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2018.02
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1특수체육 연구에서 빅데이터 분석의 적용 가능성 탐색

저자 : 노형규 ( Roh Hyoung Kuy ) , 이동철 ( Lee Dong Chul )

발행기관 : 한국특수체육학회 간행물 : 한국특수체육학회지 25권 4호 발행 연도 : 2017 페이지 : 1-15(15pages)

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본 연구는 빅데이터의 개념과 분석방법을 토대로 특수체육 연구 분야의 적용 가능성을 탐색하여 특수 체육 연구의 방법론적 다양성을 확보하기 위한 기초 자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 첫째, 빅데이터의 정의와 특성을 소개하고 빅데이터 분석 과정을 검토하였다. 둘째, 빅데이터 분석방법으로 활용되는 텍스트 마이닝(Text Mining), 사회 연결망 분석(Social Network Analysis), 데이터 마이닝(Data Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 클러스터 분석(Cluster Analysis), 프로세스 마이닝(Process Mining) 분석방법의 특징에 따라 특수체육 연구에서 사례 중심적으로 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 새롭게 대두되고 있는 빅데이터의 개념과 분석방법에 대한 이해를 통해 특수체육 연구에서 빅데이터 분석을 활용한 후속 연구가 활발히 진행될 수 있기를 기대한다.


The purpose of this study was to provide the basic data for securing methodological diversity of adapted physical education research based on analyze the concept of big data, analysis methods and application cases of Big Data and explore the applicability of adapted physical education research field. To achieve purpose of this study, definition and characteristics of big data were introduced and the big data analysis process was reviewed. Second, Text Mining, Social Network Analysis, Data Mining, Opinion Mining, Cluster Analysis and Process Mining were introduced and applied cases were analyzed to explore applicability in adapted physical activity research according to their characteristics. In this study, it is expected that future research using big data analysis will be actively carried out in adapted physical activity research field through the understanding of big data concept and analysis method which is newly emerging.

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2빅데이터 트렌드를 이용한 섹터 투자 전략

저자 : 유재필 ( Jaepil Ryu ) , 한창훈 ( Chang Hoon Hahn ) , 신현준 ( Hyun Joon Shin )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권 1호 발행 연도 : 2016 페이지 : 111-121(11pages)

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빅데이터를 다양한 산업분야에 적용하려는 시도가 증가하고 있는 가운데 빅데이터 트렌드를 금융시장에 활용하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 더불어 금융시장 관련 빅데이터 트렌드가 주식시장의 움직임을 선 반영할 수 있다는 사실이 최근 연구들에 의해 입증되고 있다. 기존 연구와 달리 본 연구에서는 주식 시장의 트렌드를 보다 세분화하여 포착하기 위해 주식 시장을 11개의 섹터로 세분화한다. 각 섹터의 트렌드를 대표하는 키워드들을 텍스트마이닝과 브레인스토밍 기법을 통해 각각 선정하고 5년간의 트렌드 데이터를 수집함으로써 섹터별 상장지수펀드(ETF) 투자 포트폴리오 전략을 수립한다. 섹터별 투자성과를 누적수익률 및 연도별 수익률 관점에서 비교한 결과 텍스트 마이닝 기법에 기반을 둔 섹터 트렌드 전략이 보다 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다.


Recently, researches on applying big data trends to financial market have been actively conducted, while a lot of attempts using big data for various industries are increasing. In addition, researches show that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market and applies the relationship to investment strategies for stock market. Unlike previous studies, this study breaks down the stock market into 11 sectors in order to closely capture the trends from each markets. Keywords for each sector are selected by text mining and brainstorming methods, and trends data of these keywords are collected for recent five years. The computational results illustrate that the invest strategy based on text mining shows better performance than one based on brain storming in terms of accumulated rate of returns.

