탐색적 자료 분석(EDA) 기법을 활용한 국내 11개 대표 온라인 쇼핑몰 BEST 100 비교

강지천 ( Jicheon Kang ) , 강주영 ( Juyoung Kang )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 1~12페이지(총12페이지)

초기 온라인 쇼핑몰이 등장할 때부터 지금까지 BEST 100은 모든 쇼핑몰 웹사이트의 핵심 기능으로 제공되고 있다. BEST 100은 소비자들이 한눈에 인기 상품들을 확인할 수 있기 때문에 쇼핑몰의 매출 등에 미치는 영향이 높지만 온라인 쇼핑 선행 연구에서 BEST 100과 관련된 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 현 온라인 쇼핑몰 11곳을 대상으로 선정하여 쇼핑몰별 판매 특징을 분석하였다. 연구 방법으로 각 쇼핑몰 웹 사이트의 BEST 100의 구성요소인 판매문구, 가격, 무료배송의 유/무 확인을 크롤링 하여 탐색적 자료 분석 기법(EDA)을 활용하였다. 분석 결과 쇼핑몰 11곳의 종합 평균 가격은 72,891.41원으로 나타났으며 상품 가격이 저렴할수록 무료배송 비율이 낮음을 확인하였다. 가격 이외에 판매문구...

TAG 온라인 쇼핑몰, 인기 순위, 웹 크롤링, 워드 클라우드, 텍스트 마이닝, Online Store, Ranking, Web Crawl, Word Cloud, Text Mining

Word2Vec을 활용한 뉴스 기반 주가지수 방향성 예측용 감성 사전 구축

김다예 ( Daye Kim ) , 이영인 ( Youngin Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 13~20페이지(총8페이지)

주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.

TAG 주가예측, Word2Vec, 자연어처리, 텍스트마이닝, 뉴스, 감성사전, Stock Prediction, Natural Language Processing, Text Mining, News, Sentiment Lexicon

한, 미, 일 웹툰 분석을 통한 구독자 선호 요인 탐색 : 네이버 웹툰을 중심으로

도상범 ( Sang-beum Do ) , 강주영 ( Juyoung Kang )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 21~32페이지(총12페이지)

현재 국내에서 서비스되고 있는 웹툰은 네이버, 다음 등 포탈을 중심으로 매우 빠른 성장을 보이고 있으며, 잠재적 시장성이 매우 높은 산업으로 촉망받고 있다. 웹툰의 특성 가장 두드러지는 특징은 다양한 요구를 가진 고객층을 대상으로 서비스를 제공할 수 있는 것이다. 이 때문에 국내뿐만 아니라 해외에서도 웹툰산업을 긍정적으로 판단하고 관련 산업 시장을 확충하고 있다. 이러한 현실은 국내 웹툰 작가 및 사업자로 하여금 웹툰을 기존의 k-pop이나 드라마 중심의 한류 컨텐츠와 더불어 새로운 한류 컨텐츠로 수출할 수 있는 기회를 제공한다. 성공적인 시장진출을 위해서는 수출 대상 국가의 소비자층에 대한 면밀한 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 웹툰에서 수집한 데이터의 분석을 통해 각 국가에서 서비스되는 웹툰과 해당 웹툰을 구독하는 소비자층에 대한 특성을 도출해...

TAG 웹툰, 문화 컨텐츠 산업, 한류, 플랫폼, Webtoon, Contents Industry, Korean Wave, Platform

빅데이터 품질 사례연구 : 법률 서비스 품질 체계

박주석 ( Jooseok Park ) , 김승현 ( Seunghyun Kim ) , 류호철 ( Hocheol Ryu )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 33~40페이지(총8페이지)

4차 산업혁명이 일어나면서 각 산업에서 새로운 개념이 탄생되었다. 각 산업의 새로운 개념은 빅데이터를 핵심 인프라로 가정하여 발전하고 있다. 따라서 빅데이터에 대한 품질관리가 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크 분야를 대상으로 하였다. 최근에 구현하고 있는 법무부 생활법률지식서비스를 위한 빅데이터 품질체계를 도출하였다.

TAG 빅데이터, 품질, 리걸테크, 데이터품질, 서비스 품질, Big Data, Quality, Legal Tech, Data Quality, Service Quality

빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터의 비교 연구

박주석 ( Jooseok Park )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 41~46페이지(총6페이지)

지금은 데이터혁명 시대라고 한다. 데이터혁명 시대는 빅데이터로 시작하였고 오픈데이터를 거쳐서 마이데이터로 완성될 것이라 얘기한다. 본 논문에서는 빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터를 비교 분석하고, 디지털자원으로서 마이데이터의 역할과 효과를 제시하고자 한다.

TAG 데이터혁명, 빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터, 데이터 경제, 데이터 생태계, Data Revolution, Big Data, Open Data, My Data, Data Economy, Data Ecosystems

프로세스 마이닝을 이용한 구매 프로세스 분석

박지석 ( Seul-gi Kim ) , 정재윤 ( Jae-yoon Jung )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 47~54페이지(총8페이지)

비즈니스 프로세스 분석의 기존 연구들은 비즈니스 프로세스에 포함된 업무, 고객 서비스, 작업자 편의, 수행시간 예측 등 다양한 요소를 분석하였다. 이러한 요소를 정확히 분석하기 위해서는 정보시스템에 기록된 실제 이력 데이터를 활용하는 것이 효과적이다. 프로세스 마이닝은 이벤트 로그 데이터로부터 비즈니스 프로세스의 여러 가지 요소를 분석하는 기법이다. 본 사례 연구는 구매 대행 업체의 업무 수행 데이터에 프로세스 마이닝를 적용하여 구매 대행 프로세스의 업무 흐름, 수행 시간, 담당자 등의 프로세스 운영 분석을 수행하였다.

