본 연구는 무분별한 섬 개발과 섬의 특성을 고려하지 않은 사업 등 섬 경관 특성 파악의 필요성이 증대됨과 동시에 기존 경관 연구의 한계를 보완하는 방법으로서 빅데이터 분석을 활용하고자 하였다. 따라서 본 연구는 섬 경관은 관광 동기의 중요 지표인 고유한 섬의 경관 특성을 파악함으로써 이를 고려한 계획 및 관리방안의 기초자료 제시를 목적으로 하였다. 연구의 범위는 가장 많은 섬을 보유하고 있는 전라남·북도의 섬 중 국내·외에서 인정받은 섬 중 빅데이터 분석을 하기에 용이한 데이터를 보유하고 있는 청산도, 선유도, 보길도, 박지·반월도로 한정하였다. 수집된 데이터는 사진 및 텍스트 데이터로서 이를 각각의 경관 특성을 파악하고 관계를 분석하기 위하여 형식미학적·심리적 경관특성으로 분류하여 결과를 도출하였다. 형식미학적 경관 특성은 사진 데이터를 토대로 경관파악모델 및 색채, 색채 이미지 형용사 분석을 실시하여 각 섬이 보유한 경관구성요소와 특성을 파악하였으며, 심리적 경관특성은 텍스트 데이터를 활용하여 빈도분석, N-gram, 네트워크 분석, 감성분석 등을 실시하여 경관 대상과 행태, 이미지 등을 파악하였다. 위와 같은 결과를 종합하여 섬 경관이 대중에게 어떻게 활용되고 있는지 의미를 파악하였으며 섬 연구에서 수행하는 데 발생되는 시간적·비용적 측면의 한계점뿐만 아니라 계절, 시계열 등 시간적 특성을 파악할 수 있다는 점에서 기존의 연구를 보완할 수 있었다. 또한, 각 섬의 경관 특성을 고려하여 추후 섬 발전 방향을 더욱 구체화시킬 수 있는 장치가 될 수 있다는 시사점을 제시하였다.

본 연구는 COVID-19 이후 큰 타격을 입은 관광산업 중 하나인 워터파크를 대상지로 선정하여 COVID-19가 워터파크 이용에 있어 어떠한 인식의 변화를 야기했으며 또한 행태변화에 어떠한 영향을 미쳤는지를 살펴보고자 빅데이터 분석 연구를 실시하였다. 이를 위해 텍스톰(TEXTOM)을 활용하여 COVID-19 이전(2015-2019)과 이후(2020-2021)시기를 나누어 데이터를 수집하였고 빈도분석과 TF-IDF, N-GRAM, 그리고 감성분석을 진행하였다. 분석 결과 주목할 만한 점은 우선, COVID-19 이후 워터파크 이용에 제한이 있었음에도 불구하고 이전 시기보다 데이터 양이 늘어났다는 점이다. 이를 통해 사람들의 워터파크에 대한 관심은 이전에 비해 줄어들지 않았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 분석 결과 COVID-19 이전에는 전국 각지의 워터파크에 대한 정보에 관심이 많았지만 이에 반해 COVID-19 이후에는 확실히 마스크, 방역 등 COVID-19의 영향이 짙은 정보에 대한 관심이 늘어났음을 확인하였다. 또한 행태의 변화로 인하여 사람들은 COVID-19의 영향으로 가격이 비싸더라도 타인과 거리두기가 가능한 프라이빗한 공간이나, 외부공간 그리고 자연 속 공간을 선호한다는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 워터파크는 변화된 사람들의 기대에 맞춘 설계의 새로운 방향을 고민해볼 필요가 있고 또한 전염병 예방을 위한 워터파크의 새로운 동선 설계를 고민하는 것도 앞으로의 워터파크 관광에 있어 중요한 요소이다. 마찬가지로 기존의 워터파크에서는 무엇보다 전염병 예방에 대한 안전수칙을 강화할 필요가 있고 또한 운영 관리의 측면에서도 이용객 수의 제한 등 내부 공간의 밀도를 낮춰 워터파크가 안전하다는 인식을 심어줄 필요가 있다. 이러한 분석 결과를 통해 앞으로 워터파크의 운영 방안이나 설계의 기준을 뒷받침할 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것이라 기대한다.

