Earticle

본 연구에서는 한국의 스포츠 지도자 중에서 축구국가대표팀 감독중에서 외국인 감독의 리더십 유형을 살펴보 고자 한다. 이를 위해 감독의 재임기간 동안의 뉴스 기사들을 크롤링하고 이를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 성공한 스포츠 지도자들이 갖추고 있는 리더십의 유형이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 실패한 스포츠 지도 자들이 갖추고 있는 리더십의 유형이 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에서 나타난 리더십 유형 및 특성은 지도자들 이 갖추어야 할 효과적인 리더십을 규명하여, 선수들을 지도하는데 있어 필요한 리더십이 무엇인지를 파악하고 이를 통해 선수들을 지도하고 성과를 창출하는데 활용이 가능하다는 점에서 실무적 차원의 시사점이 있다.

This paper investigates different types of leadership found in foreign coaches in charge of the Korean national soccer team. To that end, news articles published during the tenure of those coaches were crawled for analysis. The analysis highlighted the following results. First, successful sports leaders showed their own specific types of leadership. Second, failed sports leaders showed specific types of leadership. The findings have the following implications. The leadership established based on the analysis results have practical implications in that they suggest the types of effectiveness leadership that are required of sports leaders in managing and leading athletes whilst generating tangible results and performance.

본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 튼살 기능성 화장품 시장과 고객 분석을 수행하고 중소화장품제조 기업의 마케팅 활용 후 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 20만개 이상의 네이버 블로그, 네이버 까페, 인스타그램, 네이버스 토어 게시글을 대상으로 R을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 키워드 빈도분석, 연관관계 분석을 통해 고객 니즈와 경쟁사 포지셔닝을 이해하고 마케팅 전략 수립을 위한 시사점을 도출하였다. 분석 결과 튼살 완화와 함께 예방이 핵심 소구점으로 파악되었고 선물용 시장을 위한 제품 라인의 확장이 주요 시사점으로 나타났고 제품에 대해 상호 보완할 수 있는 제품과의 연관성이 높은 것으로 나타났다. 전통적인 마케팅 기법과 함께 사용 시 소셜 빅데이터 분석은 증거 기반의 의사 결정과 기존에 파악하지 못했던 고객과 시장의 특성 도출에 유용함을 확인하였다. 향후 연구에서는 word2vec과 같은 자동화된 문장 분류를 통해 추가적인 마케팅 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

This study aims to analyze the cosmedical cosmetics market and the nature of customer through the social big data analysis. More than 80,000 posts were analyzed using R program. After data cleansing, keyword frequency analysis and association analysis were performed to understand customer needs and competitor positioning, formulated several implications for marketing strategy sophistication and implementation. Analysis results show that “prevention” is a new and essential attribute for appealing target customers. The expansion of the product line for the gift market is also suggested. It has been shown that there is a high correlation with products that can be complementary to each other. In addition to the traditional marketing technique, the social big data analysis based on evidence was useful in deriving the characteristics of the customers and the market that had not been identified before. Word2vec algorithm will be beneficial to find additional

