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이슈논문 사회적으로 이슈가 되고 있는 주제와 관련된 논문을 추천해 드립니다.

이달의 핵심 키워드

빅데이터와 인공지능을 중심으로 한 패션산업의 동향

김지은 ( Chi Eun Kim ) , 이진화 ( Jin Hwa Lee )
한국의류학회|한국의류학회지  42권 1호, 2018 pp. 148-158 (총 11pages)
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This study analyzes recent trends in fashion retailing instigated by the fourth industrial revolution and approaches the trends in terms of the convergence of big data and artificial intelligence. The findings are as below. First, companies like ‘Edited’ and ‘Stylumia’ offer solutions that support the strategic decisions of fashion brands and fashion retailers by analyzing big data using artificial intelligence. Second, the convergence of big data and artificial intelligence scales personalized service on the web as examples of ‘Coded Couture’, ‘StitchFix’, and ‘Thread’. Third, the insights gained from artificial intelligence and big data help create new fashion retailing platforms such as ‘Botshop’ and ‘Lyst’. Last, artificial intelligence and big data assist with design. ‘Ivyrevel’ designs digital fashion, assisted by a macroscopic perspective on fashion trends, market and consumers through the analysis of big data. The Fourth Industrial Revolution brings changes across all industries that will likely accelerate. The fashion industry is also undergoing many changes with advancements in scientific technology. The convergence of big data and artificial intelligence will play a key role in the future of fast-moving industry like fashion, where fickle tastes of consumers are the main drivers.
4,500
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This study derives evaluation terms by analyzing the semantic relationship between design elements and sentiment terms in regards to fashion design. As for research methods, a total of 38,225 texts from Daum and Naver Blogs from November 2015 to October 2016 were collected to analyze the parts, frequency, centrality and semantic networks of the terms. As a result, design elements were derived in the form of a noun while fashion image and user's emotional responses were derived in the form of adjectives. The study selected 15 noun terms and 52 adjective terms as evaluation terms for men's striped shirts. The results of semantic network analysis also showed that the main contents of the users of men's striped shirts were derived as characteristics of expression, daily wear, formation, and function. In addition, design elements such as pattern, color, coordination, style, and fit were classified with evaluation results such as wide, bright, trendy, casual, and slim.

빅데이터 분석을 통한 태권도 경쟁력 강화전략: 교육 및 제도를 중심으로

유호윤 ( Yoo Ho-yoon ) , 김상천 ( Kim Sang-cheon ) , 장권 ( Jang Kwon ) , 양대승 ( Yang Dae-seung )
국기원|국기원태권도연구  11권 1호, 2020 pp. 101-122 (총 22pages)
6,200
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이 연구는 인터넷 포털사이트(네이버, 다음 및 구글)에 공유되고 있는 태권도 교육 및 제도관련 빅데이터 자료를 ‘TextoM’을 활용하여 수집한 후 텍스트 마이닝 및 의미연결망 분석방법을 통해 빈출단어, 군집의 연결성과 구조를 분석함과 동시에 태권도의 미래 경쟁력을 강화하기 위한 실천방안을 모색한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 태권도 교육과 관련된 빈출단어는 아동이 가장 높게 나타났으며, 군집은 인성/사범교육, 대상/프로그램, 연구 및 기타로 도출되었다. 아울러 태권도 교육 분야의 경쟁력 강화를 위해서는 태권도 인성교육 프로그램을 보다 더 강화하고, 태권도 지도자의 역량강화를 위한 보수교육을 제도적으로 실행해야 함과 동시에 폭력을 예방하는 대안교육으로서 태권도가 자리매김해야 한다. 둘째, 태권도 제도와 관련된 빈출단어는 국기원이 가장 높게 나타났으며, 군집은 국기원/대한민국태권도협회, 태권도진흥재단, 세계태권도연맹 및 심사제도로 도출되었다. 아울러 태권도 제도 분야의 경쟁력 강화를 위해서는 태권도 유관기관의 설립 목적에 맞게 역할 분담을 재조정한 후 각종 사업을 추진하며, 태권도 구성원을 위한 행정 서비스기관으로 거듭나야 한다. 또한 태권도 승품·단 심사제도는 사회 구성원이 공감할 수 있는 개선방안을 수립/도입함으로써 태권도 품·단의 권위를 확보해야 한다.
5,200
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4차 산업혁명 시대를 맞이함에 따라 학교체육을 포함한 다양한 분야에서 ICT 및 테크놀로지 활용에 관한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 동향은 최근 국내 교육계가 내세우는 창의적 인재 양성을 위해 다양한 기술을 교과 콘텐츠와 연결시키고자 하는 움직임 때문이다. 따라서, 본 연구는 학교체육 분야에서 15년간 수행되어진 학교체육 및 체육수업 현장에서 ICT 및 테크놀로지 활용에 관한 연구주제의 동향을 면밀히 살펴보고, 미래 학교체육 현장에서 체육교과가 제공하는 교육적 가치 실현을 위한 효율적인 ICT 및 테크놀로지 활용방안 및 시사점을 제시하고자 한다. 해당 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 빅데이터 토픽모델링 기법을 활용하였으며 그 결과는 1)융합교육, 2) 웹 기반 교육, 3) 신체활동분석, 4) ICT활용으로 총 4가지 주요 주제로 범주화 되었다. 이러한 연구의 결과는 학교체육 분야에서 ICT 및 테크놀로지 활용에 관한 논의는 학교체육 현장에서 그 필요성을 인정받음에 따라 지속적으로 이루어지고 있었다. 하지만, 체육수업이 제공하는 교육적 가치를 학생들에게 온전히 전달하고 수업을 설계하는 교사가 과도한 업무부담 없이 자신의 수업에 테크놀로지를 활용하기 위해서는 여전히 ICT기반 체육수업의 실효성을 담보할 수 있는 학술적, 정책적 연구는 필요하다.

