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1중소 제조기업들의 제조 빅데이터 기술 활용 욕구와 도입 의도

저자 : 김지대 ( Kim Ji-dae ) , 송영욱 ( Song Young-wook ) , 조완섭 ( Cho Wan-sup )

발행기관 : 한국기업경영학회(구 한국동림경영학회) 간행물 : 기업경영연구(구 동림경영연구) 69권 0호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 47-68 (22 pages)

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본 연구의 목적은 중소 제조기업의 제조 빅데이터 활용욕구가 무엇인지를 파악하고, 그러한 욕구들이 실제적으로 제조 빅데이터 기술의 도입의도에 미치는 영향이 어느 정도인지를 규명하는 것이다. 아울러서 본 연구는 어떠한 특성을 갖는 중소기업들이 제조 빅데이터를 활용하고자 하는 욕구가 큰 지를 파악하는 것이다. 본 연구는 중소 제조기업들의 제조 빅데이터에 대한 잠재적 활용욕구를 파악하기 위해 기존 문헌을 조사하고 3개국내 제조기업들을 인터뷰조사를 실시하였다. 기존 연구와 현장인터뷰에서 본 연구는 제조기업에서 제조 빅데이터 활용욕구로 3가지 차원 - (1) 전통적 생산성과 개선 욕구(원가, 품질, 납기, 유연성), (2) 사회적 책임욕구 (환경보호, 안전), (3) 고객 서비스 지향의 새로운 비즈니스 모델 개발(customer service-oriented new business development) 욕구 -을 발견할 수 있었다. 또한 본 연구는 제조 빅데이터 활용욕구에 긍정적 영향을 끼치는 동인(driving factors)으로 2가지 변수를- (1) 경쟁도, (2) 정보기술 능력 - 기존 문헌에서 찾을 수 있었다. 본 연구는 국내 200개의 중소 제조기업들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 중소 제조기업들이 제조 빅데이터에 대해 갖고 있는 활용욕구는 원가, 품질, 유연성, 납기와 같은 전통적 생산영역에서 생산성과를 개선하려는 욕구와 환경보호와 안전이라는 사회적 책임영역에서 생산성과를 개선하려는 욕구인 것으로 나타났다. 이들 활용욕구들은 중소 제조기업들이 제조 빅데이터 기술의 도입의도와 깊은 관련이 있는 것으로 나타났다. 그러나 제조 빅데이터 기술을 활용하여 고객 서비스 지향의 새로운 비즈니스모델을 개발하려는 고차원의 요구는 없는 것으로 나타났다. 둘째, 중소 제조기업에서 경쟁도가 높을수록 제조 빅데이터를 이용하여 전통적 생산성과와 사회적 책임 생산성과를 향상시키려는 욕구가 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 경쟁도의 경우와 마찬가지로, 중소 제조기업에서 IT능력이 클수록 제조 빅데이터 기술을 이용하여 전통적 생산성과와 사회적 책임 생산성과를 향상시키려는 욕구가 증가하는 것으로 나타났다.