최근 빅데이터에 대한 연구가 늘어나고 있지만 대부분 빅데이터의 개념, 동향, 기술 현황, 활용 가능성 등의 연구에 국한되어 있다. 본 연구는 빅데이터 연구를 확대하고 실용성을 높이기 위해 마케팅 분야의 빅데이터 활용을 연구 주제로 선정하였다. 빅데이터의 활용 분야로 기술마케팅을 선택한 것은 기술시장에서 마케팅의 필요성이 높아지고 특히 기술시장의 특성 때문에 잠재 수요자 발굴이 중요하기 때문이다. 이를 위해 신기술 빅데이터의 분석을 통해 확인된 주요기술은 무엇인가?, 신기술 빅데이터의 분석을 통해 발굴된 잠재 수요기업은 어디인가?, 잠재 수요기업과 연관되어 있는 핵심어들은 무엇인가? 등을 연구문제로 설정하였다. 한국표준과학연구원(KRISS)의 2가지 신기술을 선정하고 3명의 코더들이 협의를 통해 4개의 분석단어를 정하였다. 빅데이터는 인터넷에서 수집하고 정제 한 후에 텍스트마이닝과 시맨틱네트워크분석을 실시하였다. 기업의 스키마와 홈페이지 통해 재검증하는 과정을 거쳤다. 빅데이터 분석을 실시한 결과, 첫 번째 연구문제는 연결정도, 연결정도중심성, 빈도 등을 통해 2개의 기술마다 상위 20개의 주요기술을 확인하였다. 두 번째 연구문제는 공동출현 연결망, 연결 강도, 코사인 유사계수 등을 통해 2개 기술의 잠재 수요기업을 발굴하였다. ‘배열검출기형 분광복사계 성능평가 기술’은 17개의 기업을 발굴하였고, ‘초음파를 이용한 진공압력 측정센서 및 모듈’은 10개의 기업을 발굴하였다. 세 번째 연구문제는 잠재 수요기업의 에고네트워크분석을 통해 기업명과 의미 있게 연관되어 있는 단어들을 확인하였다. 본 연구는 기존의 개념적 빅데이터 연구에서 빅데이터 분석을 통해 기술마케팅의 잠재 수요기업을 발굴하는 실용적인 빅데이터 연구로 나아간 점이 의의가 있다. 빅데이터의 구체적인 활용 분야로 기술마케팅을 선택하여 실증함으로써 연구의 범위를 확대하고 향후 빅데이터 분석 연구의 발전에 기여하고 있다.

Even though the study of the Bigdata is getting advanced, the topics are limited fundamental concept, trend, technical situation or the practical possibility of the Bigdata. The purposes of this research are to expand the study of the Bigdata and to use it in technology marketing practically. Also we found a few buyers which have potential possibility of technology marketing by using Bigdata. One reasons that we choose Bigdata for technology marketing is the necessity of marketing in the technical business area is getting higher. The other reason is that finding potential buyers is getting more important because of the nature of technical business. For these, we set-up the research problems like “What are the verified main techniques through the Bigdata analyzing?, Where are the extracted potential buyers through the Bigdata analyzing?” and “What are the keywords which are connected to the potential buyers?” We choose two at the new techniques of Korea Research Institution of Standards and Science(KRISS) and three coders discussed to choose four analyzing words. We collected the Bigdata on the internet, and executed textmining and semantic network analysis with it. After that, we reexamined them by confirming the schema of the potential buyer and the homepage. First, we checked 20 main techniques per the two techniques by degree, degree centrality, and frequency. Second, we found the answer of this study by finding the potential buyers which has the two techniques through co-occurrence frequency, network intensity and cosine similarity coefficient. Extract 17 buyers at ‘Performance characterization of array-type spectroradiometers’ and 10 buyers were extracted at ‘Pressure measuring system for vacuum chamber using ultrasonic wave’. Finally, we need to check the keywords related to the corporate name through analyzing ego-network of potential buyers. Therefore the results are proved completely through analyzing the Bigdata. This study is full of significance in the way that conceptual study of analyzing Bigdata goes a step further to the application of practical use to find potential buyers. This research contributes to the Bigdata study by expanding the range of the study through offering practical way of using in technology marketing area.

4차 산업혁명시대에 접어들면서 정보기술의 발전으로 인해 다양한 편익과 함께 프라이버시 이슈에 대한 사회적 관심 또한 증가해 왔다. 빅데이터를 통한 개인의 프라이버시 침해 위협 가능성이 높아지게 됨에 따라, 프라이버시에 대한 관리 및 보호에 대한 학술적 논의 또한 활발해지기 시작하였다. 전통적인 관점의 프라이버시는 기본적 인권으로 다양한 차원에서 정의된 반면, 최근의 연구 동향에 따르면 대부분 온라인상에서의 개인정보보호라는 정보 차원의 프라 이버시에 대해서만 주로 논의하고 있다. 이러한 제한적 논의는 이론적 개념과 실제 인식 간의 왜곡을 초래할 뿐만 아니 라 프라이버시 개념의 학술적 정의 및 사회적 합의를 더욱 어렵게 만드는 요인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 최근 1년 동안 포탈 사이트 12,000건의 뉴스데이터를 바탕으로 온라인상에서 노출되는 프라이버시 개념을 분석하여 이론적 개념과 사회적으로 통용되는 개념의 차이를 비교 분석한다. 이러한 실증적 접근은 변화하고 있는 프라이버시 개념에 대한 이해와 국내 상황에 맞는 프라이버시 개념화를 위한 연구 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