본 연구는 한·러 전략적 동반자관계 수립의 해인 2008년부터 한·러 수교 30주년의 해였던 2020년에 발행된 국내 중앙지 11개의 러시아 관련 보도기사를 빅데이터 내용 분석법을 활용하여 한국인이 인식하고 있는 러시아의 이미지 및 인식의 근원을 탐구하는 데 그 목적을 둔다. 국내 언론 매체에서 제시하는 러시아의 이미지는 대체적으로 부정적이었다. 보수신문은 러시아를 냉전시대의 강국으로, 진보신문은 부정적으로 보도 하나, 필요한 협력 파트너로 보고 있다. 언론매체의 보도와 한국 정부의 신북방 정책의 내용과 일치하지 않은 것으로 나타났다. 이를 극복하기 위해서 언론매체는 심도 있는 분석에 근거한 기사를 발간할 필요가 있 고, 정부는 국민의 러시아 관련 인식 척도를 지속적으로 관찰하고, 러시아와의 적극적인 교류를 통해 이러한 인지 불일치를 극복할 필요가 있다.

COVID-19로 인해 큰 혼란이 야기되었는데, 중국은 데이터를 이용하여 방역을 하였고 중국내 감염병 발생이 어느 정도 억제되었다. 하지만 데이터화 대응 상황은 양날의 검처럼 중대한 공중위생사건이 발생하여 대응 상황을 완화하는 동시에, 개인정보의 안전에 대한 위험도 내포하고 있다. 최근 2년동안 COVID-19의 방역과정에서 생기는 개인정보 보호 문제에 대응하기 위하여, 중국은 <개인정보보호법>을 제정하여 공포하였다. 중국에서는 과거부터 개인정보 보호입법에 관한 논의가 수차례 있었으나 입법에 이르지 못하다가 최근 COVID-19의 방역과정에서 생기는 개인정보 보호의 문제에 대한 대응 필요성이 대두된 가운데 중국은 20 21년 8월 20일 개인정보보호법을 제정하여 공포되었으며 동법은 같은 해 11월 1일부터 시행되고 있다. 이 연구는 중국에서의 데이터화 대응 상황 중 발생하는 개인정보 보호의 문제점을 검토한다.

In this study, as part of the paradigm shift for manufacturing innovation, data from the multi-stage cold forging process was collected and based on this, a big data analysis technique was introduced to examine the possibility of quality prediction. In order for the analysis algorithm to be applied, the data collection infrastructure corresponding to the independent variable affecting the quality was built first. Similarly, an infrastructure for collecting data corresponding to the dependent variable was also built. In addition, a data set was created in the form of an independent variable-dependent variable, and the prediction accuracy of the quality prediction model according to the traditional statistical analysis and the tree-based regression model corresponding to the big data analysis technique was compared and analyzed. Lastly, the necessity of changing the manufacturing environment for the use of big data analysis in the manufacturing process was added.

본 연구는 코로나19의 확산을 기점으로 농어촌 정보화에 대한 긍정적/부정적 인식과 연관 키워드가 어떻게 변화하였는지를 분석하고, 이를 통하여 농어촌 지역에 대해 외부에서 인식하는 IT Savvy 수준을 간접적으로 이해하고자 빅데이터 분석을 수행하였다. 농어촌 정보화와의 관련 키워드로 코로나19 이후 농촌 지역 학생 들의 대입이나 교육과 같이 비대면으로 인한 악영향을 최소화하고, 비대면 상황에서 경제적, 사회적인 약점 을 완화하기 위한 정책을 우선 추진하고 있음을 알 수 있다. 또한, 농어촌 지역의 정보화와 관련된 키워드의 감성 분석 결과, 농어촌 정보화의 IT Savvy 성과, 즉 농어촌 지역의 디지털 격차 감소, IT활용 역량 개선 등에 대한 외부 인식은 긍정적인 것으로 나타났다. 이것은 정보화 관련 정책이 코로나19 확산에 긍정적으로 대응 한 것으로 인식하는 것임을 보여준다. 본 연구는 코로나19와 농어촌 정보화라는 키워드를 중심으로 분석하 였다는 희소성을 가지고 있다. 그러나, 농어촌 거주민을 대상으로 하는 직접 조사 자료를 확보하기 어려운 시점이기 때문에 데이터의 수집과 분석에게 한계가 있었으며, 이러한 한계에 따라 불가피하게 빅데이터 툴 을 활용한 기초적 연구를 수행할 수 밖에 없다. 향후에는 이러한 한계를 개선하고 다각적인 학제 연구를 수 행할 필요가 있다.