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3개인정보 비식별화기술 적용수준이 빅데이터 활성화에 미치는 영향

저자 : 양현철 ( Hyun-cheol Yang ) , 이영주 ( Young-joo Lee ) , 김신곤 ( Shinkon Kim )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : 395-404(10pages)

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민간과 공공에서 초기 빅데이터 성공사례가 확산되고 있으나 동시에 개인정보 침해에 대한 우려와 거부감은 빅데이터의 본격적인 산업적 활용의 걸림돌이 되고 있다. 이러한 상황에서 개인정보 비식별화 기술은 합리적인 방법으로 개인정보를 보호하면서 빅데이터의 유통과 활용의 근거를 제공하는 수단으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 사용자들이 개인정보 비식별화 기술에 대해 충분히 인지할 경우 빅데이터 활성화에 실제적인 영향을 미칠 것인지를 실증하고자 한다. 선행연구에 대한 검토를 거쳐 개인정보 비식별화 기술 적용 수준을 독립변수로 정의하였고, 기술수용모형에 근거하여 빅데이터의 사용의도, 인지된 유용성, 인지된 용이성과의 관계를 설정한 연구모형을 개발하였다. 국내IT기업 종사자 518명의 잠재적 빅데이터 사용자를 대상으로 한 설문조사 결과, 비식별화 기술 적용수준은 빅데이터에 대한 인지된 유용성과 사용용이성을 부분매개로 빅데이터 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 비식별화 기술의 효과성에 대한 사용자 인식의 제고 노력을 통해 개인정보 보호와 빅데이터 산업 활성화의 대립점에서 그 절충점을 찾을 수 있는 정책적, 제도적인 단서를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.


While initial success cases of adopting big data has been found in both private and public sector, the concern of the privacy risk and related resistances may hinder industrial diffusion of the big data. The de-identification of personal information is expected to provide reasonable means to the distribution and utilization of the big data at the same time protecting sensitive personal information. The present study aims to assess the effect of the substantial knowledge of the de-identification of personal information on the intention to use big data. Research model was developed based on the technology acceptance model and the operationalization of the constructs. The empirical data from 518 potential big data users revealed that the degree to the which appli-cation of the de-identification technology has a positive association with perceived usefulness and ease of use, consequently affect intention to use big data. Implications towards big data related pol-icy and industries are discussed.

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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.

5특집 논문 : 빅데이터 시대에 인문학의 역할과 과제

저자 : 김연권 ( Yeon Kwon Kim )

발행기관 : 경기대학교 인문학연구소(구 경기대학교 인문과학연구소) 간행물 : 시민인문학 30권 0호 발행 연도 : 2016 페이지 : 38-69(32pages)

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인터넷 기술과 정보통신의 기기의 발전으로 사물인터넷과 빅데이터의 시대가 열리게 되었다. 특히 경제적인 차원에서 빅데이터는 21세기의 원유로 불리고 있으며, 구글이나 아마존 같은 회사들은 데이터 마이닝을 통해 엄청난 경제적 이익을 추구하고 있다. 이 논문은 인문학적 차원에서도 빅데이터에 관심을 가질 필요성이 있으며, 빅데이터를 경제적인 유용성과 활용성의 차원에서 뿐만 아니라 비판적 성찰의 눈으로 바라보고자 한다. 이를 위해 이 논문은 4가지 질문을 제기하고 그에 대한 답을 하는 방식으로 전개되어 있다. 첫째 질문은``빅데이터와 사물인터넷 시대에 인간과 인문학은 어떤 도전에 직면해 있는가?``이다. 데카르트 이후 몇 세기 동안 사유하는 주체로서의 인간의 이미지는 확고한 것이었다. 그러나 사물인터넷 시대에 인간 존재는 사유하는 주체로서보다 거대한 무형의 연결망 속에 포획당한 존재가 되어버렸다. 또한 빅데이터 시대는 인간에 관한 모든 것 역시 데이터화된 정보로 수렴된다. 이런 점에서 빅데이터 시대에 인간은 디지털화된 정보의 양적인 총체로 전락될 우려가 있다. 두 번째 질문은``빅데이터는 인문학 혹은 인문학자에게 어떤 활용가치가 있는가?``이다. 실로 빅데이터는 인간과 세상에 대해 어떤 새로운 해석의 가능성을 열어주는 열쇠가 될 수 있다. 빅데이터 분석을 통해 인문학자는 유한한 시간과 쓸데없는 노동에서 해방되어 인간과 세계에 좀 더 거시적인 동시에 미시적인 통찰력을 가질 수 있다. 세 번째 질문은``인문학은 빅데이터 분석에서 어떤 긍정적 역할을 할 수 있는가?``이다. 빅데이터는 다학제적인 연구이다. 흔히 전통적인 인문학자는 빅데이터분석을 통계학이나 전산학의 영역으로 간주하여 크게 관심을 갖지 않는다. 그러나 빅데이터 분석은 스토리텔링이나 언어학의 참여가 필요할 뿐만 아니라 폭넓은 인문학적 소양을 필요로 한다. 네 번째 질문은 결론으로서``빅데이터 시대에 한국의 인문학이 해야 할 일은 무엇인가?``이다. 한국의 인문학자는 우선 인문학적인 자료의 디지털화 작업에 더욱 박차를 가해야 한다. 또한 인문학적 기반의 빅데이터 전문가 양성에 적극적으로 참여해야 한다. 아울러 다학제적인 빅데이터 연구에 적극적인 관심을 지니면서 전통적인 인문학의 굴레에서 벗어나 인문학의 외연을 늘려야 한다.