In the era of the 4th industrial revolution, the development of information technology brought various benefits, but it also increased social interest in privacy issues. As the possibility of personal privacy violation by big data increases, academic discussion about privacy management has begun to be active. While the traditional view of privacy has been defined at various levels as the basic human rights, most of the recent research trends are mainly concerned only with the information privacy of online privacy protection. This limited discussion can distort the theoretical concept and the actual perception, making the academic and social consensus of the concept of privacy more difficult. In this study, we analyze the privacy concept that is exposed on the internet based on 12,000 news data of the portal site for the past one year and compare the difference between the theoretical concept and the socially accepted concept. This empirical approach is expected to provide an understanding of the changing concept of privacy and a research direction for the conceptualization of privacy for current situations.

본 연구는 코로나19로 인해 국내외 관광산업이 심각한 침체를 겪고 있으며 위드코로나와 함께 관광산업은 빠른 회복기에 접어들고 있다. 특히 제주도는 코로나 19 이후 국내 관광객들의 수가 꾸준히 늘어나며 코로나로 인해 급감한 이후 다시 회복세를 보이는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 코로나 19 발생을 기점으로 전후에 대한 ‘제주관광’을 핵심키워드로 빅데이터분석을 실시하여 코로나 19 전후를 시점으로 블로그에 어떠한 키워드들이 주를 이루는지 그리고 이러한 도출된 단어들 사이의 연결망을 시각화하고 네트워크 중심성과 구조적 등위성분석을 진행하였다. 연구결과 코로나 발생 전후에 도출되는 키워드들이 상이하게 도출되는 것으로 나타났다. 예를 들어 코로나 19 이전에는 단체여행이나 버스를 이용하기보다는 택시나 렌트카, 운전, 자동차와 같은 소규모 단위의 여행과 자연과 풍경과 관련이 있는 키워드들이 검색된 반면, 코로나 19 이후로 사람들은 개인적 여행이나 자연이나 바다, 해변과 같은 장소에 대한 단어들이 많이 노출되는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 분석결과를 토대로 코로나 19로 인해 많은 어려움을 겪고 있는 제주관광산업에 대한 보다 실증적인 마케팅 전략을 구축하는데 의미 있는 결과를 제공하고자 한다.

This study examines how the COVID 19 influence on consumers and what is the important factors related to Jeju food. Although previous research have conducted as perceive by Jeju isaland using survey as well as big data analysis to verify diverse trends and issues, detailed analysis and understand about local tourism according to COVID 19 is still not enough. This study collected words from Naver blog using the web browser automation module 'Selenium' provided by 'Python' and the Ucinet 6.0 program has been used to visualize data by performing semantic network analysis. Based on the results of words crawling, the top five frequent words before pandemic are ‘Travel’, 'Tourism', 'Photo', 'Tourist Spot', and 'Experience'. In addition, the top five words after pandemic were ‘Travel', 'Tourism', 'Photo', 'Tour spot', 'Cafe'. The results of CONCOR analysis, different group has been clustered. Result of CONCOR analysis before pandemic, 'Companion & Tour', 'Traffic & Reservation', 'Location & Theme', and 'Experience & Nature" were clustered. However, 'Information and Location', 'Companion & Traffic', 'Nature & Scenery', and 'Location & Theme' were clustered after pandemic. These findings will contribute better understanding of Jeju Tourism according to COVID 19 to establish empirical and logical tourism marketing strategy.

