사후적으로 입법을 하는 방식으로 규율해 나가는 것이 현명하다. 필자가 제시하는 입법방식으로는 네거티브 규제나 규제 샌드박스의 형태가 유용하다는 점을 밝혀둔다.


The Big Data Industry is an important industrial field that will control the future national competitiveness and is the core of the Fourth Industrial Revolution. Especially, with the development of IT technology and rapid diffusion of the Internet, network connection is frequently made through mobile devices such as smart phones, tablet computers, wearable devices, object internet, and various sensors. As a result, we are now living in a super-connected society. The Advent of Hyper-Connected Society and big data environments have seen a surge in data volume compared to the past. And the kinds of data have been diversified so that people's behaviors as well as location information and SNS can analyze and predict people's thoughts and opinions. In other words, the 'Big Data' environment is in the process of producing large amounts of information and data that can not be measured due to the spread of the digital economy. With the era of the Fourth Industrial Revolution, Big Data has become the basis of all industries and sources(IoT, Cloud Computing, Artificial Intelligence, Self-driving Car, etc.). At this point, we need to change our perception of the use and use of personal information. In other words, I think it is time to look at personal information and data with a more flexible attitude away from the rigid system of personal information protection. In addition, there are many problems that we have to examine legally. Specifically, big data and privacy, big data and algorithm bias, big data and intellectual property rights. Therefore, in this paper, I examine what Big Data is and how it is currently being used and what are the specific problems. In order to improve this, I want to examine big data in terms of privacy protection viewpoint, algorithm regulation viewpoint, and intellectual property point of view. In addition, I think that the legislation on the technology field dealing with the Fourth Industrial Revolution is appropriate in the way of self-regulation or self-control rather than rigid legal system. Current law can not catch up with the pace of rapidly evolving technology, and it will remain a barrier to technological innovation. It is prudent to rule in the way of legislation after the fact that it operates once according to the method of self-regulation and the part where the law is weak or strong regulation is necessary. It should be noted that the form of the negative regulation or regulatory sandbox is useful for the legislation that I present.

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4빅데이터 기반 비대면 본인확인 기술에 대한 연구

저자 : 정관수 ( Jung Kwansoo ) , 염희균 ( Yeom Hee Gyun ) , 최대선 ( Choi Daeseon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 6권 10호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 421-428 (8 pages)

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최근 온라인 금융서비스의 성장과 금융 기술의 급격한 발전으로 인하여 온라인에서 사용자를 등록 및 인증하기 위한 비대면 본인확인 기술에 대한 다양한 접근 방법의 필요성이 제기되고 있다. 일반적으로 비대면 방식은 대면방식에 비해서 많은 위협에 노출되어 있다. 따라서 최근에는 이런 위험성을 보완하고 보다 신뢰할 수 있는 비대면 본인확인 방법을 위해서 다양한 요소와 채널을 이용하여 사용자를 검증할 수 있는 정책과 기술이 연구되고 있다. 이러한 새로운 접근방법 중 하나는 다수의 사용자 개인정보를 수집하고 검증하는 기술이다. 따라서 본 논문은 사용자의 다양하고 많은 정보를 기반으로 온라인에서 본인확인을 수행하는 빅데이터 기반 비대면 본인확인 방법을 제안한다. 또한 제안방법은 서비스에서 요구하는 본인확인 등급에 필요한 사용자 정보만 수집하고 검증하는 세분화된 본인확인 정보관리 방법을 제안한다. 그리고 본 논문은 검증된 본인확인 정보를 사용자가 재사용할 수 있도록 다른 서비스 제공자들과 공유할 수 있는 본인확인 정보공유 모델을 제안한다. 마지막으로 제안 방법이 비대면 본인확인 과정에서 강화된 사용자 검증을 통해서 서비스에서 요구하는 본인확인 등급만 검증하고 관리하는 시스템을 구현하여 실험 결과를 분석한다.


