빅데이터 분석을 활용한 대구지역 관광다변화전략에 관한 연구

박균익 계명대학교 대학원 2023 국내박사

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통하여 코로나 19 전·후 4년간의 ‘대구여행’ 관련 트랜드 변화를 횡단적으로 분석하여 대구지역 관광다변화전략을 확립하기 위한 기초자료를 제시하는 것이다. 한국관광 데이터랩을 통하여 확인한 대구광역시에 대한 전체 방문자수는 2022년에 이미 코로나19 이전 방문자 숫자를 회복하였으나 전체방문자 중 관광을 목적으로 대구를 방문하는 숫자가 회복되지 않았거나 관광을 목적으로 방문을 하였더라도 관광소비를 할만한 곳이 부족하여 관광소비액은 코로나 19 이전으로 회복하지 못하고 있다. 이에 대한 횡단적인 분석을 위하여 코로나 19가 국내에 확산되기 시작하여 대구에 첫 확진자가 발생한 2020년 2월을 기점으로 하여 2019년 2월 1일부터 2020년 1월 31일, 2020년 2월 1일부터 2021일 1월 31일, 2021년 2월 1일부터 2022일 1월 31일 그리고 2022년 2월 1일부터 2023일 1월 31일로 4년을 연구 기간으로 설정하여 빅데이터분석을 실시하였다. 정성적인 빅데이터 분석법은 인터넷상에서 텍스톰(Textom.co.kr)을 이용하여 ‘대구여행’에 대한 텍스트마이닝을 실시한 후 단어빈도분석, TF-IDF분석,을 실시하였고 TF-IDF 값에 따라 대구여행 관련 상위 50개의 키워드를 도출하여 네트워크 분석과 구조적 동위성에 따른 군집분석이 가능한 UCINET 6.0 프로그램을 이용하여 CONCOR 분석을 실시하여 결과를 NetDraw를 이용하여 시각화하였다. 정성적인 빅데이터 결과를 바탕으로 ‘대구여행’과 관련하여 인기가 상대적으로 많은 4곳(수성구, 중구, 달서구, 달성군)을 선정하여 정량적인 빅데이터 분석법인 한국관광 데이터랩을 통하여 방문자수, 관광관련 카드사용액, 내비게이션 검색수와 관광지 검색순위를 추출하여 빅데이터 분석을 실시하여 결과를 정성적인 빅데이터 결과와 비교하여 연구자의 의도에 따라 주관적인 분석이 될 수도 있는 정성적인 빅데이터 결과에 대한 데이터 신뢰도를 확보하였다. 빅데이터 분석을 통한 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘혼자여행’, ‘데이트코스’, ‘친구’, ‘아이’, ‘당일여행’이 상위 50개의 단어에 포함되었다. 둘째, TF-IDF 분석결과, ‘코로나’라는 단어는 2기에는 4위였으나 3기 6위, 4기 10위로 사람들의 코로나에 대한 경각심은 조금씩 사라지고 있음을 알 수 있다. 셋쩨, 단어빈도수에서, 1, 2, 3위가 ‘대구’, ‘대구여행’, ‘여행’으로 나타났지만 TF-IDF 분석을 통하여 ‘맛집’(1위) 및 ‘카페’(4위)가 가장 높은 순위에 있었다. 넷째, ‘축제’의 경우, 1기 10위 TF-IDF 3181.8615 였으나 2기에는 코로나 19 발생으로 인하여 96위 TF-IDF 1437.913로 사람들의 관심에서 멀어졌으나, 3기 50위 TF-IDF 1771.3169, 4기 19위 TF-IDF 2696.672로 서서히 축제가 개최되고 사람들의 관심이 늘어나고 있음을 알 수 있다. 다섯째, 각 시기별 여행의 특징을 살펴보면, 1기는 코로나 19 발생 이전으로 국내여행과 해외여행이 자유롭게 이루어져 중국, 일본, 대만 등의 외국인들이 대구공항을 통하여 대구와 경북을 여행하는 경우가 매우 많았고, 특히 ‘2020년 대구경북관광의 해’를 선포하고 많은 관광상품을 해외에 홍보를 하는 시기였다. 2기는 코로나 19 발생 전 1기에 비하여 안전한 여행을 위한 정보를 인터넷으로 찾고 있음을 확인할 수 있었다. 3기는 맛집과 까페를 찾아 동성로, 팔공산, 수성못, 김광석거리, 근대골목투어, 서문시장, 달성군 송해공원 등을 찾았다. 4기는 달성군에 대한 단어빈도수가 매우 증가하였다. 1기 48위 306개의 단어빈도수에서 2기는 순위는 50위에 들지 못했지만 57위 425개로 단어빈도수가 증가하였고, 3기 24위 765개, 4기 9위 1,031개로 급격한 상승을 하였다. 수성못이 대표적인 관광지인 수성구의 경우 주된 소비는 식음료업(64.8%), 쇼핑업(22.2%)이다. 전체 방문자수 대비 관광소비액은 1,493원이다. 동성로가 중심인 중구의 주된 소비는 쇼핑업(52%), 식음료업(45.1%)이다. 외국인방문자들이 코로나 19 이후 급격히 줄어들어 관광관련 매출이 아직 코로나 19 이전을 회복하지 못하고 있다. 전체 방문자수 대비 관광소비액은 3,974원이다. 대구수목원이 있는 달서구의 경우 내국인 관광소비액 회복을 하고 있으며, 주된 소비는 식음료업(55.8%), 쇼핑업(34.4%)이다. 전체 방문자수 대비 관광소비액은 1,418원이다. 송해공원이 있는 달성군의 전체 방문자수 대비 관광소비액은 1,075원이다. 달성군은 타 구에 비하여 인당 관광소비액은 낮은 편이므로, 관광수입을 증가시키기 위한 정책이 필요하다. 특히, 쇼핑업 부분 관광소비액이 매우 낮은 편이기에 쇼핑업 관광수입액을 위한 노력을 기울이는 것도 좋으며, 지속적인 관광객 유치를 위하여 대구시티투어버스와 연계하여 대구근대골목투어, 대구수목원, 옥연지 송해공원을 연결하는 새로운 대구시티투어버스코스를 개발하는 것도 필요하다. The purpose of this study is to conduct a cross-sectional analysis of the trend changes in 'Daegu Tour' over a period of 4 years before and after COVID-19 through big data analysis. The study aims to provide fundamental data for establishing a comprehensive strategy for tourism diversification in the Daegu region. According to the Korea Tourism Data lab, the total number of visitors to Daegu had already recovered to pre-COVID-19 levels in 2022. However, the number of visitors specifically for tourism purposes has not recovered, or even if visitors came for tourism, there is a lack of places for tourism consumption, resulting in the inability to fully recover tourism expenditure to pre-COVID-19 levels. For this cross-sectional analysis, big data analysis was conducted over a period of 4 years, starting from February 1, 2019, to January 31, 2023, with February 2020 as the starting point when COVID-19 began to spread domestically and the first confirmed case occurred in Daegu. Qualitative big data analysis methods included text mining on 'Daegu Tour' using Textom.co.kr, followed by frequency analysis and TF-IDF analysis. Based on the TF-IDF values, the top 50 keywords related to travel to Daegu were derived, and network analysis and cluster analysis based on structural equivalence, CONCOR analysis was conducted using the UCINET 6.0 program and the results were visualized using NetDraw. Based on qualitative big data results, four locations (Suseong-gu, Jung-gu, Dalseo-gu, and Dalseong-gun) that were relatively popular in terms of 'Daegu Tour' were selected. Quantitative big data analysis was conducted through the Korea Tourism Organization to extract visitor numbers, tourism-related card usage, navigation search volume, and tourist attraction search rankings. These results were compared with qualitative big data results to ensure the reliability of the qualitative big data results, which could be subjectively analyzed according to the researcher's intentions. The results of the big data analysis are as follows: First, the top 50 keywords included ‘solo travel’, ‘date course’, ‘friends’, ‘children’, and ‘day trip’. Second, in the TF-IDF analysis, the word ‘COVID-19’ ranked 4th in the 2nd period, but gradually decreased to 6th in the 3rd period and 10th in the 4th period, indicating a decreasing awareness of COVID-19 among people. Third, in terms of word frequency, the top 3 were ‘Daegu’, ‘Daegu travel’, and ‘travel’ but the TF-IDF analysis revealed that ‘restaurant’ (1st place) and ‘cafe’ (4th place) ranked the highest. Fourth, in the case of ‘festivals’, it ranked 10th in the 1st period with a TF-IDF value of 3181.8615. However, due to the occurrence of COVID-19 in the 2nd period, it dropped to 96th with a TF-IDF value of 1437.913, indicating a decrease in people's interest. However, in the 3rd period, it rose to 50th with a TF-IDF value of 1771.3169, and in the 4th period, it rose to 19th with a TF-IDF value of 2696.672, indicating a gradual increase in festivals and people's interest. Fifth, Looking at the characteristics of travel in each period, 1st period: This period was before the outbreak of COVID-19, and both domestic and international travel were freely taking place. Many foreigners, particularly from China, Japan, and Taiwan, were visiting Daegu and Gyeongbuk through Daegu Airport. This period was also marked by the declaration of "2020 Daegu-Gyeongbuk Tourism Year," with extensive promotion of tourism products abroad. 2nd period: This period was after the COVID-19 outbreak and showed a shift towards seeking information for safe travel on the internet. 3rd period: During this period, people were interested in exploring restaurants and cafes, visiting places like Dongseong-ro, Palgongsan, Suseong Lake, Kim Kwang-seok Street, Modern Alley Tour, Seomun Market, and Songhae Park in Daegu. 4th period: There was a significant increase in the frequency of mentioning Dalseong-gun. While it ranked 48th with 306 word frequencies in the 1st period, it increased to 57th with 425 word frequencies in the 2nd period, 24th with 765 word frequencies in the 3rd period, and 9th with 1,031 word frequencies in the 4th period. Suseong-gu, with Suseong Lake as its representative tourist attraction, main Tourism expenditures were in the food and beverage sector (64.8%) and shopping sector (22.2%). The average tourism expenditure per visitor was 1,493 KRW. Jung-gu, centered around Dongseong-ro, main Tourism expenditures were in the shopping sector (52%) and food and beverage sector (45.1%). Due to the sharp decline in the number of foreign visitors after COVID-19, tourism-related revenue has not yet fully recovered. The average tourism expenditure per visitor was 3,974 KRW. Dalseo-gu, where Daegu Arboretum is located, is experiencing a recovery in domestic tourism expenditure. The main Tourism expenditures were in the food and beverage sector (55.8%) and shopping sector (34.4%). The average tourism expenditure per visitor was 1,418 KRW. At Dalseong-gun, where Songhae Park is located, the average tourism expenditure per visitor was 1,075 KRW, which is relatively low compared to other districts. Therefore, policies are needed to increase tourism revenue. In particular, efforts to increase tourism expenditure in the shopping sector would be beneficial. Additionally, developing a new Daegu City Tour Bus route that connects Daegu's modern alleys, Daegu Arboretum, and Oksanji Songhae Park would be necessary to attract continuous tourists.