TAG 프로세스 마이닝, 구매 프로세스, 프로세스 운영 분석, Process Mining, Purchase Process, Process Operation Analysis

빅데이터를 이용한 독감, 폐렴 및 수족구 환자수 예측 모델 연구

우종필 ( Jong-pil Yu ) , 이병욱 ( Byung-uk Lee ) , 이차민 ( Cha-min Lee ) , 이지은 ( Ji-eun Lee ) , 김민성 ( Min-sung Kim ) , 황재원 ( Jae-won Hwang )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 55~62페이지(총8페이지)

본 연구에서는 그동안 해외에서 주로 실행되어 왔던 빅데이터를 이용한 다양한 질병(독감, 폐렴, 수족구병)환자수 예측 모델을 개발해 보았다. 기존의 환자수 예측이 병원에서 실제 환자수를 카운팅한 수를 수집하여 발표하는 시스템이라면, 이번에 개발한 연구 모델은 실시간으로 제공되는 질병 관련 단어 및 다양한 기후 데이터를 접목하여 기계학습 방법으로 알고리즘을 만들고, 이를 기반으로 정부에서 발표하기 전 환자수를 예측하는 모델이다. 특히 유행성 질병이 빠르게 확산될 경우, 실시간으로 전파 속도를 파악할 수 있다는 점에서 그 장점이 있다. 이를 위하여 구글 플루 트렌드에서 실패한 부분을 최대한 보완하여 다양한 데이터를 활용한 예측 모델을 개발하였다.

TAG 빅데이터, 독감, 폐렴, 수족구, 실시간 예측, Big Data, Flu, Pneumonia, Outbreak, Real-Time Predictions

빅데이터 분석을 통한 천만 관객 영화 예측 모델

우종필 ( Jong-pil Yu ) , 이응환 ( Eung-hwan Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 63~71페이지(총9페이지)

최근 5년(2013~2017년) 연속 영화 총 관객 수가 2억 명이 넘는 국내 영화 산업에서 천만 관객을 돌파한 한국 영화 간에는 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 분석해 보았다. 일반적으로 천만 관객 돌파에 영향을 주는 요인으로는 스크린 수와 평점을 중요하게 보는 시각이 많았다. 본 연구에서는 스크린 수, 평점을 포함하고 추가적으로 4가지 요인을 설정하여 가설을 수립하고 빅데이터 분석을 통해 천만 관객 돌파 유무와의 상관관계를 분석했다. 이를 통해 천만 관객 돌파 예측 정확도는 91%, 누적 관객 수 예측 정확도는 99.4%까지 맞추는 유의미한 결과를 얻었다.

TAG 빅데이터, 천만관객돌파예측, 누적관객 수예측, 구글트렌드지수, 네이버트렌드지수, Big Data, Ten Million Viewers, A Cumulative Audience, Goggle Trend, Naver Trend

헬스케어 빅데이터 유통을 위한 블록체인기술 활성화 방안

유형원 ( Hyeong Won Yu ) , 이은솔 ( Eunsol Lee ) , 고우균 ( Wookyun Kho ) , 한호성 ( Ho-seong Han ) , 한현욱 ( Hyun Wook Han )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 73~82페이지(총10페이지)

미래 의학의 핵심은 개인을 중심으로 한 정밀의료(Precision Medicine)의 실현이다. 이것이 가능하기 위해서는 헬스케어 데이터를 언제 어디서나 열람, 관리 및 유통 할 수 있는 개방형 생태계를 갖추어야 한다. 하지만, 헬스케어 데이터는 민감한 개인정보를 다루기 때문에 상당한 수준의 신뢰성과 보안성이 동시에 요구된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 블록체인 기술에 주목하고 있다. 블록체인 기술은 거래정보를 중앙 서버에 저장 및 관리하는 기존의 정보통신 인프라와는 달리 유통되는 데이터를 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 분산 및 관리하는 방식의 분산 운영망 이다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 이용해 헬스케어 데이터 유통 실증에 필요한 기술적 및 법리적 제반 사항, 코렌(KOREN SDI)망 기반 헬스케어 빅데이터 유...

TAG 헬스케어 빅데이터, 블록체인, 전략, Healthcare Bigdata, Blockchain, Strategy

콘텐츠의 공급자와 소비자로 이루어진 UGC 플랫폼의 초기 활성화 방안에 대한 탐색적 연구 : 시스템다이내믹스를 이용한 초기 스타트업의 UGC 플랫폼을 중심으로

정지웅 ( Jee-wong Jung ) , 이경상 ( Kyung-sang Lee ) , 이준기 ( Zoon-ky Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제1호, 83~94페이지(총12페이지)

본 연구의 목적은 플랫폼 비즈니스 모델의 초기 활성화 문제점인 Chicken & Egg Problem 이슈를 짚어보고자 한다. 이를 위해 인터뷰 기반의 탐색적 연구를 수행하여 UGC 플랫폼의 초기 활성화 방안에 대해 각 요인들의 인과관계와 영향을 분석하였다. 본연구의 결과를 통해 전략적 시행착오의 오류를 최소화하는데 기여하고자 하며 또한, 투자자 측면의 UGC 스타트업에 투자함에 있어 피투자기업의 마일스톤상 현재 위치를 알 수 있도록 해 객관적인 투자의사 결정을 할 수 있는데 실무적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

TAG UGC, 플랫폼, 스타트업, 시스템다이내믹스, 인과관계 다이어그램, 양면시장, Platform, Startup, System Dynamics, causal relationship diagram, Two Sided Market

1  2  3  4  5  6  7  8  9  10