Considerable attention has been paid to smart manufacturing which utilizes manufacturing big data technology. Previous studies on the utilization of manufacturing big data have mainly focused on large corporations or conglomerates. For example, they can quickly develop vaccine through big data or successfully use big data in predicting the situation in which the parts of their product may experience breakdown. However, the small and medium-sized manufacturing companies(SMMCs) are facing difficulties in realizing and predicting their need for utilizing manufacturing big data technology. It is difficult to implement technology of which the usage needs are unclear. For this reason, only 25% of firms are reported to utilize the big data technology. The purpose of this paper is to identify the underlying needs for manufacturing big data in the context of SMMCs and to assess the extent to which those needs are related to the intention to adopt the manufacturing big data technology. Additionally, this study is designed to identify which companies have higher level of usage needs of the manufacturing big data technology. This study comprehensively reviewed previous literature and conducted in-depth interviews with three domestic manufacturing firms in order to understand potential usage needs of SMMCs for the manufacturing big data technology. This study developed the following three big dimensions of manufacturing big data usage need based on the comprehensive review of literature and interview - (1) traditional production needs(cost, quality, flexibility, delivery), (2) social responsibility needs(environmental protection and safety), and (3) customer service-oriented new business development needs. Also, this study suggested the following two driving factors positively influencing the needs - (1) competition and (2) information technology capabilities. This study developed a research model that presents two driving factors → three dimensions of usage needs of manufacturing big data → adoption intention of manufacturing big data technology. Further, this study conducted a survey with 200 SMMCs in order to empirically test the validity of the research model. The empirical test results were summarized as follows. First, the significant usage needs of small and medium-sized manufacturing companies for the manufacturing big data technology include (i) the need to improve production performances in terms of cost, quality, flexibility, and delivery, and (ii) the need to improve social responsibility performances in the areas of environmental protection and safety. These needs were found to be significantly correlated with the intention of SMMCs to adopt the manufacturing big data technology. However, SMMCs do not want to use manufacturing big data to develop a customer service-oriented new business model. Second, competition was correlated with the needs to utilize manufacturing big data to improve both production and social responsibility performances in a positive manner. Third, as in the case of competition, SMMCs with higher level of IT capabilities are likely to have stronger need to use manufacturing big data to increase their production and social responsibility performances. This study has following practical implications. First, the results of this study indicate that the intention of the SMMCs to adopt manufacturing big data technology are related to their needs to improve the performances in traditional production areas and social responsibility areas. These are the perceived purposes of the small and medium-sized companies to introduce the manufacturing big data technology. Therefore, Korean government research institutes or technical consulting firms have to develop appropriate manufacturing big data technologies to meet these purposes. For example, as small and medium-sized manufacturing companies do not introduce manufacturing big data technologies to develop a new business model that is customer service-oriented, the manufacturing big data technology platform must not be overdesigned. Second, this study suggests competition and IT capabilities as the driving factors influencing the needs for utilizing manufacturing big data. Recently, Korean government or Korean government agencies have been trying to promote the widespread adoption of the manufacturing big data technology. Further, they currently carry out policies for selecting companies that are in need of technology support of the manufacturing big data technology. When choosing the companies for such a support, they might prefer to selecting the small and medium-sized manufacturing companies which have the high level of IT capabilities and are faced with fierce competition.

2빅데이터 기반의 예측적 재난관리 개념과 적용 사례 : 시스템의 가능성과 제언

저자 : 이동규

발행기관 : 한국정책학회 간행물 : 한국정책학회 기획세미나 2018권 1호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 39-57 (19 pages)

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본 연구에서는 빅데이터 기반하의 미술관 융합콘텐츠 비즈니스 모델을 수립하기 위해, PEST1) 분석에 따른 사회, 경제, 정치, 기술적 배경을 토대로 연구의 진행 목표와 방향성을 세가지로 설정하여 진행하였다. 첫째, 콘텐츠 비즈니스 산업과 동향을 기반으로 빅데이터 개념 고찰 연구, 둘째, 빅데이터 관리 및 분 석 플랫폼을 개발에 대한 조사 및 분석 연구, 셋째, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 구현할 수 있는 플랫 폼 제안 연구. 이상 세 가지의 연구목표를 설정하여 진행하였다. 본 연구에서는 미술관내에서 융합콘텐츠의 개념과 비즈니스를 고찰하였으며, 국내·외의 빅데이터 관리· 분석 플랫폼을 개발하고 있는 현황을 분석하였다. 이러한 이론적 고찰을 바탕으로 미술관 콘텐츠 비즈니스 구성요소를 분석하였으며, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 제안하기 위하여 콘텐츠 비즈니스를 위한 플랫폼 접근방안을 시그널 라이브러리 DB 검증모델 접근방안, 고정밀 하이브리드 예측 엔진 개발 접근 방안, 휴리스틱2) 예측기술과 알고리즘 구현 모델 접근방안, 예측 분석을 위한 서비스 플랫폼 접근 방안, 소셜미디어 수집·저장 분석 기술 모델 접근 방안을 제안하였다. 본 연구에서 진행된 빅데이터 기반하의 미술관 콘텐츠 플랫폼은 기본적으로 시그널 분석에서부터 접근이 이루어진다. 미술콘텐츠에 대한 시그널 라이브러리 DB를 설계하고, 시그널에 대한 개발 및 검증이 이루어져야 한다. 다음은 미술 콘텐츠에 맞는 고정밀 하이브리드 예측 엔진을 개발해야 한다. 하이 브리드 예측엔진은 기계학습기반의 예측기술과 논리 규칙 기반의 휴리스틱 예측기술, 상호융합 하이브린드 알고리즘의 순서로 진행되어진다. 다음은 예측분석을 위한 서비스 플랫폼을 개발해야 하며, 시범운영을 해야 한다.본 연구는 미술관 콘텐츠 비즈니스의 분류체계와 플랫폼을 제안한 연구는 전무한 상황이기 때문에 미술콘텐츠 비즈니스의 기반연구이고, 토대연구가 될 것이다. 향후 미술관 빅데이터 플랫폼 기반하의 콘텐츠 비즈니스 모델에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 구체화된 연구가 필요할 것으로 보여지며, 추가적으로 콘텐츠 라이센스, 컨설팅 서비스에 대한 심도 깊은 연구도 필요하다.