재난 빅데이터를 활용한 재난안전 경보 시스템에 대한 사례 연구

이주찬 숭실대학교 대학원 2020 국내석사

다양한 산업분야에 4차 산업혁명의 핵심기술인 5G 통신부터 사물인터넷(Internet of Things), 빅데이터(Big Data), 인공지능(Artificial Intelligence)까지 ICT 기술이 가속화 되고 있다. 산업영역 뿐만 아니라 공공분야에도 4차 산업혁명의 핵심기술들의 도입이 본격화 되고 있는데, 그 중에서도 빅데이터(Big Data)의 공공분야에 도입이 대표적인 예이다. 우리나라 공공분야의 빅데이터는 정부 3.0을 시작으로 공공데이터 개방 확대 및 빅데이터 인프라 구축 등 빅데이터(Big Data) 관련 정책 또한 발맞춰 추진해 나가고 있다. 최근 공공분야의 빅데이터 도입 중 큰 화두가 되고 있는 분야는 재난관리 분야이다. 빅데이터를 재난관리 부문에 도입할 경우 재난 발생 시 가장 중요한 요소인 대응시간 단축 및 빅데이터 분석을 통해 사전예측 능력을 강화 할 수 있다는 장점 때문에 큰 주목을 받고 있다. 해외에서는 빅데이터를 활용해 재난 예측 및 대응하는 움직임이 확산 되고 있다. 11년 3월 발생한 동일본 대지진 당시 소셜 빅데이터가 큰 힘을 발휘했는데, 시민들이 직접 재난정보 SNS를 이용해 피해 상황을 공유하며 소통한 것이 사태 수습에 큰 도움이 됐다. 우리나라 정부 또한 재난관리 분야에 빅데이터(Big Data)를 도입하는 다수의 사업을 추진하고 있으며, 정부는 시범사업을 통해 빅데이터(Big Data)가 재난관리 분야에 선제적으로 활용, 사업 범위를 점차 확대할 계획이다. 본 연구는 재난 빅데이터를 활용한 재난 경보시스템 사례에 관한 연구 및 도입을 제안하여 재난정보 통합관리 체계 구축 및 재난사고에 대한 신속한 대응체계 구축을 목적으로 한다. 따라서 본 연구의 시스템은 재난 상황 사전 예측 및 예방을 통한 시민의 안전을 위한 서비스 구축의 필요성을 강조하고 재난관리 분야에 빅데이터를 도입한 시스템을 적용함으로써 가치있는 연구가 될 것으로 기대된다. The entry of ICT technologies such as artificial intelligence, Internet of Things and big data, which are key technologies of the fourth industrial revolution, into various industrial counties is taking place. Key technologies of the fourth industrial revolution are being introduced in the public sector as well as in the industrial area. Among them, the introduction of big data into the public sector is a prime example. Big data in the public sector is being launched in earnest starting with Government 3.0 and is also pushing ahead with policies related to big data such as expanding the opening of public data and building big data infrastructure. Among the big data introduction in the public sector, the area that has become a point of discussion recently is the disaster management sector. When big data is introduced to the disaster management sector, the government can strengthen its predictive capabilities by reducing response time and analyzing big data, which are the paramount factors for responding to disasters. Internationally, movements are spreading to predict and respond to disasters by using big data. Social Big Data was a major force during the March 11 earthquake in Japan, when users directly shared and communicated the damage situation and shelter information using various social networking sites, which helped them to handle the situation. The Korean government is also pushing for a number of projects to introduce big data in the disaster management sector. The government also plans to gradually expand the scope of its projects to see if big data can be used in the disaster management sector through pilot projects. The purpose of this master thesis is to establish a management system through disaster information and to establish a rapid response system for disaster accidents by proposing the study and introduction of a disaster alert system using disaster big data. The system proposed in this study highlights the need to establish services for the safety of citizens through proactive forecasting and prevention before a disaster occurs.