본 연구의 목적은 뉴스포츠 관련 미디어에 나타난 데이터를 파악함으로써 뉴스포츠의 질적 성장을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 이를 위해 빅카인즈(BIGKinds)에서 제공하는 2020년에서 2023년 동안의 뉴스를 수집하여 분석하였으며, 수집 기사는 총 665건이다. 연구결과 첫째, 빈도 분석 결과 장애인이 가장 높은 빈도를 보였다. 이는 뉴스포츠가 가지고 있는 배우기 쉽고 공간 제약이 적으며, 운동기능에 덜 영향을 받는다는 점에서 장애인들의 뉴스포츠 프로그램 수요가 높았던 것으 로 보인다. 이에 따라 장애인들을 위한 규칙의 변화 그리고 장애인 전용 뉴스포츠 종목 개발이 필요할 것으로 보인다. 둘째, 연관어 분석 결과 뉴스포츠는 상대적으로 코로나19의 영향을 적게 받은 것으로 확인되었는데, 이는 소규모로 실내에서 진행 할 수 있는 뉴스포츠 종목이 다수 존재하기 때문으로 보인다. 이에 따라 실생활의 도구를 활용하거나 혹은 맨몸으로 할 수 있 는 다양한 뉴스포츠 종목이 개발될 필요성이 있다. 후속 연구에서는 보다 다양한 사람들이 관심있고 필요한 생활체육 종목들 에 대한 연구를 진행한다면 활용도가 높을 것이라고 판단된다.

This study aims to offer essential insights for qualitative development of new sports by finding the data from media. Total 665 news provided by BIGKinds were collected from 2020 to 2023 and analyzed. Results indicated individuals with disabilities exhibited the highest frequency. This suggests a high demand for new sports programs among individuals with disabilities, attributed to the ease of learning, spatial constraints, and lesser reliance on motor skills associated with new sports. Consequently, it appears necessary to modify the rules of existing new sports and develop new sports exclusively for individuals with disabilities. The analysis of related words indicated that the impact of COVID-19 on new sports was minimal. This is probably attributable to the presence of numerous new sports that can be conducted indoors on a small scale. Therefore, it is important to establish various new sports that can be performed using simple tools or with no equipment. Future research needs to extend the range to cover various life sports of interest to a wider audience.

본 논문에서는 공공기관의 빅데이터를 활용한 표준분석모델을 살펴보고, 실제 사례현장의 분석결과를 통해 빅데이 터 표준분석모델의 적합성과 효과성을 확인하고자 한다. 특히 행정효율성을 향상시킬 수 있는 분야인 민원, CCTV 등의 빅데이터에 대한 표준분석모델을 대상으로 하였다. 이를 위해 빅데이터 표준분석 지표를 산출하고 K시의 CCTV우선설치지 역 사례에 적용하여 빅데이터 표준분석모델의 정확성을 조사하였다. 빅데이터 표준분석 모델을 활용한 K시의 사례분석 결과, 우선 설치리스트 상위 지점 모두 범죄취약지수 중 환경지수 값이 전반적으로 낮게 나온 반면, CCTV미설치 지역에 따른 감시취약지수와 야간 및 심야 시간대의 유동인구 지수가 높게 나타났다. 이는 실제로 CCTV설치에 대한 민원이 높고 그 필요성을 인지하고 있는 지역으로 빅 데이터 분석결과가 높은 정확성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구결 과는 빅데이터 활용과 분석에 의한 행정 효율성의 제고 및 디지털 융합 환경에서 빅데이터 표준분석 모델의 의미있는 시사점을 제시하고 있다.

This study aims to investigate the public big data standard analysis model developed by Ministry of the Interior and examine its accuracy and reliability of prediction. To do this, big data standard analysis index were calculated to apply them to the real world case of CCTV monitoring system prior installation in K city. The result of this case study revealed that the areas to be installed CCTV consisted with the area where residences requested and complained to install CCTV monitoring systems, which indicated that the result of big data standard analysis model provided accurate and reliable outcomes. The result of this study suggested implications on effective exploitation of big data analysis.

