이 연구는 뉴스 미디어 환경 변화에 대응하기 위해 연합뉴스가 빅데이터 저널리즘을 어떠한 방식으로 활용해야 하는지에 관하여 심층 분석하였다. 이를 위해 연합뉴스 기자들과 빅데이터 저널리즘 전문가들을 대상으로 뉴스 미디어 환경 변화, 변화하는 연합뉴스의 위상과 전략, 빅데이터 저널리즘의 필요성과 활용방안에 관한 심층인터뷰를 실시하였다. 연구결과, 미디어 환경의 변화는 소비자들이 뉴스 생산에 적극적으로 참여할 수 있는 토대를 마련해 주었지만 불확실한 뉴스 유통이나 선정적 기사 양산, 언론의 신뢰도 하락 등 심각한 부작용을 초래하고 있었다. 연합뉴스는 언론사들을 대상으로 하는 도매상 역할과 일반 독자들과 만나는 소매상 역할을 동시에 맡게 되었고, 이에 따라 속보 외에도 일반 독자들의 요구에 맞춘 새로운 기사의 형식과 내용을 시도하는 전략 수정이 요구되고 있다. 저널리즘의 신뢰성과 공정성을 회복하기 위한 혁신 방안 중 하나로 제시된 빅데이터 저널리즘은 탐사보도, 지역보도 등에 활용될 수 있을 것으로 분석되었고 이를 위한 선결 과제로 전담 부서와 인력 확충, 기자 교육 프로그램 마련, 공공 데이터 확보 등이 실무적 차원으로 제시되었다.

정보통신 기술이 급속도로 발전함에 따라 전자 적 정보1)의 개념에 대한 인식이 변화되고 있다. 최 근 가상공간2)에서 스마트폰이나 각종 IT기기를 이 용하여 언제, 어디서든지 전자적 정보를 수집할 수 있고, 또한 이를 디지털화하여 새로운 정보서비스 제공을 통해 사회적 간접비용을 감소시킬 수 있게 되었다. 다만, 전자적 정보를 법률적으로 어떻게 활 용할지에 대하여 우리 일상생활이 가상공간으로 전 이됨에 따라 법률행위 및 분쟁을 해결하는 데 있어 전자적 정보를 기초로 하여 판단하자는 의견과,3) 전자적 정보는 쉽게 변색되고, 누구나 복제 및 수정이 가능하고 지속적으로 재생산이 가능하기 때문 에 전자적 정보가 법원에서 증거로서 채택되었을 때 다양한 문제가 제기될 것으로 보인다는 의견이 대립되고 있다. 4) 최근 전통적 증거범위를 넘는 개인 컴퓨터나 기업의 컴퓨터 서버 그리고 각종 저장 장치 안에 저장되어있는 전자적 정보는 사람의 시각으로 식별할 수 없고, 종이 문서보다 훨씬 양이 많다. 이러한 전자적 정보는 전문가나 특별한 기술 의 도움 없이 법원에서 판단하는 것은 현실적으로 불가능하다. 미국의 경우 전자적 정보를 분석을 위해 기업으로 하여금 분석하여 법원에 제출토록 하고 있다. 그러나 전자적 정보에 대한 신뢰성, 무결성 등의 문제는 지속적으로 제기고 되고 있어, 이를 법원에서 어떠한 편견 없이 판단에 이를 수 있는 방법 중 하나는 고성능 컴퓨터를 이용하여 대용량 전자적 정보를 분석하여 법원에 제출토록 하는 것이다. 이에 본고는 고성능 컴퓨터를 활용한 전자 증거 분석 방법을 논하고, 관련 법리적 쟁점을 도출함과 동시에 민사소송상에서 개선방안을 제시하고자 한다.