빅데이터 기반 사회과 핵심역량 도출과 평가도구 개발 및 검증 : 지리영역을 중심으로

박지수 부산대학교 대학원 2021 국내박사

미래사회는 지식과 정보가 이전과 비교할 수 없을 정도로 빠르게 축적되고 변화하는 시대이다. 이러한 시대에서 개개인은 스스로 변화할 수 있는 능력을 체득하고, 습득한 지식과 정보를 효과적으로 활용하는 것이 중요하다. 이를 위하여 교육과정은 시대적 특성에 따른 교육환경의 변화에 대처하기 위하여 미래사회가 요구하는 핵심역량을 평가할 수 있도록 노력하고 있으며, 학교에서는 이를 뒷받침하는 학교 교육과정 재구성, 평가방법 개선 등을 시도하고 있다. 그러나 핵심역량의 중요성에도 불구하고 이를 뒷받침하는 역량 기반 교육과정에서의 지향점, 형태, 그리고 학교에서의 평가 등에 대한 심도 있는 논의는 부족한 실정이다. 역량 기반 교육과정이 교과교육을 통해 실질적으로 구현된다는 점을 감안한다면, 핵심역량에 대한 연구가 실효성을 갖기 위해서는 교과교육 적용에 초점을 두는 방향으로 개선될 필요가 있다. 특히 우리나라 학습자들은 교과학습에 많은 시간을 할애하고 노력하는 상황이므로 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량을 함양하기 위해서는 교과교육과의 유기적인 결합이 이루어져야 한다. 그렇다면 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량을 효과적으로 함양할 수 있는 교과에는 무엇이 있을까? 이에 대한 답변으로 특정 교과만을 제시할 순 없겠지만 현행 국가 교육과정에서 제시하는 6가지의 핵심역량인 자기관리 역량, 공동체 역량, 지식정보처리 역량, 의사소통 역량, 창의적 사고 역량, 심미적 감성 역량을 살펴보면, 흥미롭게도 상당 부분이 사회과 교과의 목적에 포함한다는 사실을 알 수 있다. 즉, 사회과에서는 민주시민으로서의 자질 함양을 교과 목표로 삼고 있는데 여기서 말하는 민주시민은 미래사회에 대응할 수 있는 핵심역량을 갖춘 인재와 유사한 맥락을 갖는 것이다. 또한 핵심역량에 근거한 교과 역량은 이를 강조하지 않았던 이전 사회과 교육과정에서도 지속적으로 강조해왔다는 점도 주목할 만하다. 이러한 이유로 사회과는 여러 교과 중에서도 내용학습을 통하여 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량 함양이라는 목표를 실천하기에 적합한 교과라 할 수 있다. 결론적으로 학습자들은 사회과 교과 목적을 성실히 이행하는 것만으로도 시대적 변화에 능동적으로 대응하는 핵심역량을 함양할 수 있다. 한편 현행 국가 교육과정에서 제시하는 핵심역량은 여러 교과의 특성을 모두 포함할 수 없고, 시대적 변화를 반영하기 보다는 종래의 교육과정과 유사한 내용으로 이어져 왔기 때문에 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량을 함양하는데 한계가 있다. 미래학자, 교육 관련 전문가 등에 의한 국내외 연구 자료를 살펴보면 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량을 도출하고 교육과정에 적용하기 위한 노력을 지속적으로 수행하고 있지만, 미래를 예측하고 핵심역량을 제시하기보다는 기존의 연구 결과를 답습하는 수준에 그친다는 사실을 확인할 수 있다. 오늘날 세상에 존재하는 모든 정보의 대부분은 디지털 데이터로 구성되어 있고 미래사회가 데이터에 기반한 지식정보사회이다. 이러한 사실에 근거해 본다면 미래사회를 예측하는 방식 또한 이전과는 다른 데이터에 기반한 방식으로 이루어져야 한다고 결론을 내릴 수 있다. 빅데이터 분석은 이에 대한 대책으로 산재해 있는 수많은 데이터 속에서 유의미한 정보를 찾아내는 방식으로 미래사회를 예측하여 실효성 있는 근거 자료를 제공하는 것이 가능하다. 아울러 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량이 실효성을 갖기 위해서는 현재 수준과 사회적 요구 수준과의 차이를 정확하게 평가하는 도구에 대한 논의도 함께 이루어져야 한다. 그러나 평가도구에 대한 연구도 핵심역량에 대한 연구와 마찬가지로 뚜렷한 방향성 없이 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 상기 언급한 내용에 따라 사회과를 중심으로 빅데이터 기반 핵심역량을 도출하고 이를 평가할 수 있는 적합한 도구를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위해 설정한 연구문제는 아래와 같다. 첫째, 빅데이터 기반 사회과 핵심역량에는 무엇이 있는가? 둘째, 빅데이터 기반 사회과 핵심역량에 대한 평가도구는 어떻게 개발할 수 있는가? 이에 따른 연구 과정을 정리하면 다음과 같다. 먼저, 미래사회에 대응하기 위한 사회과 핵심역량을 도출하기 위하여 빅데이터 분석을 실시하였다. 이어서 분석 결과를 바탕으로 하여 사회과교육 전문가를 대상으로 다수의 협의회를 진행하였으며, 체계적인 의견 수렴을 위해서 2회에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 빅데이터 분석 과정에서는 양적 분석을 위하여 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 게시판, SNS 등을 통해 지난 10년간(2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지)에 해당하는 온라인 문서를 수집하였다. 수집된 데이터는 미래사회의 변화를 예감할 수 있는 약신호를 분석하는 방법을 통해서 미래사회과 핵심역량과 관련된 키워드를 도출하였다. 빅데이터의 질적 분석을 위하여 적용한 문헌연구 자료에는 미래사회에 대응하기 위한 기본 능력 탐색, 핵심역량과 미래사회와의 관계, 우리나라에서 요구하는 핵심역량 재구조화, 교육에서 요구하는 핵심역량 등과 관련된 연구가 포함되었다. 전문가 협의회 및 델파이 조사 과정에서는 앞서 진행된 양적 분석과 이어진 질적 분석의 결과로 도출된 빅데이터 기반 사회과 핵심역량이 교육과정과 실제 학교 수업에 적용하는 것에 대한 적합성 여부를 고려하였다. 이외에도 전문가 협의회에서는 빅데이터 기반 사회과 핵심역량과 교육과정에서 제시하는 핵심역량과의 관계성 규명, 우리나라에서 요구하는 핵심역량 재구조화, 빅데이터 기반 사회과 핵심역량 반영을 위한 평가도구 개선 방안 등에 대한 의견을 수렴하기 위한 조사를 실시하였다. 미래사회에 대응하기 위한 사회과 핵심역량을 도출하기 위한 연구과정 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기반 사회과 핵심역량은 주제분석 및 요인분석에 따라 창의, 학습, 정보, 문제해결, 의사소통을 주제로 분류할 수 있다. 사회과 핵심역량 주제 중에서 창의는 ‘창의성’, ‘융통성’, ‘변화’, ‘변혁’, ‘혁신’이 키워드로, 학습은 ‘학습’, ‘능동적’, ‘이해’, ‘습득’이 키워드로, 정보는 ‘정보’, ‘테크놀로지’, ‘시스템’이 키워드로, 문제해결은 ‘문제’, ‘해결’, ‘협력’, ‘기획’이 키워드로, 마지막으로 의사소통은 ‘의사소통’, ‘공감’이 키워드로 제시되었다. 이중에서도 미래사회에 대한 관심도가 높아질 것으로 예측되어 사회과 핵심역량에 제시할 필요가 있는 키워드로는 ‘변화’, ‘능동적’, ‘테크놀로지’, ‘협력’, ‘공감’이 나타났다. 둘째, 문헌연구 자료 분석에 따라 빅데이터 기반 사회과 핵심역량을 범주화하여 제시할 수 있다. 또한 이러한 역량의 부분 요소로서 층위를 구분할 수 있으며 모든 범주에 핵심역량이 골고루 분배될 필요는 없다. 이에 따라 본 연구에서는 개인, 사회, 그리고 사회적 요구를 담은 정보 관련 핵심역량을 범주로 설정하였으며, 이러한 결과에 대한 내용을 델파이 조사 문항으로 함께 구성하여 전문가의 검토를 받았다. 셋째, 빅데이터 분석과 문헌연구 자료 분석에 따라 구성한 델파이 조사 결과, 빅데이터 기반 사회과 핵심역량은 크게 개인적 역량, 사회적 역량으로 분류할 수 있으며, 이에 따른 역량 요소에서 개인적 역량에는 ‘능동적 이해 중심 학습능력’, ‘창의적·변화적 사고’, ‘정보와 테크놀로지 활용능력’, 사회적 역량에는 ‘협력적 문제해결력과 시스템적 사고’, ‘공감적 의사소통능력’을 선정할 수 있었다. 다음으로 빅데이터 기반 사회과 핵심역량을 평가하기 위한 도구를 개발하였다. 본 연구에서는 공간적 계열성에 따라 범위가 확대되는 지리영역을 중심으로 하여 학습자 중심 평가가 가능한 챗봇을 평가도구로 개발하였다. 챗봇의 구현을 위하여 사회과 핵심역량에 따른 하위 평가 요소와 진술문을 개발하였고, 수업 적용이 이루어지는 차시 내용에 해당하는 평가 문항을 제시하였다. 평가 문항과 챗봇의 설계와 개발 과정에서 사회과 교과 전문가와 컴퓨터 관련 전문가 협의회를 통해서 문항의 구성, 내용의 타당도 등을 검증하여 사전에 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 또한 개발된 평가도구를 학교 수업에 적용하여 동형검사 신뢰도, 채점자 간 일치도를 분석하여 신뢰성을 확보하며 지속적인 수정과 보완 작업이 이루어졌다. 이를 위하여 1주일 동안(학교별 학사 일정마다 차이가 존재) 3차시 분량의 사회과 수업을 활용하여 1차 검사를 실시하고, 이로부터 8주(2개월)가 지난 뒤 1주일 동안 1차 검사와 동일한 환경을 최대한 유지하면서 2차 검사를 실시하였다. 아울러, 지리영역의 특성을 살리기 위하여 시각화 자료와 공간 데이터 활용을 중심으로 평가도구를 개발하고자 의도하였고, 챗봇의 규칙 기반 동작 시스템과 지능형 기반 동작 시스템을 혼합하여 평가 과정에서 지식뿐만 아니라 기능과 가치·태도에 대한 점검이 함께 이루어지도록 하였다. 여기서 지식에 대한 점검이 필요한 부분은 규칙 기반 동작 시스템에 해당하며, 기능과 가치·태도에 대한 점검이 필요한 부분은 지능형 기반 동작 시스템에 해당한다. 이어서 빅데이터 기반 사회과 핵심역량을 평가하기 위한 도구의 실효성을 검증하기 위하여 실제 학교 수업에 적용하였다. 이에 따라 최근 코로나19 확산 사태에 따른 상황적 특수성을 반영하기 위하여 온라인과 오프라인 학교 수업에 모두 적용한 후, 연구 수업의 대상에 해당하는 교사 및 학생에게 자유로운 생각이나 느낌, 의견 등을 기술하도록 하였다. 응답한 결과는 네트워크 분석과 감성 분석을 실시하여 각각 인지적 측면, 정의적 측면에서 반응을 해석하였다. 부정적인 의견이 많이 발생한 부분이나 합리적인 비판이 이루어진 부분에 대해서는 전문가 협의회를 거쳐 의견을 최대한 반영하여 빅데이터 기반 사회과 핵심역량 평가도구의 완성도를 높이기 위한 지속적인 수정·보완 작업을 진행하였다. 빅데이터 기반 사회과 핵심역량을 평가하기 위한 도구에 대한 적용 결과를 온라인 수업과 오프라인 수업으로 분류하여 요약하면 다음과 같다. 먼저 온라인 수업에서 학생들은 평가, 온라인, 학습을 주제로 관심을 보였다. 특히 평가에 대해서는 챗봇에 대한 긍정적인 느낌(재미, 편리)을 갖고 있으며, 과제나 자료에 대한 평가, 그리고 평가에서의 적용에 대한 관심을 찾을 수 있었다. 특히 사회과의 여러 주제 중에서도 다양한 시각화 자료가 필요한 부분에서는 교사가 제시하는 자료 외에도 다양한 자료를 통해 이해를 돕기 때문에 더욱 효과적이라 언급하였다. 다음으로 온라인에 대해서는 평가도구가 활용되는 장소를 가정과 학교로 나누어 제시하고 있는데, 가정에서의 활용에 대해서는 산만하다고 언급하는 경향이 높았다. 모바일 환경에서는 앱을 통해 이루어지기 때문에 긍정적인 반응을 보였으며, 온라인 교육에서 주로 예습과 복습할 때 사용하는 경우가 많은 것으로 해석할 수 있다. 또한 온라인에서 실시간으로 이루어지는 평가 방식에 대해 많은 관심을 보였다. 끝으로 학습에 대해서는 평가에 직접적으로 참여할 수 있을 뿐만 아니라, 챗봇이 보조교사로서 역할을 수행하여 학습자 중심의 수업이 가능하며, 사회현상을 실재감 있게 접할 수 있는 사진자료를 제공한다고 응답하였다. 이외에도 온라인을 통한 효과적인 학습이 이루어지기 때문에 자기주도학습 가능하다는 점을 장점으로 언급하는 경향이 많았으며, 특히 사회과 학습 적용시에는 평가도구가 예습보다는 복습, 가정보다는 학교에서 효과적이라 응답하였다. 이어서 오프라인 수업에서는 평가, 역량을 주제로 관심을 보였다. 특히 평가에 대해서는 평가도구로서의 챗봇에 대한 구체적인 활용 부분에 관심이 많은 것으로 나타났으며, 예시로는 답사 보고서 작성, 사회문제에 대한 실천과 적용, 수행 평가 등에서의 활용이 있었다. 또한 역량에 대해서 언급한 키워드들을 살펴보면 역량 평가에 있어서 활용도가 높으며, 정보 관련 역량, 의사소통 관련 역량, 문제해결 관련 역량, 창의성 관련 역량 등의 평가에 유용하다고 언급하였다. 특히 챗봇에 입력된 질문과 응답을 근거로 하여 학생의 창의성 관련 역량 평가에 효율적이며, 과제 수행 시 학생들 간의 협력, 기획 등을 통해 문제해결 관련 역량을 평가에도 효과적이라 하였다. 이외에도 교사들은 챗봇을 통해서 실천적 사례나 적용 결과를 분석하는 등으로 연구를 지속적으로 이어져갈 필요가 있다고 하였으며, 평가에 직접적으로 참여할 수 있고 공간 데이터를 포함한 스토리 맵에 흥미를 가졌다. 결과적으로 빅데이터 기반 사회과 핵심역량은 기존의 교육과정에서 제시하는 핵심역량과 상당한 차이가 있었으며, 이러한 결과는 미래사회에 대응하기 위한 핵심역량을 선정하는 과정에서는 기존의 방법에서 과감히 탈피할 필요가 있다는 점을 시사한다. 