The need for various approaches to non-face-to-face identification technology for registering and authenticating users online is being required because of the growth of online financial services and the rapid development of financial technology. In general, non-face-to-face approaches can be exposed to a greater number of threats than face-to-face approaches. Therefore, identification policies and technologies to verify users by using various factors and channels are being studied in order to complement the risks and to be more reliable non-face-to-face identification methods. One of these new approaches is to collect and verify a large number of personal information of user. Therefore, we propose a big-data based non-face-to-face Identity Proofing method that verifies identity on online based on various and large amount of information of user. The proposed method also provides an identification information management scheme that collects and verifies only the user information required for the identity verification level required by the service. In addition, we propose an identity information sharing model that can provide the information to other service providers so that user can reuse verified identity information. Finally, we prove by implementing a system that verifies and manages only the identity assurance level required by the service through the enhanced user verification in the non-face-to-face identity proofing process.

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5누리과정 정책 수요에 대한 빅데이터 분석 : 워드 클라우드와 의미망 분석을 중심으로

저자 : 박창현 ( Park Changhyun )

발행기관 : 한국유아교육학회 간행물 : 유아교육연구 37권 3호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 73-91 (19 pages)

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본 연구의 목적은 빅데이터 기법을 활용하여 미디어상에 나타난 여론을 분석하여 누리과정 정책의 수요와 인식을 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 2013년 1월부터 2016년 6월까지 누리과정 관련 온라인 뉴스를 추출하였다. 데이터 구성을 위해 빅데이터 분석 전문기관이 자체 개발한 Crawler를 통해 분석을 위한 데이터를 수집하였다. 네이버 검색 엔진을 통해 `누리과정`, `유아교육`, `보육`, `보육과정`, `유아교육과정`으로 검색된 전체 수집 기사는 총 58,441개 였으며, 17,651건의 유효기사를 중심으로 워드 클라우드 분석과 의미망 분석을 실시하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 워드 클라우드 분석 결과, 누리과정과 관련하여 높은 빈도를 보인 키워드는 누리과정 예산, 정부, 지원, 보육교사, 교육청, 편성, 교육감, 유아, 프로그램 순이었다. 둘째, 의미망 분석 결과 누리과정, 누리과정 예산, 경제부총리가 중심성이 높은 노드로 나타났으며, 예산편성과 시도교육청은 누리과정과 누리과정 예산을 매개하는 문지기(gatekeeper)역할을 하였다. 빅데이터에 나타난 국민들의 요구는 누리과정으로 이미지화 되는 유아교육과 보육 서비스의 전반의 질 관리와 공공성 강화, 누리과정 예산의 안정성으로 파악되었다.


The purpose of this study was to analyze the demand for the Nuri Curriculum policies with online news from 2013 to 2016 through Big Data analysis. The data included word cloud analysis, keyword transition analysis by year, and semantic analysis by SNA There were total 58,441 articles based on the main key words, `the Nuri Curriculum`, `Early Childhood Education`, `Child Care`, `Child Care Program`, and `ECE curriculum` and the researchers selected 17,651 effective articles. The findings were as follows. First, the Word clouds analysis showed that key words showed the highest frequency in relation to the Nuri Curriculum were the Nuri Curriculum budget, central government, support, child care teacher, local education office, organization, superintendent, young children and program, etc. Second, as a result of the semantic network analysis, the Nuri Curriculum, the Nuri Curriculum budget, and the Vice-Minister of Economy were found to be the central nodes. The budgeting and metropolitan and local education offices acted as a gatekeeper that mediates the Nuri Curriculum and the Nuri Curriculum budget. The needs of the people in the Big Data were identified as the quality management of the whole of early childhood education and child care services, strengthening of publicity, and stability of the Nuri Curriculum budget.