As Internet has been wildly spreaded and it's technique is advanced, the use of computers has been routinized and almost data are stored in computers. Accordingly, many companies and researchers have tried to find the relations in these tremendous data and the one way is to use clustering algorithm which is used to find out similar data set in the entire data set and to discover the common properties. In early period, clustering algorithm was performed based on a main memory of a computer and PAM(Partitioning Around Medoids) was representative, which can be complemented k-means algorithm defeat. PAM performs clustering by using the medoid of data instead of means. PAM works well in small data set but it is difficult to apply it to large data set. Therefore, CLARA(Clutering LARge Application) shows up to be used in large data set. This algorithm samples data from large data set and applies PAM to the sample data. CLARA has limits caused by the fixed samples in each clustering stage and has a problem that if the good mediod is not sampled then the result of the clustering becomes not good. CLARANS(Clustering Large Application based upon Randomized Search) overcomes these problems by drawing a sample with some randomness. This algorithm executes clustering using k mediod set extracted in the processing of clustering in each stage. The main objective is to compare and analyze the algorithms which are popularly used for the clustering of big data.

개인정보보호법에 의하면, ‘개인정보’란 생존 하는 개인에 관한 정보로서 성명∙주민등록번호 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보(해당 정 보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정 보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 경우에는 그 정 보를 포함한다)를 말한다. 해당 정보와 결합 가능한 다른 정보가 모두 동 일인에게 보유되어 있을 필요는 없으므로 개인정 보처리자가 아닌 제3자가 보유한 정보도‘다른 정 보’가 될 수 있다. ‘쉽게 결합하여’, 즉, 해당 정보와 다른 정보의 결합이 용이하다는 의미는 합리적인 수단∙방법에 의해 해당 정보와 다른 정보를 결합할 수 있다는 것 을 의미한다. 결합이 용이한지 여부를 반드시 개인 정보처리자의 기준에서 판단할 필요는 없다. 나아가, 개인정보처리자가‘다른 정보’에 대해 반드시정당한접근권한이있어야하는것도아니다 개인정보처리자가 아닌 제3자가 해당 정보와 다른 정보를 결합하여 정보주체를 알아볼 수 있는 경우 도 있기 때문이다.

Due to sudden transition to intellectual society corresponding with fast technology progress, companies and nations need to focus on development and guarantee of intellectual property. The possession of intellectual property has been the important factor of competition power. In this paper we developed the efficient patent search process with big data analysis tool R. This patent search process consists of 5 steps. We result that at first this process obtain the core patent search key words and search the target patents through search formula using the combination of above patent search key words.

디지털 기술의 발달로 세계가 정보 및 지식이 주도하는 사회로 급변하고, 지식 재산권의 발전이 급속하게 진행되면서, 각 기업 및 국가들은 그들의 경쟁력을 키우기 위해 지식재산권에 대한 중요성을 강조하고 있다. 이와 같이 지식재산권의 중요성이 강조되는 현실에서 지식재산권의 확보는 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행하였다. 이를 위해 다섯 단계의 특허 검색 프로세스를 제안하였고 프로그램으로 구현하여 검색목적에 맞는 특허의 검색에 필요한 시간을 대폭 단축시키면서 목표로 하는 특허 검색을 효율적으로 할 수 있었다.

Within last 10 years, internet has become a daily activity, and humankind had to face the Data Deluge, a dramatic increase of digital data (Economist 2012). Due to exponential increase in amount of digital data, large scale data has become a big issue and hence the term 'big data' appeared. There is no official agreement in quantitative and detailed definition of the 'big data', but the meaning is expanding to its value and efficacy. Big data not only has the standardized personal information (internal) like customer information, but also has complex data of external, atypical, social, and real time data. Big data's technology has the concept that covers wide range technology, including 'data achievement, save/manage, analysis, and application'. To define the connected technology of 'big data', there are Big Table, Cassandra, Hadoop, MapReduce, Hbase, and NoSQL, and for the sub-techniques, Text Mining, Opinion Mining, Social Network Analysis, Cluster Analysis are gaining attention. The three features that 'bid data' needs to have is about creating large amounts of individual elements (high-resolution) to variety of high-frequency data. Big data has three defining features of volume, variety, and velocity, which is called the '3V'. There is increase in complexity as the 4th feature, and as all 4features are satisfied, it becomes more suitable to a 'big data'. In this study, we have looked at various reasons why companies need to impose 'big data', ways of application, and advanced cases of domestic and foreign applications. To correspond effectively to 'big data' revolution, paradigm shift in areas of data production, distribution, and consumption is needed, and insight of unfolding and preparing future business by considering the unpredictable market of technology, industry environment, and flow of social demand is desperately needed.