또한 사회과 핵심역량을 평가하는 도구, 특히 시각화 자료와 공간 데이터, 도구가 많이 사용되는 지리영역의 경우에는 다양한 학습 상황과 학습자를 고려한 설계가 있어야 하며 인공지능 기반 챗봇은 실효성 있는 방안이 될 수 있다. The future society is an era in which knowledge and information accumulate and change rapidly beyond comparison. In this era, it is important for individuals to acquire the ability to change on their own and to effectively use the acquired knowledge and information. To this end, the curriculum strives to evaluate the core competencies required by the future society in order to cope with changes in the educational environment according to the characteristics of the times, and schools are attempting to reorganize the school curriculum and improve assessment tool to support this. However, despite the importance of core competencies, in-depth discussions on the orientation, shape, and evaluation in schools in the competency-based curriculum that support them are insufficient. Considering that the competency-based curriculum is practically implemented through curriculum education, in order for research on core competencies to be effective, it needs to be improved in the direction of focusing on application of subject education. In particular, Korean learners spend a lot of time and effort on subject learning, so in order to cultivate core competencies to cope with the future society, an organic combination with subject education must be achieved. Then, what are some subjects that can effectively cultivate core competencies to cope with the future society? As an answer to this, only specific subjects cannot be presented, but looking at the six core competencies presented in the current national curriculum: self-management capability, community capability, knowledge and information processing capability, communication capability, creative thinking capability, and aesthetic sensitivity capability. Interestingly, it can be seen that much of it is included in the purpose of the social studies subject. In other words, in the social studies department, the curriculum aims to cultivate the qualities of a democratic citizen, and the democratic citizen referred to here has a similar context to a human resource with core competencies to cope with the future society. It is also noteworthy that subject competencies based on core competencies have been continuously emphasized in the previous social studies curriculum, which did not emphasize this. For this reason, social studies can be said to be a suitable subject for realizing the goal of cultivating core competencies to cope with the future society through content learning, among other subjects. In conclusion, learners can cultivate core competencies to actively respond to changes in the times simply by faithfully fulfilling the purpose of social studies subject. On the other hand, the core competencies presented in the current national curriculum cannot include all the characteristics of various subjects, and have been linked to the content similar to the existing curriculum rather than reflecting the changes of the times. There is a limit. Looking at domestic and international research conducted by futurists and educational experts, we are constantly making efforts to derive and apply core competencies to the future society, but rather than predicting the future and presenting core competencies, the results of existing research They are just following the level. However, based on the fact that most of the information that exists today is composed of digital data, and the future society is a data-based knowledge and information society, it is necessary to predict the future society in a different way than before. Big data analysis can predict the future society by finding meaningful information from a large number of scattered data and provide effective evidence. In addition, in order for the core competencies to respond to the future society to be effective, a discussion on a tool that accurately evaluates the difference between the present level and the level of social demand must also be conducted. However, assessment tools, like core competencies, are being implemented without a clear direction. Therefore, this study aims to develop a suitable tool to derive and evaluate big data-based core competencies centering on social studies according to the above-mentioned contents. The research questions set up to achieve the purpose of this research are as follows. First, what are the core competencies of social studies based on big data? Second, how can you develop an assessment tool for core competencies based on big data? The research process according to this is summarized as follows. First, big data analysis was conducted to derive core competencies in social studies to cope with the future society. Subsequently, based on the analysis results, a number of councils and Delphi surveys were conducted twice to collect systematic opinions. In the big data analysis process, online documents for the past 10 years are stored through domestic online news sites, blogs, cafes, bulletin boards, and SNS for quantitative analysis. Collected. The collected data derived keywords related to the future society and core competencies through a method of analyzing weak signals that can predict changes in the future society. In the literature research data applied for the qualitative analysis of big data, research related to basic competencies for responding to the future society, the relationship between core competencies and future society, restructuring of core competencies required by Korea, and core competencies required in education Included. In the expert council and Delphi investigation process, the suitability of reflecting the core competencies of big data-based social studies in the curriculum and the school was considered as a result of the quantitative analysis and the subsequent qualitative analysis. In addition, the expert council will examine the relationship between the core competencies of big data-based social studies and the core competencies presented in the curriculum, restructure the core competencies required by Korea, and improve assessment tools to reflect the core competencies of society based on big data A survey was conducted to collect opinions about the company. The results according to the above-mentioned research process are summarized as follows. First, the core competencies of social studies based on big data can be classified into topics such as creativity, learning, information, problem solving, and communication according to subject analysis and factor analysis. Among the core competencies of social studies, Creativity keywords include 'creativity', 'flexibility', 'change', 'transformation', and 'innovation'. Learning keywords include 'learning', 'active', 'understanding', and 'acquisition'. Information keywords include 'information', 'technology', 'system'. Problem-solving keywords include 'problem', 'solution', 'cooperation', 'planning'. Communication keywords include 'communication', 'Empathy'. Among these, interest in the future society is expected to increase, and keywords that need to be presented in core competencies in social studies were 'change', 'active', 'technology', 'cooperation', and 'empathy'. Second, the core competencies of social studies based on big data can be categorized and presented according to the analysis of literature research data. In addition, tiers can be classified as a partial element of these competencies, and core competencies need not be evenly distributed across all categories. Accordingly, in this study, the core competencies