디지털 시대로의 진입은 개인 간 정보 교류의 양을 폭발적으로 증가시켰다. 예전에는 개인이 뉴스 를 읽으면 그것으로 정보의 흐름은 제한되었고, 대면 또는 전화 통화가 이루어져야 정보의 확산이 발 생하였다. 하지만 스마트폰과 소설미디어의 등장은 위에서 언급한 정보의 흐름 체계를 완전히 바꾸어 놓았다. 이 결과 한 개인이 획득한 정보는 실시간으로 수십, 수백 명에게 전파되었고 이 정보를 접한 사람들은 다시 자신과 연결된 많은 사람에게 정보를 전달함으로써 빛의 속도에 가까울 정도로 정보의 공유가 확산되고 있다. 이에 따라 정치, 경제, 사회, 문화 모든 분야에서 정보를 접한 사람들이 거의 같은 시간에 집단적으로 행동하는 경향이 나타나고 있으며 이는 수요와 공급에 따라 결정되는 부동산 가격에 쏠림 현상 결과를 가져오고 있다. 이와 같이 디지털 시대로의 진입은 전통적 시장현상을 근본 적으로 변화시켰고, 이와 같은 결과에 대응해야 하는 정책기관에게 많은 고민을 안겨주고 있다. 본 연구의 목적은 비정형 데이터인 부동산 관련 기사를 수집, 저장하고 기사 속에서 나타나고 있는 긍정적인 표현과 부정적인 표현을 알아내고 이 정보가 실제 부동산 가격과 유의미한 연관성을 갖는지 를 분석하는 데 있다. 분석 방법은 뉴스 제공자의 인터넷 기사 중에서 부동산 관련 기사를 웹크롤링 하여 단어를 선정한 후, 긍정 단어와 부정 단어에 각각 인덱스 값을 부여한다. 분석 기간별로 데이터 값을 도출하여 도출된 데이터 값과 부동산 가격을 분석하여 결과를 도출한다.

2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내ž외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데 이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.

Since 2019, research on microplastics has been actively conducted around the world, so analyzing the differences between domestic and foreign microplastics research can be a milestone in establishing the direction of domestic research. In this study, microplastic papers from KCI and WoS were extracted and the differences between domestic and foreign studies were analyzed using a network analysis methodology based on big data such as author keyword co-occurrence word analysis, thesis co-citation analysis, and author co-citation analysis. As a result of the analysis, the analysis of the research topic confirmed that studies that could affect the human body and the treatment of microplastics in daily life were additionally needed in Korea. In the analysis of the depth of thesis citation that examines the quality of research, it was found that Korea was still insufficient at 2.25 overseas and 1.39 in Korea. In the analysis of the composition of the joint research front, where various researchers participate and share information, 3 out of 22 clusters in Korea are Star type. In the case of overseas, all 19 clusters have a mesh structure, so it was confirmed that information flow and sharing were insufficient in specific research fields in Korea. These research results confirmed the need to expand the research topic of microplastics, improve the quality of research, and improve the research promotion system in which various researchers participate. In addition, if the automation program is developed based on topic modeling, it will be possible to build a system capable of real-time analysis.

1995년 드라마 <모래시계> 촬영지가 유명 관광지로 각광받고 수많은 관광객들을 불러 모은 이후, 각 지자체는 영화 드라마 촬영을 유치하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 지자체 중에서도 특히 전주시는 국제영화제 개최, 전주영상위원회 및 전주영화종합촬영소 설립 등 촬영을 유치하고자 적극적으로 노력하고 있다. 그러나 이러한 풍부한 기반 환경을 갖췄음에도 불구하고, 촬영 이후에 이를 장기적으로 활용하고자 하는 노력은 타 도시에 비해 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 한계를 보완하기 위하여 대표적인 SNS(Social Network Service)인 트위터(twitter)를 대상으로 특정 구문을 포함한 트윗을 수집, 그 추이를 분석하였다. 이러한 트윗 멘션의 내용 분석을 통해, 본 연구는 전주 지역의 촬영지와 관광지에 실제로 방문하는 관광객의 주요 방문 요인을 알아보고, 나아가 촬영지의 관광자원화를 위한 방안을 제안하였다.