본 연구는 디지털 전환이 가속화되는 점을 가정한 상황에서 미래 학교교육의 모습을 시나리오 기법을 통하여 예측하고 있다. 본 연구에서 활용된 시나리오 기법은 확률론적 수정 경향 (probabilistic modified trends : PMT)’의 경향성 영향 분석(trend impact analysis : TIA)의 방법론의 틀을 준용하면서, 빅데이터 분석 및 전문가 검토 등을 활용하여 미래 시나리오를 도출하였다. 빅데이터 분석을 위해 미래 학교교육과 관련이 있는 1,139건의 논문과 457건의 칼럼 및 기고문 등을 수집하였고, 각 문서의 형태소를 추출하여 총 740,543개의 형태소를 통해 각 문서를 벡터 공간에 위치시켰으며 문서 간의 거리 측정을 통하여 군집분석 프로파일링 실시 후, 각 분야별 전문가를 섭외하고 협의회를 거쳐 최종 시나리오를 도출하였다. 본 연구에서 조합이 가능한 시나리오는 총 27가지였으며, 이 가운데 전문가 검토를 거쳐 최종 세 종류의 시나리오를 도출하였다. 세 종류의 시나리오를 종합한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전환이 가속화되는 미래 학교교육에서 교사는 ‘학습자들의 다원화된 학습경험의 촉진자’ 역할을 수행하게 될 것으로 예견된다. 둘째, 미래 학교는 오늘날의 학교와 달리 지역의 ‘학습허브센터’로서 역할을 수행하게 될 것으로 예견된다. 셋째, 미래의 학교에서 교육 운영체제는 학습자들의 ‘학습역량 이력’이 보다 중요해 질 것으로 예측되었다. 이상의 연구 결과와 함께 추후 연구에서 고려해야 할 사항도 함께 제시하였다.

This study had two main objectives. We first investigated which weather phenomena people were most concerned about in the context of climate change or global warming. Then, we conducted content analysis to find which words were more commonly used with climate change or global warming. For this, we collected web data from Twitter, Naver, and Daum from April to October 2019 in the Republic of Korea. The results suggested that people were more concerned about air quality, followed by typhoons and heat waves. Because this study only considered one warm period in the year of 2019, winter-related weather phenomena such as cold wave and snowfall were not well captured. From Twitter, we were able to find wider range of terminologies and thoughts/opinions than Naver and Daum. Also, more life-relevant weather events such as typhoons and heat waves in Twitter were commonly mentioned compared to Naver and Daum. On the other hand, the comments from Naver and Daum showed relatively narrower and limited terms and thoughts/ opinions. Especially, most of the comments were influenced by headlines of articles. We found many comments about air quality and energy/economic policy. We hope this paper could provide background information about how to promote the climate change education and public awareness and how to efficiently interact with general audiences.

최근 공공시설물의 노후화에 따른 사회문제가 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 시설물에 대한 국민의 불안감도 증가 하고 있다. 향후 10년 내에 급증하게 되는 시설물 노후화 문제의 효과적인 대응을 위해 현재의 사후적인 유지관리에서 예측을 통한 선제적 유지관리로의 패러다임 전환이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 빅데이터 시범분석을 통해서 교량, 터널, 공공건축물 일부에 대해 FMS 축적된 유지관리 데이터를 활용하여 지역별·환경별·공용년수별 취약요소를 도출하였고, Social Media의 비정형 데이터 분석을 통해 국민이 체감하는 불안/불편요소를 도출하였다. 또한 교량 취약요소의 손상발생패턴 분석을 통해 향후 선제적으로 관리해야 하는 유지관리 항목 및 추가적으로 확보해야 하는 디지털 정보 등을 제안하였다.