The era of big data and the Internet of Things have come due to the digital and communication revolution. Especially, big data is regarded as oil of 21th century and has increased the interest of information management companies such as Google, IBM, Oracle Corporation in terms of the economic aspect. However, the main purpose of this article is to examine the role and tasks of humanities in the era of big data. For this, this article brings out four questions and answers each question. First question is “What impact did the introduction of big data have on people's worldview and on epistemology? The image of 'le sujet pensant' of human beings has been solid since Descarthes` cogito. However, the human beings are captured as a knot water in enormous information network in the era of IOT and big data. Second question is “What value does big data have for the field of humanities and the humanities major professors?” In fact, the analyse of big data can offer a new key that interprets deeply and exactly human beings and the world. In addition, the humanities scholars can be liberated from time restriction and physical labor such as data collection and analyse, and have more macroscopic and microscopic insight through the application of big data. Third question is “How can the field of humanities or the humanities major professors contribute to the interpretation of big data? Big data is interdisciplinary science. Traditional humanities have very limited interest on big data because they regard big data as search domain of knowledge such as statistics and information technology. However, the analyse of big data requires broad liberal humanity mind as well as the collaboration of storytelling and linguistics As a conclusion, the last question is “What are the current challenges faced by the Korean humanities? Korean scholars need to carry out more digitalization of korean humanities materials. In addition, they have to participate more actively in interdisciplinary study of big data and have more attention to train dataanalysts based on humanities.

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체르노프 얼굴(Chernoff Face)은 다차원 통계 데이터를 사람의 얼굴 이미지를 이용해 시각적으로 표현하는 방법이다. 체르노프 얼굴은 다변량 자료의 각 변수를 인간 얼굴의 눈, 코, 입 등의 얼굴 특징에 대응시켜 각 관측치를 각기 다른 얼굴로 표현하는 것으로 도시나 지역의 다양한 데이터를 얼굴로 표현한다는 장점과 공간적 인식의 단순성이라는 장점을 가지고 있어서 빅데이터 분석의 표현기법으로 활용된다. 본 연구에서는 체르노프 얼굴을 활용해서 우리나라 광역자치단체들의 지역사회건강에 대한 국민체감지표를 살펴보았다. 여기에서 다루고자 하는 광역자치단체의 통계는 여덟 가지로 (1) 흡연(남자 현재흡연율), (2) 음주(고위험음주율), (3)신체활동(걷기 실천율), (4) 비만(체중조절시도율), (5) 구강건강(점심식사 후 칫솔질실천율), (6) 정신건강(우울감 경험률), (7) 질병-1(고혈압 진단자 비율), (8) 질병-2(당뇨병 진단자 비율)가 포함된다. 각 통계자료는 질병안전본부에서 제공하는 2014년도 기준 지역사회건강조사의 자료를 통해서 구축했다. 종합적으로 보았을 때에 특별시와 광역시의 지표들이 우수하게 나타나는 것을 얼굴 모양에서 알 수 있다. 대전광역시, 서울특별시, 대구광역시가 우수한 편이다. 반면에 도 단위 자치단체들의 성적은 다소 저조한데, 특히 강원도, 충청북도, 충청남도, 제주특별자치도에서는 개선을 위한 노력이 필요한 것으로 보인다. 체르노프 얼굴을 활용한 지역분석과 표현기법은 기존의 데이터분석이나 표현을 향상시키는 좋은 예가 될 수 있는데, 이를 지역홍보 및 마케팅에 활용할 수 있고, 지역 주민들이 쉽게 이해할 수 있는 얼굴형식이라는 점에서 선거 전략으로도 발전시킬 수 있는 가능성이 있다. 그러나 얼굴의 각 부위가 어떤 변수를 표현할 지에 대한 명확한 기준이 부족하다는 점 등은 극복해야 할 한계로 남아 있다.