In 1995, the filming location of the drama <Hourglass> had been famous, and as a result it brings the effect of increasing tourists of that areas. After that, many local governments try to host the filming on their regions to be potential tourist attractions. With the same stream, Jeonju also has attempted to host International Film Festival and to set up Jeonju Film Commission and Jeonju Cinema Complex. However, although the city already has rich infrastructure facilities to make films, the city hardly tries to use the filming locations as tourist attractions. This study suggests four ways of using filming locations as tourist attractions to activate Jeonju economy and improve Jeonju's cultural image. We firstly collect social bigdata related with tourists of filming locations and tourist attractions in Jeonju from Twitter, which is the most representative SNS, and then perform frequency and trend analysis. We also investigate major factors of visits to tourist's attractions based on content analysis of tweet mentions.

교육 분야에서의 빅데이터 활용이 선진국을 중심으로 확산되고 있다. 그러나 국내의 경우 이와 관련된 실험적 접근만이 있을 뿐 관련 연구나 현장의 서비스는 아직 나타나지 않고 있는 실정이다. 따라서 이러닝 업계에서 빅데이터의 응용이 저조한 이유를 파악하고 이를 개선할 연구와 대안 모색이 시급한 상황이다. 연구 결과, 이러닝 산업계에서는 빅데이터의 이해 수준이 높으면 빅데이터가 이러닝에 미치는 영향이 크다고 인식하고 있으며, 매출 규모가 큰 업체일수록 영향이 크다고 인식하고 있는 것으로 종합되었다. 이에 본 연구는 매출규모에 따라 다른 빅데이터에 관한 교육 및 활용 지원 정책을 펼 것을 제언하였다.

The utilization of Big data in the field of education has spread around the developed countries. However, in Korea, there are only experimental approaches related to Bigdata, yet for the related researches and services to appear. Therefore, it is the situation that needs to understand the reason for poor use of big data in the e-Learning industry, study and seek out alternatives to solve these problems. The result of this study shows that it was investigated that the high level of understanding of Bigdata has recognized large impact on e-Learning of Big Data and the more large-scale sales companies have recognized large impact on e-Learning of Big Data in the e-Learning industry. In conclusion, this study makes a proposal to expand the training and utilization policies of Bigdata relating to different sales scales.

공공기관 및 기업의 빅데이터 플랫폼 환경에서 데이터 보호를 위한 암호화는 필수적인 요소이나 실제 빅데이터 워크로드를 고려한 암호화 알고리즘에 대한 성능 검증 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 몽고 DB(MongoDB) 환경에서 데이터와 노드를 추가하여 빅데이터의 6가지 워크로드별로 AES, ARIA, 3DES별로 성능 변화 추이를 분석하였다. 이를 통해 빅데이터 플랫폼 환경에서 각 워크로드 별 최적의 블록기반 암호 알고리즘이 무엇인지 확인하고, NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용하여 데이터와 노드 구성환경에서 다양한 워크로드별로 테스트를 통해 MongoDB의 성능을 고려한 최적화된 아키텍처를 제안한다.

Although encryption for data protection is essential in the big data platform environment of public institutions and corporations, much performance verification studies on encryption algorithms considering actual big data workloads have not been conducted. In this paper, we analyzed the performance change of AES, ARIA, and 3DES for each of six workloads of big data by adding data and nodes in MongoDB environment. This enables us to identify the optimal block-based cryptographic algorithm for each workload in the big data platform environment, and test the performance of MongoDB by testing various workloads in data and node configurations using the NoSQL Database Benchmark (YCSB). We propose an optimized architecture that takes into account.

이슈 스캐닝은 미래예측을 위한 방법 중 하나로 정보화 시대의 큰 화두인 빅데이터에 기반한 미래예측에 적합한 방법이다. 이에 본 연구에서는 이슈 스캐닝 기법을 통해서 현재 우리 사회가 당면한 문제점들을 과학적으로 파악하고, 이를 해결할 수 있는 공공정책 수립에 기여하고자 한다. 효과적인 공공정책 수립을 위해서는 다양한 빅데 이터 분석을 통해 국민이 정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악해야 한다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 설계하고, 정책시행 이후 결과와의 비교・분석을 통해 공공정책에 대한 의견수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 연구 적용 대상 정책으로는 ‘만 0-5세 무상보육제 ‘를 선정하였으며, 해당 정책에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정 책 수립시 반영해야 할 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 빅데이터를 활용하여 공공정책 에 관한 국민 여론을 수렴하는 것은 정책수립 시에 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사 회 발전을 위한 국가적 차원의 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있음에 있다.

