• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.54-64
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• 2022

빅데이터 활용에 대한 관심이 높아짐에 따라, 건설산업에서도 빅데이터와 관련한 다양한 연구개발이 이루어지고 있다. 건설산업의 다양한 분야 중 견적업무는 빅데이터의 활용성이 높은 분야로 인식되고 있다. 견적업무에서 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는, 기업의 내외부 현황을 다면적으로 이해하고 이에 적합한 활용전략을 수립하는 것이 필요할 것이다. 본 연구의 목적은 국내 CM사 견적업무에서의 빅데이터 활용현황을 조사하고, SWOT기법을 활용하여 CM사 견적업무에서 빅데이터를 활용하기 위한 전략 방향을 개발하고 제시하는데 있다. 문헌조사, 설문조사, 인터뷰 조사 및 SWOT분석을 바탕으로 CM사는 기업의 높은 수용 문화와 정보 자원을 적극 활용하고, 부족한 빅데이터 실무기반과 인적자원을 보강하는 전략이 필요한 것으로 제안하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.54-63
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• 2016

As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.

• East Asian Economic Review
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• 제21권2호
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• pp.147-165
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• 2017

This study quantifies the dynamic interrelationship between the KOSPI index return and search query data derived from the Naver DataLab. The empirical estimation using a bivariate GARCH model reveals that negative contemporaneous correlations between the stock return and the search frequency prevail during the sample period. Meanwhile, the search frequency has a negative association with the one-week- ahead stock return but not vice versa. In addition to identifying dynamic correlations, the paper also aims to serve as a test bed in which the existence of profitable trading strategies based on big data is explored. Specifically, the strategy interpreting the heightened investor attention as a negative signal for future returns appears to have been superior to the benchmark strategy in terms of the expected utility over wealth. This paper also demonstrates that the big data-based option trading strategy might be able to beat the market under certain conditions. These results highlight the possibility of big data as a potential source-which has been left largely untapped-for establishing profitable trading strategies as well as developing insights on stock market dynamics.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.351-357
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• 2021

4차 산업혁명의 기술의 패러다임 전환기를 맞이하여 빅데이터 활용방안에 대한 관심이 대두되고 있는 시점에 특히 기업의 무형자산의 비중이 증가함에 따라 특허빅데이터의 활용방안에 대한 관심이 증대되고 있다. 특허 데이터는 정량적인 정보 외에 제목, 초록, 청구항 등의 비정형 텍스트와 인용 및 피인용 관계, 도면, 기술 분류 등 다양한 정보를 포함하고 있어 다양성의 측면에서도 빅데이터로 간주되어 특허 데이터에 대한 체계적인 관리에서부터 처리활용이 중요하다고 판단 된다. 이에 본 연구에서는 혁신특허전략 프레임워크의 체계적인 운영과 함께 기업의 근원적인 경쟁력 강화를 추진하여 강경쟁우위 확보를 추진하고자 특허빅데이터의 활용방안을 A사의 사례를 중심으로 제안하고, 이의 타당성을 검증하고 시사점을 제안하고자 한다. 이를 통해 특허빅데이터의 활용에 대한 인식을 제고하고, 기업의 전사전략, 사업전략, 기능전략과 연계한 특허빅테이터의 활용방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-379
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• 2023

Concept drift detection on data stream is the major issue to maintain the performance of the machine learning model. Since the online stream is to be a function of time, the classical statistic methods are hard to apply. In particular case of seasonal time series, a novel window strategy with Fourier analysis however, gives a chance to adapt the classical methods on the series. We explore the KS-test for an adaptation of the periodic time series and show that this strategy handles a complicate time series as an ordinary tabular dataset. We verify that the detection with the strategy takes the second place in time delay and shows the best performance in false alarm rate and detection accuracy comparing to that of arbitrary window sizes.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.9-15
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• 2013

빅 데이터가 새로운 가치 창출과 문제 해결의 핵심 엔진이 되는 데이터 중심 시대가 본격적으로 시작되고 있다. 본 논문은 빅 데이터를 활용하기 위하여 빅 데이터의 품질 확보를 위한 품질 요소 정의와 품질 요소별 품질확보 전략에 대하여 논한다. 이를 위해 빅 데이터의 구축 사례, 빅 데이터의 자원 확보 방안 및 빅 데이터의 요소기술, 분석기술과 처리기술 등에 대해 살펴 보았다. 이를 통하여 빅 데이터의 품질 요소를 정의하고 품질 요소별 품질 확보 전략을 제안한다. 빅 데이터의 품질이 확보되면 기업은 대용량의 데이터에서 데이터의 재해석을 통하여 빅 데이터를 추출하고 기업의 경쟁력 제고를 위한 각종 전략을 수립할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.403-409
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• 2013

본 논문은 미국 정부의 빅데이터 정책과 보안 이슈에 관해 고찰하였다. 빅데이터 R&D 이니셔티브 전략과 계획, NITRD 프로그램, 정부기관의 빅데이터 전략을 소개하였고, 또한 미군에서 빅데이터 운용환경, 군사 작전에 사용되는 빅데이터 정보, 주요 연구기관과 주제, 보안가이드라인 등에 대해 살펴보았다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.255-259
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• 2019

This study reviews the analysis and characteristics of databases from big data and then establishes representational strategy. Thus, analysis has continued for a long time in the quantity and quality of data, and there are changes in the location of data in the social sciences, past trends and the emergence of big data. The introduction of big data is presented as a prototype of new social science and is a useful practical example that empirically shows the need, basis, and direction of analysis through trend prediction services. Big data provides a future perspective as an important foundation for social change within the framework of basic social sciences.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권1호
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• pp.53-67
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• 2014

In recent years, more data is being generated for the activation of the SNS, the spread of Smartphones and the development of IT technology. Therefore, it is to collect large amounts of data, analyze and ensure meaningful information has become important. The use of these data are formed on the global trend. Big data so-called, has attracted attention as a source of new business. Big Data can then give us the opportunity to be able to create a new customer and diversify the business. So, many companies have investment and effort for big data utilization. However, technology, infrastructure, human resources is different for each of the companies. Therefore, it is necessary to diagnose the level of big data utilization companies. In this study, through a literature review of existing, we derived the success factors for the big data utilization. And developed a diagnostic indicator that allows success factors derived, can be used to determine levels of big data utilization of the company. In addition, as a development of diagnostic indicators, were carried out case studies to diagnose company. Through this study, it will be an opportunity to be able to be reflected in the strategy of big data utilization company.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.281-282
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• 2015

Data, by itself, will not reveal the optimal policy choice. Nor will data alone tell us what problems to focus on or how to direct resources. It should be recognized upfront that data-driven policy making cannot provide all the answers to the challenges of good governance. Policy decisions always depend on a combination of facts, analysis, judgment, and values. In this paper, we research on factors to design an organizational policy making for Big Data.