Chernoff face is a statistical visual expression method of multivariate data using the human face image. It matches human face' elements such as eyes, nose, mouth to each variable of multivariate database. The method's major advantage is that it is able to demonstrate various urban and regional statistics in one face and give the spatial simplicity of perception. Thus it is widely applied to big data analysis. This study shows Korea metropolitan governments' local community health index using the Chernoff face. The health index includes ① smoking habit, ② alcohol drinking habit, ③ walking habit, ④ obesity, ⑤ teeth health, ⑥ mental health, ⑦ hypertension, and ⑧ diabetes. Data source is the 2014 Korea Local Community Health Survey that the Korea Centers for Disease Control and Prevention provides. Generally speaking, metropolitan areas such as Daejeon, Seoul, and Daegu shows better performance in the health index than provincial areas such as Kangwon, Chungcheongbuk, Chungcheongnam, and Jeju which need a policy measure to improve people's health habits. Although the Chernoff face can be a better research tool or marketing method for local governments and elections, it has some demerits such as lack of clear standard for matching the facial elements and statistical variables.

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

저자 : 이상국 ( Sangkuk Lee )

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

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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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8공공부문 빅데이터 정책 활성화 연구

저자 : 성욱준

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

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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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9빅데이터 관련연구의 현황과 한국 유아교육학의 과제

저자 : 김영옥 ( Kim Young-ok )

발행기관 : 한국유아교육학회 간행물 : 유아교육연구 36권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : 181-206(26pages)

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우리 사회는 제 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있으며 이른바 빅데이터(Big data) 환경에서 살고 있다. 사회의 변화는 교육환경의 변화와 대응을 요구하고 있다. 유아교육학 분야 연구의장을 넓히기 위해서는 이론과 방법 및 자료의 요소들이 잘 구성될 때 강력한 연구의 틀이 이루어질 수 있을 것이다. 이에 본 연구의 목적은 유아교육연구에서 빅데이터를 활용하고 적용하기 위한 한국유아교육학의 과제를 탐색하는 데 있다. 이를 위해 빅데이터의 개념과 특성을 기초로 활용과 전망을 알아보고 교육 분야에서의 현황과 적용을 살펴보았다. 또한 유아교육분야의 현황을 점검하고 학술대회 발표, 기관보고서, 학술지 및 학위논문 중 대표적인 연구를 중심으로 탐색하였다. 유아교육연구를 위한 데이터 활용 기반구축으로 정보공시와 아동패널이 논의되었으며 한국유아교육학의 과제를 7가지로 논의하였다. 유아교육학의 과제로는 교육환경의 변화를 인지하고 수용하는 역량, 빅데이터의 음과 양에 대한 이해, 유아교육관련 데이터 개방과 표준화를 위한 노력, 데이터의 기록과 누적 및 활용, 전문가와 학회의 인프라구축 및 지원, 타 분야와의 통합시도 및 협력연구, 그리고 윤리와 가치에 대한 소통과 공유를 제안하였다.


Our society faces the fourth industrial revolution and we live in the so-called Big Data environment. The society`s change calls for change and response of educational environment and to widen the research field of the early childhood education sector, elements of theory, method and materials should be composed well. By doing so, a powerful study frame could be made. As a result, the purpose of this study lies in exploring the tasks of Korea`s early childhood education to use and apply Big Data in the early childhood education research. To this end, based on the conception and characteristics of Big Data, The study looked into use and prospect and searched the current status and application in the educational field. Also study checked the current status of the early childhood education field and conducted a search centering on a representative study among presentation at symposium, institutional report, academic journal and graduate thesis. As methods to build a foundation to use data for early childhood education study, school information disclosure and panel study on the Korean children were discussed and the tasks of Korea`s early childhood education were discussed in seven ways. As the tasks of early childhood education, such ideas as the ability to recognize and accommodate the change of educational environment, understanding of yin and yang of Big Data, efforts for early childhood education-related data opening ad standardization, data`s records, accumulation and use, infrastructure construction and supports by experts and academies, integration attempt and cooperative study with other fields, and communication and sharing of ethics and value were proposed.

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10빅데이터 환경에서 프로세스 마이닝을 이용한 영업감사 상시 모니터링 강화에 대한 연구

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

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

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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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