Horizon scanning that one of the methods for future prediction is adaptable way of establishing the policy strategy based on big data. This study aims to understand the social problems scientifically utilized horizon scanning technique, and contribute to public policy formulation based on scanning analysis. In this paper, we proposed a public opinion framework for public policy based on social bigdata, and then confirmed the feasibility this framework by analysis of the relationship between public opinion and results after implementation of public policy. Consequently, based on the analysis, we also drew implications of policy formulation about ‘free childcare for under 5-years of age’ as an object of study. The method that collects public opinion is very important to effective policy establishment and make contribution to constructing national response systems for social development.

본 연구는 빅데이터 로그를 기반으로 도서관 이용자 및 대출 현황을 분석함으로써 이용자 그룹별 특성을 파악하고 궁극적으로는 도서관의 효율적인 운영 방안을 제안하는데 그 목적이 있다. 분석 대상 로그는 국립세종도서관에 등록된 이용자 정보, 대출 정보, 서비스 이용 정보로 구성되어 있으며, 이 중 이용자 관련 정보로는 연령 정보 107,369건, 성별 정보 106,918건, 거주지 정보 106,838건이 활용되었다. 대출 관련 정보로는 대출 이용자 정보 536,083건, 대출 횟수 정보 6,509,369건이, 서비스 이용 정보로는 82,813건이 활용되었다. 이용자 그룹별 특성 분석은 연령별, 성별, 거주지별 이용자 현황 분석 및 연도별, 월별, 요일별 대출 현황 분석 등 다각도로 진행되었다. 뿐만 아니라 이용 현황 결과의 요인을 파악하기 위해 FGI 및 외부 데이터와의 연계 분석도 수행하였다. 이를 토대로 향후 국립세종도서관 운영 시 효율적인 의사결정에 도움을 줄 수 있는 개선 방안을 제안하였다. 본 연구는 분석 데이터가 적은 기존 연구와는 달리 실제 도서관 운영 시 발생한 빅데이터 로그를 기반으로 이용자 및 대출 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

This study aims to analyze library user and circulation status based on the bigdata logs to identify characteristics by user group and propose methods for efficient management of library. The logs to be analyzed consist of user information, circulation information, service usage information registered at the National Library of Korea, Sejong. The user information logs contain 107,369 age data, 106,918 gender data, 106,838 residential data. The circulation information logs contain 536,083 circulation user data, 6,509,369 circulation count data, and the service usage information logs contain 82,813 data. For the analysis of characteristics by user group, the data were used for analyzing user status by age, gender, residence and circulation status by year, month, day. In addition, this study conducts FGI(Focus Group Interview) and linkage analysis with external data to identify factors for analysis results. Based on analysis results, improvement methods for helping library make effective decision-making were proposed. This study analyze empirically user and circulation status based on bigdata logs, and it has significance for being different form proceeding researches with less analysis data.

국내의 경우 빅데이터 인력 수요 증가에도 불구하고, 인력 양성 대학이나 기관은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 이해도와 빅데이터의 영향에 관한 인식 차이 및 학습의향을 조사 분석하고 이를 토대로 빅데이터 인력양성을 위한 시사점을 정리하였다. 연구 결과 빅데이터에 관한 다소간의 이해 차이에도 불구하고 빅데이터의 영향에 대해서는 매우 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 학생들의 학습 의향은 학습경험과 이해도에 비례한 것으로 분석되어 빅데이터 인력 양성을 위한 학교와 정부의 정책적 노력이 필요함을 보여주었다.