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6빅데이터 시대의 데이터 통합 전략: 공공부문 사례 분석

저자 : 함유근 ( Yukun Hahm )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 14권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 115-128 (14 pages)

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빅데이터라는 새로운 기술 및 경영 환경은 데이터가 조직에서 활용되는 방법에 많은 변화를 초래하고 있다. 이는 기업들이 이전과 다른 데이터의 규모는 물론 다양한 형태, 그리고 데이터 생산에서 활용까지 더욱 빠른 속도에 대응해야하기 때문이다. 그러나 빅데이터의 부상과 함께 데이터의 규모가 상상을 초월할 정도로 커지지는 환경에서 여러 곳에 흩어져 있는 다양한 종류의 데이터를 어떻게 통합하여 실시간으로 제공해 의사결정을 더욱 효율적이며 효과적으로 할 수 있는지에 대한 연구는 아직까지 매우 초기 수준에 있다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 데이터 통합을 위해 사용될 수 있는 다양한 방법들인 하둡, 데이터 페더레이션, 데이터 가상화, 그리고 이들과 관련된 인프라인 병렬형 데이터웨어하우스, 논리적 데이터 웨어하우스, 클라우드 시스템, 데이터 호수 등의 특징을 분석해 정리하고 공공기관의 빅데이터 통합 사례를 통해 비즈니스 상황에 맞는 데이터 통합 방법의 선택 전략을 제시하고자 한다.


Big data has created new technical and business environment which change organizations in many ways. It is time for organizations to cope with huge data volume as well as various data types and the speed of data production and utilization. In this context, research on data integration for solving these problems falls short of academic and industry demand. Especially academic research have not provided enough answers on effective decision making support through big data integration. By developing a big data integration framework evaluating such techniques as Hadoop, data federation, and data virtualization as well as infrastructure like parallel data warehouse, cloud systems, logical data warehouse and data lake and analyzing a public sector data integration case, the paper proposes a strategy to select appropriate big data integration approaches in various situations.

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7구성 요소들로 본 빅데이터 비즈니스 모델의 특성: 한미 화장품 빅데이터 비즈니스 사례 비교 분석

저자 : 함유근 ( Yukun Hahm ) , 이석준 ( Seogjun Lee )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권 1호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 63-75 (13 pages)

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빅데이터는 기업 경영을 변화시키고 있을 뿐 아니라 새로운 형태의 비즈니스를 만들어내고 있다. 이러한 신사업들은 가치를 창출하고 이익을 실현하는 방법에서 기존 사업들과는 다른 특성을 보인다. 본 연구에서는 국내와 해외 화장품 빅데이터 관련 대표 사례를 분석하여 기존 이론에서 거론된 빅데이터 비즈니스 모델의 구성 요소들을 검증하고 도출하였다. 그 결과 이들 기업들은 가치 창출을 위한 데이터 창출 및 활용, 플랫폼의 용도, 고객 경험의 특성 등이 기존 기업들과 차이를 보이고 있다. 특히 가치 창출에서 데이터의 역할이 절대적인 비중을 차지한다. 그리고 국내 기업에 비해 이익 실현 방식에서 데이터 활용도가 높은 해외 기업은 더욱 다양한 종류의 빅데이터를 통한 보다 구체적 인 맞춤화된 고객 경험에 더 초점을 두고 있다.


Big data revolution has changed the management of business as well as the model of business. The new business model driven by big data characterizes the differences in its value creation and profit realization, compared to traditional business models. This study analyzes Korea and US cosmetic big data business case to extract the components of big data business model which are discussed in previous literature. As a result, these cases validate the three key constructs of big data business model; data, platform, customer experience. Especially, data plays a significant role in value creation as well as profit realization. Interestingly enough, US case which has a clear profit realization method directly related to big data analysis delivers a moe concrete personalized customer experience to users.