related to information containing individual, social, and social needs were set as categories, and the contents of these results were organized together as Delphi survey questions and reviewed by experts. Third, as a result of the Delphi survey organized by analysis of big data and literature research data, the core competencies of social studies based on big data can be largely classified into individual competencies and social competencies. ', 'Creative/Change Thinking', 'Ability to Use Information and Technology', and 'Cooperative Problem Solving Ability and Systemic Thinking', and 'Empathetic Communication Skill' were selected for social competency. Next, a tool for evaluating the core competencies of social studies based on big data was developed. In this study, a chatbot capable of learner-centered evaluation was developed as an assessment tool, centering on a geographic area that expands according to spatial sequence. For the implementation of the chatbot, we developed lower evaluation elements and statements according to social studies core competencies, and presented evaluation elements that correspond to the next content in which the class is applied. In the process of designing and developing evaluation elements and chatbots, errors that may occur in advance were minimized by verifying the composition of the elements and the validity of the contents through a meeting of experts in social studies subjects and computer related experts. In addition, by applying the developed assessment tool to school classes, the reliability of the homozygous test and the degree of correspondence between the scorers were analyzed to ensure reliability, and continuous correction and supplementation were made. To this end, the 1st examination is conducted using the 3rd class of social studies classes for 1 week (there is a difference according to the academic schedule of each school), and after 8 weeks (2 months), the same as the 1st examination for 1 week. Second inspection was conducted while maintaining the environment as much as possible. In addition, in order to make use of the characteristics of the geographic area, we intend to develop an assessment tool focusing on the use of visualization and spatial data. By mixing the chatbot's rule-based motion system and the intelligent-based motion system, not only knowledge but also functions and values The attitude was checked together. Here, the part that needs to be checked for knowledge corresponds to the rule-based motion system, and the part that needs to check the function, value and attitude corresponds to the intelligent-based motion system. Subsequently, in order to verify the effectiveness of the tool for evaluating the core competencies of social studies based on big data, it was applied to actual school classes. Accordingly, in order to reflect the situational specificity of the recent corona19 spread, it was applied to both online and offline school classes, and then free thoughts, feelings, and opinions were described to teachers and students corresponding to the subjects of the research class. The response results were analyzed by network analysis and sentiment analysis, respectively, in terms of cognitive and affective aspects. Regarding the areas where many negative opinions occurred or where rational criticism was made, the opinions were reflected as much as possible through an expert council and continued revision and supplementation work to improve the completeness of the big data-based social studies core competency assessment tool. The result of the verification is divided into online and offline classes and summarized as follows. First, in the online class, students showed interest in the topics of evaluation, online, and learning. In particular, I have a positive feeling toward the chatbot for assessment tool, and I was able to find interest in evaluating tasks and materials, and applying them in evaluation. In particular, he mentioned that it is more effective because it helps understanding through various materials in addition to the materials presented by the teacher in the areas where various visualization materials are needed among various topics in social studies. Next, for online, the places where the assessment tool is used are divided into home and school, but there is a high tendency to mention that the use at home is distracting. In the mobile environment, since it is done through the app, it showed a positive response, and it can be interpreted that it is often used for pre-study and review in online education. In addition, they showed a lot of interest in the online assessment tool. Finally, they responded that not only can they directly participate in the evaluation of learning, but also that chatbots can play a role as an assistant teacher, enabling learner-centered classes, and providing photographic materials that can realistically touch social phenomena. In addition, they tended to mention the fact that self-directed learning is possible because effective learning through online is possible. In particular, when applying social studies learning, they answered that the assessment tool was more effective at review than preparation and at school rather than at home. Subsequently, in the offline class, they showed interest in evaluation and competency. In particular, for evaluation, it was found that there was a lot of interest in the specific application of chatbots as an assessment tool, and examples were the use of survey reports, practice and application of social issues, and performance evaluation. In addition, it was mentioned that the keywords mentioned for competency were highly utilized in competency evaluation, and were useful in evaluating information-related competencies, communication-related competencies, problem-solving competencies, and creativity-related competencies. In particular, it is effective in evaluating the creativity-related competencies of students based on the questions and responses entered in the chatbot, and it is also effective in evaluating the competency related to problem-solving through cooperation and planning among students when performing tasks. In addition, teachers said that it was necessary to continue research by analyzing practical cases or application results through chatbots, and they could directly participate in the evaluation and were interested in story maps including spatial data. As a result, the core competencies of social studies based on big data were significantly different from the core competencies presented in the existing curriculum, and these results indicate that the process of selecting the core competencies to respond to the future society needs to be drastically removed from the existing methods Suggests a point. In addition, evaluation of core competencies in social studies, especially in the case of geographic areas that require a lot of visualization and spatial data, must have a design in consideration of various learning situations and learners, and artificial intelligence-based chatbots can be presented as an effective method.