공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형

이규엽 ( Rhee Gyuyurb ) , 박상철 ( Park Sang Cheol ) , 류성열 ( Ryoo Sung Yul )
한국지식경영학회|지식경영연구  21권 4호, 2020 pp. 243-263 (총 21pages)
6,100
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본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.

빅데이터 분석을 활용한 홈트레이닝 시장 전망 및 발전방안에 관한 연구

이재문 ( Lee Jae-moon )
한국체육학회|한국체육학회지  60권 1호, 2021 pp. 189-202 (총 14pages)
5,400
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본 연구는 최근 코로나19로 인해 급성장하고 있는 홈트레이닝의 미래 시장 전망 및 마케팅 전략을 제시하고자 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 네트워크 분석의 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 오피니언마이닝, TF-IDF, 연결중심성, 의미연결망분석을 실시하였으며, 연구기간은 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 한정하였다. 분석 결과, 온택트 홈트라이프, 홈트장비, 감성, 기타로 4개의 요인으로 범주화 하였다. 따라서 본 연구의 결과가 향후 다가올 미래 시대를 대비하기 위한 홈트레이닝 시장 방향성 전략 및 정책적 방안을 위한 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.

빅데이터 보안 분야의 연구동향 분석

박서기 ( Seokyee Park ) , 황경태 ( K. T. Hwang )
한국정보화진흥원|정보화정책  23권 1호, 2016 pp. 3-19 (총 17pages)
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본 연구의 목적은 빅데이터 보안 분야의 기존 연구를 분석하고, 향후 연구 방향을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내외의 총62편의 논문을 식별하여, 발간년도, 게재 매체, 전반적인 연구접근 방법, 세부적 연구 방법, 연구 주제 등을 분석하였다. 분석 결과, 빅데이터 보안 연구는 매우 초기 단계로서, 비실증 연구가 압도적인 비중을 차지하고 있고, 관련 개념/기법에 대한 이해를 해나가는 과정으로서 기술-관리-통합의 단계로 진화한 정보보안 분야의 연구 동향에 동조하여 기술적인 연구가 주로 진행되고 있다. 연구 주제 측면에서도 빅데이터 보안에 대한 전반적인 이슈를 다룬 총론적인 연구들이 보안 구현 방법론, 분야별 이슈 등의 각론적 연구에 비해 높은 비중을 나타내는 등 초기 단계의 모습을 나타내고 있다. 향후 유망한 연구 분야로는 빅데이터 보안에 대한 전반적인 프레임워크 수립, 업종별 빅데이터 보안에 대한 연구, 빅데이터 보안 관련 정부 정책 분석 등을 들 수 있다. 빅데이터 보안 분야의 연구는 본격적으로 시작된 지 얼마 되지 않아, 연구 결과가 상대적으로 매우 부족한 편이다. 앞으로 다양한 관점에서 빅데이터 보안과 관련해 풍부한 주제를 다루는 연구가 진행되기를 기대한다.

빅데이터 및 고성능컴퓨팅 프레임워크를 활용한 유전체 데이터 전처리 과정의 병렬화

변은규 ( Eun-kyu Byun ) , 곽재혁 ( Jae-hyuck Kwak ) , 문지협 ( Jihyeob Mun )
4,500
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차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.

빅데이터 기반의 출산율 변동 예측

주세민 ( Joo Se-min ) , 옥성환 ( Ok Seong-hwan ) , 황경태 ( Hwang Kyung-tae )
한국정보화진흥원|정보화정책  26권 4호, 2019 pp. 20-35 (총 16pages)
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본 연구에서는 육아에 대한 공포 등 심리적 요인이 출산율에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 2000년~2018년까지 육아에 대한 부정적인 기사가 전체 사회 기사에서 차지하는 비중을 바탕으로 지표를 산출하였다. 지표 분석 결과, 지표가 증가하면 3년 뒤의 출산율은 떨어지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 상관관계 분석, 단순 회귀분석, VAR 분석에서도 일관적으로 나타났다. 그랜져 인과관계 분석 결과, 지표와 3년 뒤 출산율의 관계는 단순 상관관계가 아닌 인과관계에 있음을 알 수 있었다. 연령대별로도 차이를 보였는데, 20~30대 여성의 출산율은 지표에 유의한 반응을 보였으나, 40대 출산율은 반응을 보이지 않았다. 또한 지표가 상승하면 1아 출산율에는 영향을 미치지만, 2아/3아 이상의 출산율에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 여성의 나이가 어릴수록 육아에 대한 부정적인 기사에 영향을 많이 받지만, 이미 출산/육아를 경험해본 사람들에게는 큰 영향을 미치지 못한다는 직관과도 일치한다. 본 연구는 뉴스 빅데이터를 단순한 키워드 언급량 변화 모니터링이라는 한정된 용도를 벗어나, 사회 현상을 예측하는데 유의미한 지표를 추출해 냈다는데 의미가 있다. 또한 이러한 빅데이터 기반의 지표는 출산율에 대한 3년의 선행성이 있기 때문에 미리 감지할 수 정보를 제공한다는 장점이 있다.
5,100
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본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.