In order to establish a museum convergent contents business model based on big data, this study was conducted by setting three goals and directions based on social, economic, political and technological background according to PEST analysis. Three research goals of this study were first, exploration on the concept of big data based on the trend of contents business industry, second, survey and analysis on management of big data and development of analysis platforms and third, suggestion of platform to establish museum contents business model. This study explored the concept of convergent contents and business within museums and analyzed development status of domestic and overseas big data management and analysis platforms. Based on this theoretical exploration, study analyzed constituting factors of museum contents business and, in order to suggest museum contents business model, study proposed signal library database verification model approach, high-precision hybrid prediction model development approach, heuristic prediction technology and algorithm realization model approach, service platform approach for prediction analysis and social media collection, storage and analysis technology model approach to develop a platform. Museum contents platform based on big data developed by this study was basically approached from signal analysis. Signal library database on art contents must be designed and development and verification on signal must be conducted. Next, high-precision hybrid prediction engine which fits art contents must be developed. Hybrid engine proceeds in the order of prediction technology based on machine learning, heuristic prediction technology based on logical rule and inter-convergent hybrid algorithm followed by development of service platform for prediction analysis and pilot test. Since there is no study which suggested classification system and platform of museum contents business, this study will be a basic and fundamental study for art contents business. As demand for contents business model based on museum big data platform is predicted to rapidly increase in the future, more details studies are required and in-depth studies are required on contents license and consulting services as well.

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5`빅데이터` 분석 기반 한국사 연구의 현황과 가능성: 디지털 역사학의 시작

저자 : 이상국 ( Sangkuk Lee )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 29권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 1007-1023 (17 pages)

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본 글은 역사학, 그 중에서 한국사 연구에서 활용 가능한 빅데이터 분석 방법론을 모색하고, 이를 활용한 `디지털 역사학`의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 방대한 `한국사 빅데이터`를 활용한 한국사 연구를 위해서는 기존의 질적분석 방법론뿐만 아니라 양적분석 방법론이 모색되어야 한다. 이를 위해서는 다양한 학문 분야와의 학제 간 융합연구가 요청된다. 본 글에서는 `한국사 빅데이터`를 활용한 다양한 융합연구의 출현을 고대하면서, 학제 간 융합연구의 연구방법론을 제안하고, 이를 적용한 연구의 한 사례를 소개하였다. 즉, 문장의 의미를 분석하는 텍스트분석방법으로 `한국사 빅데이터`에서 원하는 정보를 추출한다면, 양적분석 방법론의 단점으로 지적되는 `행간의 의미읽기의 부재`를 점차 보완해 갈 수 있을 것이다. 그리고 이러한 방법론으로 구축한 데이터베이스를 바탕으로 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 방법론을 적용할 경우, 사료가 충분하지 않은 전근대 한국사의 역사적 인물과 사건들을 분석하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 분석 결과를 직관적으로 보여주는 시각화를 통해서도 평면적 연구에서 찾아내지 못한 역사적 사실들을 밝혀낼 수 있을 것이다. 이제 `디지털 역사학`의 서막이 오른 것이다.


This paper explores the conditions and potential of newly designed and tried methodology of big data anal-ysis that apply to Korean history subject matter. In order to advance them, we need to pay more attention to quantitative analysis methodologies over pre-existing qualitative analysis. To obtain our new challenge, I propose `digital history` methods along with associated disciplines such as linguistics and computer sci-ence, data science and statistics, and visualization techniques. As one example, I apply interdisciplinary convergence approaches to the principle and mechanism of elite reproduction during the Korean medieval age. I propose how to compensate for a lack of historical material by applying a semi-supervised learning method, how to create a database that utilizes text-mining techniques, how to analyze quantitative data with statistical methods, and how to indicate analytical outcomes with intuitive visualization.