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8빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례 분석

저자 : 유승훈 ( Seung Hun Yu ) , 김윤호 ( Yun Ho Kim )

발행기관 : 한국유통경영학회(구 한국유통정보학회) 간행물 : 유통경영학회지 17권 4호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 85-95 (11 pages)

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유비쿼터스 네트워크 서비스 환경의 구축, 디바이스 차원에서의 진화가 어울어지면서 다양하고 방대한 디지털 데이터가 네트워크에서 생성ㆍ유통ㆍ축적되고 있다. 클라우드 컴퓨팅이나 하둡(Hadoop) 등 대용량 데이터의 리얼타임 분산처리기법도 보급됨에 따라 이제까지 이용할 수 없었던 데이터를 활용하고, 미래 예측이나 상품ㆍ서비스의 제안, 인프라 보수와 같은 새로운 가치를 창출하는 영역이 넓어지고 있다. 빅데이터의 유통은 모든 산업과 기술, 사회에 걸쳐 영향을 미치며, 향후 기반 기술의 하나가 될 것이라고 전망되며, 빅데이터 시장은 지속적으로 성장하며 다수의 사회ㆍ경제적 효과를 창출할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례를 분석 틀을 만들었다. 분석 틀은 빅데이터 유통의 내용적 측면에서 ‘빅데이터 애널리틱스에 의한 경제효과’와 ‘빅데이터 활용에 의한 경제효과’로 나누고, 연구범위를 거시, 준거시, 미시 분석으로 분류하였으며, 분석대상 연구사례는 SAS, TDWI, MIT, Mckinsey, GE 등 5개 기업 및 연구기관이다.주요 분석결과는 다음과 같다. SAS의 연구는 한 국가 및 산업(건강, 행정, 제조, 운송, 보험, 소매, 정보통신, 금융, 에너지 등)을 분석 단위로 하여 빅데이터 애널리틱스 기술이 증가할 경우의 경제 가치를 산출하였다. 효율성 가치 혁신에 주는 가치, 비즈니스 창출 가치를 결과물 지표로 설정하였다. TDWI와 MIT의 연구는 기업을 분석 단위로 하여, 설문 조사 데이터에서 빅데이터 애널리틱스에 의한 사업 효과를 분석하였다. 주요 결과물 지표로서 "보다 효과적인 타깃 마케팅", "보다 적절한 사업계획 수립", "소비자 세분화`` 등을 설정하였다. Mckinsey 연구는 산업ㆍ업계를 분석 대상으로 빅데이터 활용에 의한 경제 효과를 측정하였으며, 성과물 지표로 비용 절감 효과, 생산성 향상 효과를 설정하였다. GE의 연구는 네트워크 활용에 의한 비용(연료비 등) 절감 효과를 산출하였다.


As firms are able to setup ubiquitous computing environment and as computing devices develop, there is an accumulation of diverse and massive digital data. As technology such as cloud computing and Hadoop are available widely, firms are able to analyze data in real-time basis and able to use data that they were not able to use before. Accordingly, they are able to introduce new products and services and create and add values by expanding their business activity boundaries. Distribution of big data affects every industry, technology and society. In addition, it is forecasted that it will be one of the main technology development for the future. It will continuously grow and will create many socioeconomic values. This paper analyzes economic effects of big data distribution by reviewing preceding case studies. The paper examines economic effects of big data in analytical aspect and economic effects of big data utilization by reviewing case studies in SAS, TDWI, MIT, Mckinsey and GE. As result, it shows that there is increase in economic value of big data in analytical aspect in the case of SAS study. In the cases of TDWI and MIT, a big data helped firms to segment and target their markets more effectively and improved implementation of business strategies. In the case of McKinsey study, it shows there are economic effects such as cost reduction and increase in productivity. In the case of GE study, it also shows reduction in cost.