참외는 유용한 농업생명자원이면서, 생약 및 한약으로 활용할 수 있는 아주 유용한 자원이다. 참외의 생약명(Medicinal name)은 Melonis Pedicellus이며, Cucurbitaceae에 속하는 Cucumis melo Linné의 초본 꽃받침으로 한약재로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 Melonis Pedicellus의 한약 특성을 조사하고 Melonis Pedicellus를 함유 한 34개의 한약 포뮬러를 검토하였다. 이 연구는 꼭지 소재 기반 한약재에 대한 추가 연구를 바탕으로 미활용 한약재의 가치를 제고할 수 있다고 사료된다. 먼저 각 국가의 공정서 및 고문헌 분석을 통해 과체 한약재의 기원을 비교하였다. 특히 중국, 일본, 대만이 아닌 남북한의 약전에서 특이점을 찾아볼 수 있었다. 둘째, Melonis Pedicellus에서 발견된 성분을 조사하였다. 지방산 화합물이 가장 많았으며 셋째로는, Melonis Pedicellus 의 생약학적 관점으로 요약하였다. 그것은 구토 성질이 매우 강하기 때문에 구토 요법에 특별히 사용되어 온 사실을 검증하였다. 끝으로 3세기부터 20세기까지의 31편의 고문을 분석하였고, Melonis Pedicellus를 포함하는 34개의 한약재 포뮬러가 문헌에서 발견되었다. Melonis Pedicellus는 주로 구토 요법에 사용되었기 때문에 대부분의 한약 제제가 구토 요법에 상관성 있게 한약재의 본질이 그 공식에 정확히 반영되었음을 의미한다. 이 연구는 Cucumis melo Linné의 꽃받침이 한약재로 사용되어온 근거를 마련했다. Melonis Pedicellus의 기원은 대부분의 동아시아 국가에서 언급되지 않기 때문에 더 확대하여 조사 범위를 넓혀서 연구할 필요가 있다. 본 연구는 한국한의학연구원 제공 전통의학정보포털(KIOM Oasis Portal)과 전북대학교 한국과학문명학연구소에서 제공하는 고의서 빅데이터를 활용하여 고문헌 정보를 효율적으로 확보하였다. 앞으로 과체(瓜蔕)뿐만이 아니라 감꼭지, 연밥 꼭지, 가지 꼭지 등 다양한 식물들의 꼭지를 연구한다면, 무심코 버릴 수 있는 소재에서 현대적 가치를 발견할 수 있는 좋은 소재가 될 것으로 사료된다.

This study studied a system that can redesign the production site layout and respond with dynamic simulation through fabric production process innovation for smart factory promotion and digital-oriented decision making of the production process. We propose to reflect the required throughput and throughput per unit facility of fabric production process as probability distribution, and to construct data-driven metabolism such as data collection, data conversion processing, data rake generation, production site monitoring and simulation utilization. In this study, we demonstrate digital-centric field decision smartization through architectural design for the smartization of fabric production plants and dynamic simulations that reflect it.

Using the big data analysis of the Choseonwangjosilrok, this research aimed to figure out the fruits’ types, prevalence, seasonal appearances as well as the royalty’s perspective on fruits during Choseon period. Choseonwangjosilrok included nineteen kinds of fruits and five kinds of nuts, totaling 1,601 cases at 72.8% and 533 cases at 24.2% respectively. The text recorded fruits being used as: tributes for kings, gifts from kings to palace officials, tomb offerings, county specialties, trade goods or gifts to the foreign ambassadors, and medicine ingredients in oriental pharmacy. Seasonally the fruits appeared demonstrating an even distribution. Periodic characteristics were observed in decreasing quantity chronologically. From fifteenth century to nineteenth century, the fruits with timely features were seen: 804 times at 36.6%, 578 times at 26.3%, 490 times at 22.3%, 248 times at 11.3%, and 78 times at 3.5% respectively. In fifteenth century: citrons, quinces, pomegranates, cherries, permissions, watermelons, Korean melons, omija, walnuts, chestnuts, and pine nuts appeared most frequently. In sixteenth century: pears, grapes, apricots, peaches, and hazelnuts appeared most frequently. In seventeenth century: tangerines and dates appeared most frequently. In eighteenth century, trifoliate orange was the most frequently mentioned fruit.