빅데이터를 위한 분석기술 활용방안 연구

박준규 세종대학교 대학원 2013 국내석사

본 논문은 국내의 대학 및 연구기관, 기업 및 정부를 대상으로 빅데이터를 위한 분석기술 활용 방안을 제시 하였다. 최근 스마트폰과 SNS(Social Networking Service)의 비약적인 발전으로 인해 동영상 및 음성 등의 비정형 데이터의 양이 급격히 증가하여 기존의 시스템으로 처리하기 어려운 상황에 이르렀다. 정확히 합의된 정의는 없지만 공통적으로 이러한 막대한 양의 비정형 데이터를 빅데이터라 부르며, 넓게는 이러한 데이터를 지원하기 위한 기술 및 아키텍처 역시 빅데이터라 부른다. 이처럼 빅데이터 시대의 도래와 함께 막대한 데이터를 효과적으로 활용하고 대응하는 것은 기업 뿐 아니라 국가의 경쟁력 강화와 직결되고 있다. 따라서 본 논문은 해외의 대학 및 연구기관의 연구 현황과 기업 및 정부 차원의 활용사례 들을 조사 및 분석하여 국내 실정에 적합한 빅데이터 분석기술 활용 방안을 제시하였다.

빅데이터 활용에 있어서의 개인정보 보호법제에 관한 연구

김효정 동아대학교 대학원 2021 국내박사

Although the use of personal information has recently expanded thanks to the revision of the so-called “3 Data-related Bills”, effective control over concerns about personal information infringement in big data environment is still insufficient due to the distinct characteristics of the big data. The big data is intended to be understood as a system that utilizes data while protecting personal information consistently in the normative system, rather than entirely utilizing personal information. So, this paper aimed to draw legal improvement measures to ensure that the personal information legislation in Korea can be an effective device for safe use and protection of personal information in utilizing big data by comparing the preemptive revision trends abroad. Even if industrial innovation through utilizing big data is important, the protection of privacy and personal information is also an important constitutional value, so the legal system that can regulate the utilization of big data and the protection of privacy and personal information in a mutually harmonious manner must be continuously improved. To this end, in this study, theoretical considerations were first made on the protection of personal information in the age of big data through the emergence of the big data era and the importance of personal information value, the type of personal information infringement in big data environment and the need for discipline, and the big data environment and the current status of regulation on the personal information protection legislation. It also analyzed the personal information protection legislation of major countries related to big data, including the Organization for Economic Cooperation and Development(OECD) and the European Union(EU). In conclusion, the improvement measures proposed through this study are to contribute to the utilization of big data through stable personal information protection and the promotion of vitalizing the big data industry. It also intends to contribute to the ultimate purpose of personal information norms to balance privacy protection and free circulation of personal information. Accordingly, the improvement measures for personal information protection legislation suitable for big data environment were compressed into four. Firstly, the re-establishment of the concepts of big data and personal information was presented. The definition provisions for personal information protection should be revised and supplemented in accordance with reality, and concepts related to big data should be established and utilized. Secondly, the expansion of use of personal information through strengthening anonymization and pseudonymization. Although the pseudonymous information system was recently introduced with the revision of the '3 Data-related Bills', a method of utilizing information according to the level of risk of invasion of privacy was proposed, and a plan to expand outside of purpose treatment was suggested by further strengthening the protection of personal information by incorporating a step-by-step follow-up consent system through strengthening anonymization and pseudonymization. Thirdly, the reorganization of non-identification measures and legalization of institutions specialized in data combination were proposed. In order to protect personal information together in a situation where the use of big data is expanding, it is necessary to reorganize the current guidelines for non-identification measures beyond international standards and legalize institutions specialized in data combination. Fourthly, the consent system for the use of information should be directed to function as a means of securing transparency for personal information processors. The exceptional acceptance criteria should be eased, and the scope of provision to third parties and the step-by-step consent should be expanded to set the direction of follow-up management on the regulation of use rather than collection of personal information. Even in the future, the utilization of personal information in big data environment should ensure that the use of information is available safely and extensively, while the rights and interests of the information subject should be thoroughly protected. Therefore, the legal interests of the personal information processor to utilize information along with the rights and interests of the information subject should be considered in a balanced manner, and an effective legal system based on extensive social discussions should be established. Key Words:Big Data, Personal Information Protection Act, 3 Data-related Bills, Pseudonymous Information, Anonymous Information, Non-identification Measures, Hyper-connected Society 최근 이른바 ‘데이터 3법’의 개정으로 개인정보 이용이 확대되었지만 빅데이터가 가진 특수성으로 인해 빅데이터 환경에서의 개인정보 침해 우려에 대한 효과적인 통제가 아직도 미흡하다. 빅데이터는 개인정보를 전적으로 활용하는 것이 아니라 개인정보를 규범체계에 정합되게 보호하면서 데이터를 활용하는 제도로 이해하고자 한다. 따라서 본 논문은 해외의 선제적 개정 동향을 비교하여 빅데이터 활용에 있어서 우리의 개인정보 법제가 개인정보의 안전한 이용 및 보호를 위한 효과적인 장치가 될 수 있도록 법적 개선방안을 도출하고자 하였다. 빅데이터 활용을 통한 산업 혁신도 중요하지만 프라이버시 및 개인정보의 보호도 중요한 헌법적 가치이므로 빅데이터의 활용과 프라이버시 및 개인정보 보호를 상호 조화롭게 규율할 수 있는 법제도는 지속적으로 개선작업이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구는 먼저 빅데이터 시대의 등장과 개인정보 가치의 중요성, 빅데이터 환경에서 개인정보의 침해유형과 규율 필요성, 빅데이터 환경과 현행 개인정보 보호 법제의 규율 현황을 통해 빅데이터 시대에서의 개인정보 보호에 관한 이론적 고찰을 하였다. 또한 경제협력개발기구(OECD), 유럽연합(EU)을 비롯한 빅데이터 관련 주요 국가의 개인정보 보호법제를 분석하였다. 결론적으로 본 연구를 통해 제안하는 개선방안은 안정적인 개인정보 보호를 통한 빅데이터 활용과 빅데이터 산업의 활성화 촉진에 기여하기 위한 것이다. 그리고 프라이버시 보호 및 개인정보의 자유로운 유통을 균형적으로 조율하고자 하는 개인정보 규범의 궁극적인 취지에도 기여하고자 한다. 이에 따라 빅데이터 환경에 적합한 개인정보 보호법제에 대한 개선방안을 넷으로 압축하여 제시하였다. 첫째, 빅데이터 및 개인정보 개념의 재정립을 제시하였다. 개인정보 보호에 대한 정의조항을 현실에 맞게 수정 및 보완하고 빅데이터와 관련된 개념을 정립하여 활용해야 한다. 둘째, 익명화・가명화 강화를 통한 개인정보 이용의 확대이다. 최근 ‘데이터 3법’의 개정으로 가명정보제도가 도입되었지만 사생활 침해의 위험 수준에 따른 정보 활용방안이 제시되고 익명 및 가명화 강화를 통해 단계별 사후동의제도를 접목함으로써 개인정보 보호를 한층 강화하면서도 목적 외 처리 확대방안을 제시하였다. 셋째, 비식별 조치의 재편과 데이터 결합 전문기관의 법제화를 제시하였다. 빅데이터 활용이 확대되는 상황에서 개인정보 보호가 함께 이루어지려면 현행 비식별 조치 가이드라인을 국제 기준 이상으로 재편하고 데이터 결합 전문기관에 대한 법제화도 필요하다. 넷째, 정보이용에 대한 동의제도는 개인정보처리자의 투명성 확보의 수단으로서 기능할 수 있도록 방향을 잡아야 할 것이다. 예외적 허용 기준을 완화하고 제3자 제공 범위와 단계별 동의를 확대하여 개인정보의 수집보다는 이용에 대한 규제에 사후관리의 방향을 잡도록 하였다. 앞으로도 빅데이터 환경에서의 개인정보 활용은 정보이용이 안전하고 광범위하게 이루어지면서도 정보 주체의 권익이 철저히 보호되어야 한다. 따라서 정보 주체의 권익과 함께 정보를 활용하려는 개인정보처리자의 법익 또한 균형 있게 고려되어 광범위한 사회적 논의를 바탕으로 한 실효적인 법체계가 자리 잡아야 할 것이다. 주요어 : 빅데이터, 개인정보보호법, 데이터 3법, 가명정보, 익명정보, 비식별 조치, 초연결사회