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오늘날과 같은 정보화 사회에서 범죄는 보다 다양화·첨단화되면서 경찰 활동만으로는 신속하고 정확하게, 효과적으로 대응하기 어려워졌고, 다양한 정보를 통해 과학적이고 합리적인 대응이 모색되어지고 있는 추세이다. 이러한 가운데 최근 빅데이터(Big Data)라는 새로운 기술 혁신이 대두되면서 이를 이용한 각종 정부 정책대안들이 모색되고 있고, 이미 기업(Business) 차원에서는 동의를 통해 사람들의 개인정보를 수집하면서 활발히 활용되고 있다. 그러나, 개인정보의 수집과 관련하여서는 프라이버시 침해의 문제를 고려하지 않을 수 없고, 수집 주체는 정부가 되고, 정부에 대한 신뢰는 공공정책에 대한 지지 및 참여에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 정부신뢰는 중요한 변수가 될 수 있다. 본 연구에서는 정부신뢰가 시민들의 참여에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가정을 하면서, 정부신뢰의 효과가 시민참여로서의 개인정보제공에 직접 영향을 미치는지 또는 독립변인의 매개효과로서 기능하는지, 아니면 독립변인에 영향을 미침으로써 개인정보제공에 조절효과를 가지는지를 살펴보고자 한다.

7공공 빅데이터 활용을 통한 누리과정재정 운영의 방향

저자 : 하봉운

발행기관 : 한국유아교육학회 간행물 : 한국유아교육학회 정기학술발표논문집 2016권 1호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 95-119 (25 pages)

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84차 산업혁명시대의 빅데이터 정보자원 관리전략에 관한 연구

저자 : 고형석 ( Hyeong-seog Kho ) , 이홍제 ( Hong-je Lee ) , 임화연 ( Hwa-yeon Lim ) , 한경석 ( Kyeong-seok Han )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 15권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 119-131 (13 pages)

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미래의 4차산업혁명시대에서 가장 중요한 정보자원으로 관리해야 하는 대상으로 데이터는 빠지지 않을 것이다. 빅데이터는 데이터 가치를 파악하고, 데이터를 활용하게 하는 확실한 방안이지만, 빅데이터를 준비하는 단계부터 빅데이터를 관리하기 위한 전략이 필요하다. 왜냐하면, 빅데이터는 많은 정보자원을 도입해야 사용이 가능하기 때문에 체계적으로 정보자원을 관리해야한다. 정보자원을 효율적으로 관리해서 조직목표 달성에 기여하는 것이 정보자원 관리의 목적이다. 다양하고 복잡한 빅데이터 정보자원 관리를 위한 도구로 범정부 EA활용에서 착안하였다. 빅데이터 사례를 EA관점에서 분석하면서 정보자원 관리기준과 체계로서 EA를 검증하였다. EA는 정보자원 관리도구로 충분하다는 연구결과를 도출하였다. 빅데이터 등 새로운 정보자원 관리의 전략으로서 EA를 제안한다.


Data is the most important information resource in the future industrial revolution era. Big Data is a clear way to understand data values and leverage data, but strategies are needed to manage Big Data from the start of preparing Big Data. Because Big Data requires a lot of information resources to be introduced so that it needs to be systematically managed. The strategy of information resource management is to manage information resources efficiently and to contribute to achieving organizational goals. It was inspired by the use of government-governed EA as a tool for managing diverse and complex Big Data information resources. In analyzing the Big Data case from an EA perspective, EA was validated as an information resource management criteria and framework. EA has derived research results that are sufficient with information resource management tools. It proposes EA as a strategy for managing new information resources such as Big Data.

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9하둡 에코시스템과 스프링 프레임워크를 기반으로 빅데이터 활용 시스템의 설계 및 구현

저자 : 이명호 ( Myeong-ho Lee )

발행기관 : 대한설비관리학회 간행물 : 대한설비관리학회지 23권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 15-21 (7 pages)

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Rapid data explosion of data generated by ordinary consumers and unstructured data has a great influence on how data is used. In the future, Big Data are used to make important decisions of the organization, and the desire to interpret various patterns hidden in many heterogeneous data, to predict the future and to find value is getting bigger, and it is demanding quick service based on the latest information. However, there are a lot of industrial cases that utilize Big Data, but most of them are based on practical cases. Big Data-based systems based on the Hadoop Ecosystem and Spring Framework with Big Data technology were lacking. Therefore, this study collects the data retrieved from the Naver blog on the basis of the Hadoop Ecosystem through the Spring Framework on the web of the next generation web standards. After loading the collected data on the Hadoop Distributed File System(HDFS) and HBase, we design and implement a big data utilization system that can visualize POS-tagging analysis results through word cloud using Twitter POS-tagging analyzer based on the loaded data. In the future, we will provide a reference model for the Big Data utilization system that utilizes the Hadoop Ecosystem and the Spring Framework using the next generation web standards.