우리나라에서 빅데이터 분석 기술과 특허 소송에서 활용 가능한 지식재산 서비스 또는 법률 서비스 사이의 격차를 줄이기 위한 방안을 제안하였다. 지식재산 서비스에서 국내 기업은 해외 기업과 비교하여 데이터의 양과 질적인 측면에서 열세에 있으므로 국내의 지식재산 서비스를 제공하는 기업들은 데이터에 대한 정보처리 기술을 고도화하여 경쟁력을 확보할 필요가 있다. 또한 특허 빅데이터 분석 기법에 관한 다양한 연구를 활용할 수 있는 알고리즘과 데이터를 오픈소스 방식으로 공개할 수 있는 플랫폼을 제공하여 연구결과의 활용성을 강화할 필요가 있다. 지식재산 서비스의 활용도를 높이기 위해서는 데이터와 알고리즘에 대한 객관성과 투명성이 확보되어야 할 것이다. 법률 서비스에서는 법률산업 선진화와 신성장 동력 발굴 차원에서 리걸테크 산업을 육성하기 위한 산업투자 및 기반 확충에 나서야 한다. 또한 적정한 수준의 비식별화가 이루어진 판결문에 대해서는 연구자들이 손쉽게 접근할 수 있는 데이터베이스 구축이 필요하다. 우리나라는 영미법과 달리 디스커버리 제도가 존재하지 않고 기본적으로 성문법주의를 채택하고 있는 점을 감안하여 판결문 검색을 위한 공공 서비스 등 우리나라 제도에 필요한 부분에 집중할 필요가 있다. 현행 변호사법에 따라 비변호사가 빅데이터 분석 기술을 활용하여 유상으로 고객들을 상대로 법률사무를 취급하는 것은 금지된다. 그러나 변호사법 제109조 제1호의 궁극적인 목적이 일반 국민을 보호하기 위한 것임을 고려했을 때 적어도 알고리즘의 투명성과 데이터의 객관성이 확보되는 것을 전제로 변호사가 아닌 개인 또는 기업이 빅데이터 분석 기술을 활용해 법률 서비스를 제공하는 것을 일부 허용할 필요가 있으며 변리사 법에 의한 규제도 마찬가지의 고민이 필요하다.

2020년 1월 9일 국회는 이른바 ‘데이터 3법’을 통과시켜, 빅데이터 활성화를 주요 골자로 하는 ｢개인정보 보호법｣, ｢신용정보의 이용 및 보호 에 관한 법률｣, ｢정보 통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률｣의 개정이 이루어졌다. 우리나라의 데이터 활용도가 낮았던 주요 사유로 개인 정보보호 규제가 손꼽혀져 왔기 때문에 개정은 필연적으로 요구되었다. 개정으로 무한정 범위가 확대 가능한 개인정보의 정의가 명확화 되었으며, 사실상 데이터 활용의 모든 단계에서 큰 제약으로 작용된 엄격한 사전동의 규제는 사전동의 없이 가명정보의 처리가 가능하도록 완화되었다. 개정법은 이러한 규제완화에서 그치지 않고 가명정보에 대한 안전조치 의무, 제재조치 등을 두어 정보유출 등 위험을 최소화하고자 했다. 데이터 활용에 따른 이익 극대화와 위험⋅피해 최소화간 균형을 이루고자 한 것이다. 이렇듯 데이터 3법은 빅데이터 활성화를 위해 진일보한 개정이라는 평가를 받고 있음에도 불구하고 아직 해결되지 않은 문제점이 존재한다. ‘가명처리’에 대한 법적 근거가 미비한 점, 가명정보 처리가 가능한 목적범위가 개인정보 보호법상 불명확한 점은 향후 개정이 필요하다.