CNN의 잠재적 속성을 이용한 ANNOY기반의 패션 유사 이미지 검색

백승훈 한신대학교 일반대학원 2020 국내박사

Recently, an online fashion shopping mall company analyzes accumulated purchase big data to provide buyers with convenience in searching for products and increases the sales volume of products. In addition, online fashion product distribution companies not only analyze big data, but also introduce deep learning technology to induce product search convenience and quick purchasing decision by analyzing product image trends and suggesting similar products of products that customers want to purchase. However, the adoption of these technologies requires long-term accumulated purchase big data, and the adoption of deep learning technology requires high system cost. Therefore, it is difficult for small and medium-sized online retailers to adopt big data analytics and deep learning technologies. In particular, online fashion shopping malls, which have the highest proportion of startups among online shopping malls, do not have the know-how of trend analysis and inventory management compare to other fields of online shopping malls. In this paper, a trend analysis using fashion product image deep learning was proposed to solve these problems of online fashion shopping mall companies. The proposed deep learning technology is a technology that analyzes trends in a short time by the similar-image search technology of ANNOY which is utilizing the potential characteristics of CNN. In addition, basic information of fashion trends was provided through analysis of sales big data according to temperature and price by using the 5-years sales data of the online fashion shopping mall. For the experiment of the contents mentioned above, big data was collected from 300 online shopping malls to build proposed deep learning model. Then the time and similarity of searching for similar products were measured by proposed deep learning model. Then, the similar image search results of CNN and ANNOY were compared. As a result, the accuracy of similarity decreased 6.33% in the case of ANNOY compared to the CNN search method, but the searching speed could be reduced to 1/300. Further, a scalable CANNOY technique is proposed to improve the accuracy of the image similarity, which improves the image accuracy of 7.18%. In conclusion, it is confirmed that online fashion shopping mall companies can more quickly identify fashion trends and increase efficiency of inventory management by analyzing sales volume and proposed deep learning technology. In the future, it is expected that the utilization will increase not only for online fashion shopping mall companies, but also for various manufacturing and distribution companies. In addition, it is expected that if it expands and advances the scope of deep learning and big data analysis, it will be able to help a lot of overseas companies. 최근 온라인 패션 쇼핑몰 기업들은 누적된 고객의 구매 데이터를 빅데이터로 분석을 하고 이를 구매자의 상품검색 편의성 제공 및 기업의 매출 증대의 방법으로 널리 활용하고 있다. 또한 온라인 패션 상품 유통 기업들은 빅데이터 분석뿐만 아니라 상품 이미지 트렌드를 분석하고 고객이 구매하고자 하는 상품의 유사 상품을 제안함으로써 상품 검색의 편의성과 빠른 구매 결정을 유도하기 위해 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 그러나 이러한 기술 도입이 가능하기 위해서는 상당 기간 누적된 고객의 구매 데이터가 필요하며 딥러닝 기술 도입을 위해서는 높은 시스템 비용을 투자해야만 한다. 이로인해 중소 온라인 유통기업들은 빅데이터 분석과 딥러닝 기술의 도입이 어려운 것이 현실이다. 특히 온라인 쇼핑몰 중 창업자의 비율이 높은 온라인 패션 쇼핑몰의 경우 어느 업종보다 트렌드의 분석과 재고의 운영 방안에 대한 노하우가 부재한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 온라인 패션 쇼핑몰 기업들의 문제를 해결하기 위해 패션 상품 이미지 딥러닝을 활용한 트렌드 분석을 제안하였다. 제안한 딥러닝 분석 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network)의 잠재적 속성을 이용한 ANNOY(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 기반의 패션 유사 이미지 검색 기술을 활용함으로써 단시간에 트렌드 분석을 할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 5년간의 실제 ‘A’ 사의 온라인 패션 쇼핑몰 ‘L’에서 구매 데이터를 활용하여 온도와 가격에 따른 판매 빅데이터 분석을 통해 패션 트렌드의 기본 정보를 제공하였다[5][6]. 앞서 언급한 제안 내용의 패션 트렌드 실증 실험을 위해 실제 운영 중인 300개의 온라인 쇼핑몰에서 데이터를 수집하여 딥러닝 모델을 구축하였고 딥러닝 모델을 통해 유사 상품의 검색에 소요되는 시간과 유사도를 측정하였다. 그리고 CNN 및 ANNOY를 통한 검색 결과를 각각 비교하였으며 이 결과 CNN 검색 방식에 비해 ANNOY의 경우 유사도의 정확도는 6.33%가 감소하였지만, 검색 속도는 1/300로 줄일 수 있었다. 또한 유사도의 정확도를 개선하기 위해 확장성을 가진 CANNOY 데이터 처리 기법을 제안하여 정확도를 7.18% 개선하였다[4][7]. 결론적으로 본 논문에서 제안한 빅데이터 분석의 상품 판매량 분석과 딥러닝 유사도 이미지 기술을 통해 온라인 패션 쇼핑몰 기업들이 패션 트렌드를 보다 신속히 파악하고 수요예측을 가능하게 하여 재고 관리의 효율성을 올릴 수 있음을 확인하였다. 향후 패션 상품을 판매하는 온라인 패션 쇼핑몰 업체는 물론 각종 제조, 유통 기업들에게도 활용도가 높아질 것으로 기대한다. 또한 딥러닝과 빅데이터 분석의 영역을 확대하고 고도화 한다면 해외 진출 기업에도 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

빅데이터에 기반한 기록정보서비스의 방향

윤철 한신대학교 대학원 2013 국내석사

Recently the explosive growth in widely penetrated smart gadgets, mobile internet, and social media has led for them to be perceived as economic asset and a new paradigm of ‘Big Data’ has come about. Time is changing from the past society where, with lack of information, it was quite difficult to make a good decision because of lack of information to the present society where it has become quite easy to gain enough good necessary information right at a proper moment. This research intends to suggest a new direction of archival reference services based on ‘Big Data’. The activities involved in it(‘big Data’) are already being revitalized both domestically and internationally and the governmental level efforts are also being made in that it perceives the importance of ‘Big Data’ and providing it with strategy and support. However, in the area of record management, the concern for it is quite low. This is because the concept that it belongs to informational technology is dominant. Users’ information being accumulated through the increased public record and request of Information Disclosure and record reading is valuable data and valuable material in archival reference services at the same time. The change in the paradigm of record management shifting from the collection and preservation centered method to the user centered method is acting as a factor making people to have concern for that. In this sense, it is quite certain that the ‘Big Data’ will affect the archival reference services and we should be well prepared to cope with that situation realizing such a change surely exits. Therefore the social archive service which is a archival reference services based upon ‘Big Data’ has been suggested. The key word of social archive is the users of it. The first phase for the user centered service is to build database of users’ information. The second one is the analysis of users’ information and it should be made through conducting the ‘Big Data’ analysis. Especially it is worth noting that the social data which can be gained through social media from users’ information enables us to analyze the users’ attitudes and disposition. The final purpose is to provide individually tailored service which finds out the information that the users want based on the ‘Big Data’ analysis with the information collected this way. To this end ‘Big Data’ and CRM and user focused record management service were theoretically examined. Besides, using social analysis tool the concept about social analysis was looked into and through the case of the election of the president Obama, the process of ‘Big Data analysis was also examined. In addition, in an effort to secure ‘big Data’ the social media strategy and its solution of revitalization and user tailored service were examined to come up with a direction of archival reference services based on ‘Big Data’ 최근에는 스마트 기기의 보급, 모바일 인터넷과 소셜미디어의 폭발적 성장으로 데이터가 경제적 자산으로 인식되어 ‘빅데이터’라는 새로운 패러다임이 등장하였다. 과거 좋은 판단을 내리기위한 정보가 부족한 상황에서의 의사결정에 필요한 충분한 데이터를 바로 구할 수 있다는 새로운 관점으로 바뀌고 있는 것이다. 본 연구는 빅데이터에 기반한 기록정보서비스의 방향을 제안하려고 한다. 이미 빅데이터 관련한 움직임이 국내외적으로 활기를 띠고 있으며, 정부차원에서도 빅데이터의 중요성을 인식하고 전략과 지원을 하고 있다. 그러나 기록관리 분야에서 빅데이터에 대한 관심은 낮다. 이러한 이유는 빅데이터가 정보기술 분야에 속해있다는 관념이 지배적이라 여겨진다. 빅데이터 관점에서 공공기록의 증가와 정보공개청구와 기록열람을 통해 쌓여가는 이용자 정보는 기록정보서비스의 소중한 데이터이며 재료이다. 여기에 수집 보존중심주의 기록관리 방식에서 이용자 중심의 따른 기록관리의 패러다임이 변화도 빅데이터에 관심 갖게 하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 점에서, 빅데이터가 기록정보서비스에 영향을 줄 것은 확실하며, 이러한 변화를 확실히 깨닫고 대처할 준비를 해야만 한다. 이러한 문제의식을 바탕으로 빅데이터 기반의 기록정보서비스인 소셜 아카이브 서비스를 제시하였다. 소셜 아카이브의 키워드는 바로 이용자이다. 이용자 중심의 서비스를 위해 첫 번째 단계가 이용자 정보 데이터베이스를 구축하는 것이다. 두 번째는 이용자 정보 분석으로 빅데이터 분석 방법을 통해서 이루어져야 한다. 특히, 이용자 정보에서 소셜미디어를 통해 획득 가능한 소셜데이터들은 이용자의 행태와 성향을 분석할 수 있다는 점에서 주목할 부분이다. 이렇게 수집된 이용자 정보를 갖고 빅데이터 분석을 하여 이용자가 원하는 기록정보를 찾아주는 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 최종 목적이다. 이를 위해 먼저 빅데이터와 CRM, 그리고 이용자 중심의 기록정보서비스를 이론적으로 살펴보았다. 그리고 소셜분석 툴을 사용하여 소셜분석에 대한 개념을 살펴보고, 오바마 대통령 선거 사례를 통해 빅데이터 분석 과정에 대해 알아보았다. 또한, 빅데이터를 확보하기 위한 일환으로 소셜 미디어 전략과 활성화 방안과 이용자 맞춤 서비스를 통해 빅데이터에 기반한 기록정보서비스의 방향을 제안하고자 한다.