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10빅데이터 활용과 인권보호

저자 : 김영진 ( Kim Young Jin )

발행기관 : 한남대학교 과학기술법연구원 간행물 : 과학기술법연구 23권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 83-116 (34 pages)

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사람들은 21세기라는 전환점을 지나면서 기술의 발전에 힘 입어 인간의 정신으로 창조할 수 있는 세계를 꿈꾸기 시작했다. ICT (Information & Communications Technology)가 무한한 잠재력을 보여 주었고 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이 지배하는 세상이 급부상하기에 이르렀다. 빅 데이터와 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린팅, 자동차의 자율주행기능, 바이오테크놀로지 등 제4차 산업혁명이 거대한 쓰나미 처럼 밀려오고 있다. 인공지능시대, 제4차 산업혁명 등 어느 것도 빅 데이터에 의존하지 않고는 이루어질 수 없는 허상에 불과하다. 데이터 분석에 의한 최근의 성공 사례들은 빅 데이터의 생성과 축적이 근원 배경이다. 스마트 기기의 보급과 소셜네트워크 서비스(SNS) 의 확대 등으로 엄청난양의 데이터가 생성되고 있다. 방대한 데이터의 저장 및 처리 기술의 진화와 처리 비용 하락 등에 따라 빅 데이터가 패러다임 변화의 핵으로 등장하게 되었다. 이러한 데이터 분석을 통해 엄청난 가치 창출이 가능해 졌다. 데이터의 가공과 분석에 따라 상황인식, 문제 해결, 미래 전망이 가능해지고 데이터가 경제적 자산과 경쟁력의 척도로 부각된 것이다. 즉 지능화, 개인화 등 스마트 시대 주요 패러다임을 선도하기 위해서는 빅 데이터의 활용이 핵심이며 그 수준이 경쟁력과 성패를 좌우하게 되었다. 현재까지 빅 데이터가 현실에 미치는 영향은 대부분 물류와 설득의 분야에 나타났다. 빅 데이터는 자질구레하고 반복적이고 수량화할 수 있는 행동이 나타나는 공급망·선거·광고에 탁월한 효과를 발휘한다. 그래서 아마존과 넷플릭스에서 고객에게 좀 더 정확하게 제품을 골라주는 `추천 엔진`에 쓰인다. 빅 데이터는 앞으로는 우리 생활에 침투해 일부가 될 것이다. 미래에는 우리가 먹는 음식과 말하는 방식을 바꾸게 될 가능성이 크다. 이 글에서는 주로 구체적인 산업현장에서 개인 성과관리를 위해 빅 데이터를 어떻게 활용되고 있는지를 살펴 보고 특히 정보화 시대 어떻게 인권을 보호할 것인가 하는 점을 중점으로 살펴 보았다. 프라이버시권, 퍼블리시티권, 정보의 자기결정권과 잊혀질 권리에 대해 빅데이터와 연관지어 살펴 보았다. 개인 성과관리를 중심으로 빅 데이터를 활용하는 사례를 인권과 관련지어 살펴본 이 글이 향후 이 분야 연구와 변화되는 미래를 예상하고 대응하는데 다소나마 도움이 되었으면 하는 바람이다.


The development of science and technology made mankind dream of the world of Artificial Intelligence. The forth industrial revolution which is represented by big data, IoT, artificial intelligence, 3D printing is proceeding like big tsunami. Big data is the key to the forth industrial revolution. The use of smart application and social network service produce large amount of data. The evolution of technology dealing and storing the big data and the declining of cost made big data become the center of change. The large amount of benefit might be made by data analysis. The problem solving and future prediction became possible by data analysis and data became the scale for economic asset and productivity. Until now it was the sphere of logistics and persuasion that big data have impact on life. Big data have strong point in supply network, political campaign and advertisement which is repetitive and accountable. Big data will be the part of our lives in the future. It will change the methods of our speech. This study shows the impact of big data and the methods to protect human rights in the era of information. This study dealt the right of privacy, publicity, self decision and the right to be forgot. I hope this study will invoke the following study to analyse the relation between big data and the right of individual information.

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