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9빅데이터 환경에서 프로세스 마이닝을 이용한 영업감사 상시 모니터링 강화에 대한 연구

저자 : 유영석 ( Young-seok Yoo ) , 박한규 ( Han-gyu Park ) , 백승훈 ( Seung-hoon Back ) , 홍성찬 ( Sung-chan Hong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 17권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 123-131 (9 pages)

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빅데이터 환경 하에서 프로세스 마이닝은 업무수행 시 발생하는 수많은 데이터들을 활용하여 기업의 ERP시스템 상의 이벤트 로그로부터 프로세스의 수행과 개선에 관련한 많은 정보 및 통찰력을 얻게 해준다. 최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용하여, 기업조직의 감사업무에 적극적으로 활용하려고 하는 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 프로세스 마이닝을 이용한 영업감사 적용에 관한 최근의 국내 연구는 빅데이터 환경 하에서는 매우 미흡한 실정이다. 이러한 상황에 착안해서, 본 연구는 프로세스 마이닝이 감사 분야에 적용된 기존 연구를 한층 더 강화시킴으로써, 온라인 방식 및 전통적 감사에 최적으로 적용할 수 있는 프로세스 마이닝 적용 방안을 제안하고자 한다. 또한 빅데이터 환경하에서 기업 조직의 리스크 발생 요인들을 사전에 모니터링함으로써, 리스크의 조기 발견 및 이를 예방할 수 있는 상시 모니터링 정보 서비스 시스템을 제안한다. 이를 위해서 리스크 요인을 기반으로 데이터들을 추출하고 평가에 대한 관리기준을 설정한다. 본 논문의 연구의 범위는 영업감사에 있어 실제 사례를 통해 위험요소의 사전 검증 시스템을 설계 한다. 그리고 이러한 영업감사 시스템을 통해 예방감사 실현, 높은 리스크 요인들에 대한 상시 대응, 사기 발생 억제, 규칙 및 지침 위반에 대한 적시조치, 경영환경 변화에 대한 감사 아이템 추가 발굴 체계 구축, 프로세스 개선 중심의 사전적인 컨설팅 감사의 실현, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 행한다. 이 결과로 영업 감사 실시간 관련 통합 모니터링이 강화되어 재무 리스크 회피, 감사기간 단축 및 감사 품질 개선 등의 효과가 나타났다.


Process mining in big data environment utilize a number of data were generated from the business process. It generates lots of knowledge and insights regarding implementation and improvement of the process through the event log of the company`s enterprise resource planning (ERP) system. In recent years, various research activities engaged with the audit work of company organizations are trying actively by using the maximum strength of the mining process. However, domestic studies on applicable sales auditing system for the process mining are insufficient under big data environment. Therefore, we propose process-mining methods that can be optimally applied to online and traditional auditing system. In advance, we propose continuous monitoring information system that can early detect and prevent the risk under the big data environment by monitoring risk factors in the organizations of enterprise. The scope of the research of this paper is to design a pre-verification system for risk factor via practical examples in sales auditing. Furthermore, realizations of preventive audit, continuous monitoring for high risk, reduction of fraud, and timely action for violation of rules are enhanced by proposed sales auditing system. According to the simulation results, avoidance of financial risks, reduction of audit period, and improvement of audit quality are represented.

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10공공부문 빅데이터 정책 활성화 연구

저자 : 성욱준

발행기관 : 한국정책학회 간행물 : 한국정책학회보 25권 2호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 125-149 (25 pages)

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이 연구는 AHP 분석을 통해 공공부문 빅데이터 분석·활용의 확산을 위한 정책 우선과제를 도출하고, 분석결과를 토대로 대응 방안을 모색하는 것을 목표로 한다. ‘공공부문 빅데이터 정책 활성화’를 위한 정책 과제는 기술·인프라 수준, 법·제도 수준, 인식·문화 수준의 세 가지로 구성되었다. 기술 인프라 수준은 기술개발과 인력양성으로, 법·제도 정비는 법제정비와 추진체계 정비로 나누었으며, 인식·문화 확산은 홍보·인식개선과 역기능우려 개선으로 중분류하는 등 총 12개의 세부 과제로 나누었다. AHP 설문 결과 법제 정비가 중요도와 긴급성에서 가장 중요한 과제로 나타났고, 활용문화의 확산, 조직 내 추진체계의 정비 등이 우선 정책과제로 분석되었다.

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