본 연구는 스마트폰에 대한 소셜 빅데이터를 활용한 감정분석을 통해 스마트폰 속성에 대한 이용자의 감정의 정도를 측정함으로서 타당하게 만족도를 파악할 수 있는 새로운 방법론적 가능성을 탐색하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 각 모델에 따른 연관어를 비교하면, 갤 s8는 제품불량과 관련된 단어가 많이 포함되어 있는 반면 갤 s9는 배터리, 카메라, 스피커와 같은 기능과 관련된 단어가, 갤 s10은 배터리, 카메라와 함께 색상에 대한 단어가 많이 사용되었다. 또한 타 단어와의 관계성 분석 결과, 배터리의 경우 갤 s8에서는 중립적 의미로 사용된 반면에 갤 s9와 갤 s10에서는 배터리의 빠른 소모를 나타내는 부정적인 의미로 쓰이고 있다. 이와 함께 기술의 진화에 따라 같은 단어가 다른 맥락에서 사용되는 의미의 변화도 이루어지고 있음을 확인했다. 둘째, 각 모델에 대한 24개월간의 감정 추이를 보면, 제품 출시 초기에는 부정적인 평가가 주를 이루다가 출시 1년 정도를 기점으로 긍정적인 감정 평가를 보이게 되며 20개월 정도 지나게 되면 다시 부정적인 평가로 변화되고 있다. 마지막으로, 감정의 주요 속성을 비교해 보면, 세 모델 모두 출시 초기에는 다양한 속성에 대해서 이야기하지만 1년 정도의 시간이 흐르면 가격과 배터리에 대한 논의로 수렴되어지는 특징이 공통적으로 나타났다. 본 연구는 이용자 만족도 조사의 전통적인 설문조사 방법의 한계를 뛰어넘어 소셜 빅데이터를 활용한 감정분석으로 방법론적 확장을 시도했다는 점에서 그 의의가 크다 하겠다. 마케팅적 시사점으로는 소수의 인플루언서나 파워 유튜버들이 아니라 초기채택자들을 어떻게 공략하느냐가 매우 중요하다는 점과 초기 품질 관리가 어떤 홍보 노력보다 더 중요하다는 점이 본 연구를 통해 도출되었다.

This paper proposes an outlier detection model based on machine learning that can diagnose the presence or absence of major engine parts through unsupervised learning analysis of main engine big data of a ship. Engine big data of the ship was collected for more than seven months, and expert knowledge and correlation analysis were performed to select features that are closely related to the operation of the main engine. For unsupervised learning analysis, ensemble model wherein many predictive models are strategically combined to increase the model performance, is used for anomaly detection. As a result, the proposed model successfully detected the anomalous engine status from the normal status. To validate our approach, clustering analysis was conducted to find out the different patterns of anomalies the anomalous point. By examining distribution of each cluster, we could successfully find the patterns of anomalies.

최근 빅데이터 기술의 발전에 따라 보건의료 빅데이터를 헬스케어에 접목하여 부가가치를 창출하고자 하는 논의가 활발하다. 그러나 보건의료 정보는 민감한 개인정보로서 개인정보보호 규제를 받기 때문에, 개인정보보호와 보건의료 빅데이터 활성화 방안을 함께 검토할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 보건의료 빅데이터 관련 주요 개념을 살펴보고, 보건의료정보가 개인 정보보호와 보건의료법제에서 어떻게 규율되고 있는지 관련 법규 및 판결을 고찰하였다. 법원은 정보 활용시 얻을 수 있는 이익과 정보주체의 개인정보 자기결정권을 비교형량하여 정보주체의 동의 없이도 정보처리가 가능하다고 판시하였다. 그러나 개별 기업이 공개정보 등을 처리하려고 할 때마다 법익을 비교형량하여 판단하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 EU에서 진행된 시민 참 여형 보건의료 빅데이터 조성논의를 참고하여 동의 없이 어느 범위까지 정보처리가 가능한지에 대한 사회적인 합의가 선행되어야 한다고 보았다. 사회적 논의 이후 법제화 과정에서는 보건의료정 보의 세분화, 목적 외 처리가 가능한 정보의 범위 등 정보처리의 법적 근거 마련, 정보주체의 권리를 보호하면서도 악용을 방지하기 위한 보안장치가 필요함을 주장하였다.