성수동은 1960년대에 발전한 준공업지역으로 제조업이 중심 사업이었으나, 산업 경쟁력 약화로 토착 산업이 빠른 속도로 쇠퇴하고 있다. 지역 재생을 위하여 지역브랜드가 장소 마케팅의 수단으로 활용되고 있다. 지역브랜드 발전 방향을 제시하기 위해 성수동의 현 소비자 인식을 파악할 필요가 있다. 이를 위해, 데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하였다. 검색어는 ‘성수동’을 사용하였으며, 네이버의 블로그와 뉴스를 대상으로 수집하였다. 수집 기간은 2018년 8월 1일부터 2019년 7월 31일까지의 데이터를 대상으로 텍스트 마이닝을 실시하였다. 빈도분석 결과 ‘서울, 카페, 맛집’이 빈도가 높았으며, TF-IDF분석 결과 ‘카페, 맛집, 포토’가 주요 단어임을 알 수 있었다. 또한, UCINET6과 NetDraw를 사용하여 네트 워크 분석, CONCOR분석을 실시하였다. 분석 결과, 성수동과 관련하여 카페와 맛집, 분위기와 공간 등을 다룬 클러스터와 성수동에서 진행한 행사와 관련된 클러스터로 크게 2갈래로 나뉘었다. 성수동이 지역브랜드로서 브랜드 이미지를 강화 하기 위해서, 성수동에 대한 인식에서 대표적 키워드인 ‘카페’ 등 요식업의 공간 기획, 외식 문화 기획 시 ‘공장’이라는 차별성을 접목하는 방향으로 지역브랜드 강화에 힘쓸 것을 제안한다.

This study investigated the relationship between heat-related illnesses obtained from healthcare big data and daily maximum temperature observed in seven metropolitan cities in summer during 2013~2015. We found a statistically significant positive correlation (r = 0.4~0.6) between daily maximum temperature and number of the heat-related patients from Pearson's correlation analyses. A time lag effect was not observed. Relative Risk (RR) analysis using the Generalized Additive Model (GAM) showed that the RR of heat-related illness increased with increasing threshold temperature (maximum RR = 1.21). A comparison of the RRs of the seven cities, showed that the values were significantly different by geographical location of the city and had different variations for different threshold temperatures. The RRs for elderly people were clearly higher than those for the all-age group. Especially, a maximum value of 1.83 was calculated at the threshold temperature of 35℃ in Seoul. In addition, relatively higher RRs were found for inland cities (Seoul, Gwangju, Daegu, and Daejeon), which had a high frequency of heat waves. These results demonstrate the significant risk of heat-related illness associated with increasing daily maximum temperature and the difference in adaptation ability to heat wave for each city, which could help improve the heat wave advisory and warning system.

This paper proposed the measures that to predict changes in the state of the individual tunnels, and maintenance costs during its life cycle by using the big data of tunnel facilities. This is expected to be used to efficiently establish long term maintenance plans for tunnels based on data-based engineering analysis.

Purpose - Civil affairs are increasing in various forms, but civil servants who are able to handle them want to reduce the complaints and provide keywords that will help in the future due to their lack of time. While various ideas are presented and implemented as policies in solving civil affairs, there are many cases that are not policies that people can sympathize with. Therefore, it is necessary to analyze the complaints accurately and to present correct solutions to the analyzed civil complaint data. Research design, data, and methodology - We analyzed the complaints data for the last three years and found out how to solve the problems of Yongin City and alleviate the burdens of civil servants. To do this, the Hadoop platform and Design Thinking process were reviewed, and proposed a new process to fuse it. The big data analysis stage focuses on civil complaints - Civil data extraction - Civil data analysis - Categorization of the year by keywords analyzing them and the needs of citizens were identified. In the forecast analysis for deriving insights, - The case of innovation case study - Idea derivation - Idea evaluation - Prototyping - Case analysis stage used. Results - Through this, a creative idea of providing free transportation cards to solve the major issues of construction, apartment, installation, and vehicle problems was discovered. There is a specific problem of how to provide these services to certain areas, but there is a pressing need for a policy that can contribute as much as it can to the citizens who are suffering from various problems at this moment. Conclusions - In the past, there were many cases in which free traffic cards were issued mainly to the elderly or disabled. In other countries, foreign residents of other area visit the areas for accommodation, and may give out free transportation cards as well. In this case, the local government will be able to set up a framework to present with a win-win scenario in various ways. It is necessary to reorganize the process in future studies so that the actual solution will be adopted, reduce civil complaints, help establish policies in the future, and be applied in other cities as well.

대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심 척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴 마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.