In Korea, despite the increase in demand for Bigdata manpower, institutions and universities to educate and train Bigdata manpower are not yet much. Therefore, this study investigated the status regarding the recognition on Bigdata of universities students and presented a direction for educating Bigdata manpower at the university. In order to accomplish this purpose, this study surveyed and analyzed the students' understanding of Bigdata, the awareness of the students about the social impact of Bigdata, the learning intention of the students on Bigdata and presented Implications for Bigdata workforce development. As a result, despite of the somewhat difference in understanding for the Bigdata, it was found that their awareness about the impact of Bigdata is very positive. And this study showed the need of universities' and government' political effort for Bigdata workforce development, because it was investigated that students' intentions of learning for Bigdata is proportional to students' understanding levels and learning experience for Bigdata.

본 연구는 중도입국청소년 관련 언론보도 빅데이터에 나타난 주요 키워드와 이 슈를 도출함으로써, 코로나19 시국의 중도입국청소년에 대한 시사점을 제안하기 위해 수행되었다. 이를 위해 한국언론진흥재단에서 운영하는 언론보도 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 이용하여 54개 언론매체에서 보도한 775건의 언론보도를 수집하였다. 그리고 네트워크 분석 및 시각화 전문 소프트웨어인 넷마이너로 주 제어 분석과 토픽 분석을 실시하였다. 그 결과, ① 중도입국청소년의 맞춤형 지 원을 위한 대면지도, ② 증가하는 중도입국청소년을 위한 지역사회의 노력, ③ 중도입국청소년을 위한 촘촘한 지원체계 구축 등 3개의 주요 이슈가 도출되었 다. 본 도출결과를 바탕으로 중도입국청소년의 교육적 차원, 정책적 차원에서 시사점을 제안하였다.

This study was conducted to suggest the trend suggestions of migrant youth trends in COVID-19 by deriving key keywords and trends that appeared in media coverage big data related to migrant youth. To this end, Big Caines, a big data service run by the Korea Press Foundation, collected 775 media reports from 54 media outlets. Then, subject word analysis and topic analysis were conducted in NetMinor, a specialized software for network analysis and visualization. The results led to three main trends, ① face-to-face guidance for migrant youth, ② community efforts for increasing migrant youth, and ③ visiting Korean language education for migrant youth. Based on the results of this derivation, suggestions are proposed in terms of educational and policy aspects of migrant youth.

본 연구는 빅데이터를 기반으로 도서관 아동자료의 대출 현황 및 문화프로그램 참여 현황을 분석함으로써 어린이청소년서비스 현황을 파악하고, 이를 토대로 개선방안을 제안하는 데 그 목적이 있다. 분석 대상 로그 데이터는 국립세종도서관에 등록된 아동자료 장서 정보, 대출 횟수 정보, 대출 이용자 정보로 구성되어 있으며, 각각 장서 정보 77,297건, 대출 횟수 정보 4,160,484건, 대출 이용자 정보 189,060건이 활용되었다. 어린이청소년서비스 현황분석은 주제별, 연령별, 거주지별 대출 현황 분석 및 문화프로그램 연계 분석 등 다각도로 진행되었다. 분석 결과를 토대로 장서, 이용자, 거주지 측면에서 국립세종도서관의 어린이청소년서비스 개선방안을 제안하였다. 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 통해 어린이청소년서비스 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 어린이청소년서비스 운영 방안 수립을 위한 의사결정의 기초자료로서 활용되기를 기대한다.

This study aims to analyze circulation status of children’s material and participation in culture program based on the bigdata to identify the current status of children and youth services and suggest ways to improve the services. The logs to be analyzed consist of children’s material information, circulation count information, circulation user information registered at the National Library of Korea, Sejong. The children’s material information logs contain 77,297 data, circulation count information logs contain 4,160,484 data, circulation user information logs contain 189,060 data The current status analysis of children and youth services was conducted in various ways, including analysis of circulation status and culture program by subject, age, and residential area. Based on analysis results, improvement methods of children and youth services were proposed in terms of books, users and residences. This study analyze empirically current status of children and youth services based on bigdata logs, and it has significance for being different form proceeding researches. We expect this study to be used as an empirical basis for the establishment of operational strategies in the future.

Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.