빅데이터 활용을 위한 법제 개선 방안에 관한 연구

전우광 동국대학교 2017 국내석사

빅데이터를 활용한 한국인의 일본여행 트렌드 분석 : 개별자유여행과 패키지여행 중심으로

김유중 경기대학교 대학원 2020 국내석사

소셜 네트워크 활성화로 매일같이 방대한 양의 정보가 쏟아지고 빠르게 변화하는 현대 사회에서 관광분야도 대규모로 만들어지는 데이터를 처리하고, 정보를 추출하는 빅데이터 분석에 관심이 높아지고 있으며 중요성을 인식하고 국가적인 차원, 학계에서 이러한 주제를 다룬 연구들이 진행되고 있다. 하지만 아직까지 활용에 대하여 낮은 수준이고, 관심에 비해서 아직까지는 빅데이터의 미래 추세 예측과 마케팅 활용도가 높음에도 불구하고 관광학계나 관광산업 분야에 실제로 적용한 사례는 드물며, 한국인이 가장 많이 가는 나라 일본에 대해 일본여행에 대하여 알아보거나 다녀온 한국인을 대상으로 한 여행형태별 트렌드 및 여행형태를 반영한 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 한국인의 일본여행에 대한 여행형태별 트렌드를 분석하는 데에 있다. 문제제기의 내용을 바탕으로 기존 선행연구에서 많이 사용한 설문조사방식에서 벗어나 빅데이터와 관련 분석방법을 이용하여 일본여행에 대하여 한국인의 여행형태에 따른 여행트렌드를 분석하여 실무적으로 새로운 시사점을 도출하고자 한다. 이러한 연구목적의 달성을 위해 시간적 범위는 2018년 1월 1일부터 2019년 4월 30일까지를 기준년도로 설정, 공간적 범위는 인터넷 사용자의 97%가 사용하고 있는 네이버와 구글, 다음을 대상으로 한다. 빅데이터 분석을 위해 텍스트 마이닝 기술을 이용한 솔루션으로 온라인에서 데이터를 수집하고 정제하며 매트릭스 데이터 생성까지 처리할 수 있는 솔루션인 텍스톰을 활용하여 분석한다. 여행형태별 트렌드를 분석하고자 키워드를 '일본 자유여행', '일본 패키지여행'으로 선정하였다. 분석 결과, 자유여행과 패키지여행의 연관 단어 빈도분석 결과 공통적으로 여행목적지, 여행동반자, 숙박형태, 여행일정, 등 여행속성들이 상위에 나타나고 있다. 자유여행의 경우 스스로 전반적인 여행에 대한 준비를 하기 위해 호텔, 숙소, 리조트 와 같이 숙박형태를 알아보고 관광지, 여행정보, 구경 과 같이 볼거리에 대한 정보, 이용방법, 다양한 교통수단 등 여행일정과 계획을 만들고 실천하기 위한 정보를 수집하려는 모습이 나타나고 있다. 이러한 정보를 주로 카페, 블로그를 통해 정보를 수집하고 서로 공유하고 질문과 답변을 하면서 수집하고 있음을 알 수 있다. 패키지여행의 경우 여행사, 여행사의 상품, 여행사의 일정과 관련된 단어들이 나타났으며 시기로는 여름, 겨울, 9월, 8월, 10월 등 다양하게 나타나있다. 주로 부모, 가족 등 가족여행이 친구들과의 여행보다 높게 나타났으며 패키지여행을 혼자 준비하는 고객들도 적지 않게 나타나고 있다. 배낭여행, 기차여행, 크루즈여행, 섬여행, 바다여행, 온천여행 등 테마를 가지고 떠나는 여행에 대한 관심이 높게 나타나 있다. 본 연구는 기존의 설문방식에서 벗어나 빅데이터 분석을 활용하여 한국인의 일본여행에 대한 트렌드를 여행유형별로 분석하였다는데 의의가 있다. 향후 일본여행에 대한 개별자유여행과 패키지여행의 트렌드를 파악하고 각 여행유형별 마케팅 활성화 방안, 관광상품의 개발 방안을 모색하는 참고자료로써 향후 기초자료로 활용가치가 있을 것으로 판단된다. In today's fast-changing society, where social networking is pouring in vast amounts of information every day, the tourism sector is increasingly interested in big data analytics that process and extract information on a large scale, recognizing its importance, and studies that address these topics at the national level and academia are underway. However, despite the low utilization rate and the high future trend of big data and marketing utilization compared to interest, it is rare for Korea to actually apply to the field of tourism or tourism industry, and there are not enough discussions to reflect the trends and travel patterns of Koreans who have visited Japan, the most visited country. Therefore, the purpose of this study is to analyze the trends of travel patterns of Koreans on their tours to Japan by utilizing big data analysis. Based on the contents of the question raised, the government intends to draw new implications in practice by analyzing travel trends according to the travel patterns of Koreans in Japan by using big data and related analysis methods. To achieve these research purposes, the time range is set as the base year from Jan. 1, 2018 to April 30, 2019, while the spatial range is targeted at Naver, Google and Daum, which are used by 97 percent of Internet users. For big data analysis, a solution using text mining technology can collect and refine data online, and even handle matrix data generation, which can be analyzed using text mining technology. To analyze trends by travel type, keywords were selected as "free travel to Japan" and "packaged travel to Japan." According to the analysis, the frequency analysis of the words associated with free travel and package travel shows the travel attributes, such as travel destination, travel partner, accommodation type, itinerary, and so on, in common. In case of free travel, people are shown looking into accommodation patterns such as hotels, lodgings, and resorts to prepare themselves for the overall tour, and collecting information to make and implement travel schedules and plans, such as information on viewing streets, methods of use and various means of transportation, such as tourist attractions, travel information, etc. This information is usually collected through cafes and blogs, sharing information with each other and answering questions and answers. For package tours, words related to travel agencies, products of travel agencies, and schedules of travel agencies appeared, and the timing was various, including summer, winter, September, August and October. Family tours, mostly parents and family members, were higher than tours with friends, and many customers are preparing for the package tour alone. There is a high interest in traveling with themes such as backpacking, train travel, cruise tour, island tour, sea tour and spa tour. It is meaningful that this study analyzed the trend of Koreans traveling to Japan by type of travel by utilizing big data analysis in a departure from the existing survey method. It is believed that there will be value as basic data in the future as reference materials for understanding the trends of individual free and package tours to Japan and seeking ways to promote marketing for each type of travel and develop tourism products.

특허분석을 통한 빅데이터의 공백기술 예측 및 기술개발 방향에 대한 연구

한지혜 고려대학교 공학대학원 2018 국내석사

빅데이터 기술의 공백기술을 도출하기 위해서는 먼저 빅데이터 관련 기술에 관한 특허동향을 분석하여야 한다. 최근 12년간의 빅데이터 관련 기술에 대한 특허를 분석하고자 2005년 1월부터 2016년 5월까지 한국, 미국, 일본, 유럽에 출원 공개된 특허를 대상으로 하였다. 이를 바탕으로 국가별, 연도별, 세부기술별 동향을 파악하여 정량적인 분석을 수행하였고, 주요출원인의 특허출원을 살펴보고, 국내 출원과 비교하여 어느정도 기술발전이 이루어졌는지, 어떠한 분야가 상대적으로 취악한 공백기술인지를 파악하여 미래 시장의 국내 빅데이터 관련 기술의 연구개발 방향을 제시하고자 한다. 또한, 빅데이터의 데이터를 분석하기 위해 2014년 4월 한국전자통신연구원에서 수행하였던 창조경제 시대의 기술 ·시장 전망 특집 “특허분석을 통한 빅데이터 기술개발 동향”에서 빅데이터 기술에 관한 기술 분류 체계를 인용하여, 이를 대상으로 세부기술별 특허 데이터를 수집하고자 한다.