정부에서는 발주하고 관리하는 정보화 사업은 년 3조원 규모로, 이러한 정보화 사업은 대부분 사업수행 업체가 제출한 제안서를 분야별 전문가들에 의해 평가를 진행한 후 사업 수행자를 선정하게 된다. 제안서 평가는 제시된 평가기준에 의해 평가위원의 정성적 판단에 따라 점수를 부여 하고 있으나, 실제 평가위원이 어떠한 부분에 중점적으로 관심을 가지고 점수를 부여하는지는 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 평가위원의 제안서 평가 시 어떠한 요인이 평가점수 부여에 영향을 미치는지 분석 하고자 한다. 연구를 진행하기 위해서는 평가를 진행하는 평가위원을 직접 대면 조사를 통해 자료를 수집해야 한다. 그러나 평가위원 명단이 보안상 공개되지 않아서 조사에 현실적으로 어려움이 있고, 또한 설문조사 등으로 직접 조사하기에는 부적절한 측면이 있다. 본 연구에서는 온라인 평가시스템에 등록된 평가위원의 평가의견(Text) 분석을 통해 요인을 분석 하고자 한다. 데이터 분석 도구인 R을 이용하여 온라인 평가시스템에 등록된 평가의견에서 형태소를 추출, 평가에 영향을 줄 수 있는 주요 요인과 극성을 나타내는 Keyword 사전을 구축 하였고 주요 요인을 이해력, 수행력, 관리력 3개의 차원으로 분류 하였다. 이를 통해 평가위원이 실제 입력한 점수와 주요 요인, 극성 조합에 의해 산출된 점수가 어떠한 상관 관계가 있는지 분석하기 위하여 회귀 분석을 실시, 주요 요인들이 평가 점수에 미치는 영향도에 대한 신뢰도를 검증할 계획이다. 본 연구의 결과는 비정형 형태로 입력된 의견을 실제 평가결과 점수로 수치화 할 수 있는 방법론 수립의 기초가 될 것으로 기대 한다.

This study was aimed to find yield prediction model of Italian ryegrass using climate big data and geographic information. After that, mapping the predicted yield results using Geographic Information System (GIS) as follows; First, forage data were collected; second, the climate information, which was matched with forage data according to year and location, was gathered from the Korean Metrology Administration (KMA) as big data; third, the climate layers used for GIS were constructed; fourth, the yield prediction equation was estimated for the climate layers. Finally, the prediction model was evaluated in aspect of fitness and accuracy. As a result, the fitness of the model (R2) was between 27% to 95% in relation to cultivated locations. In Suwon (n=321), the model was; DMY = 158.63AGD –8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24 (DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days). Furthermore, DMY was predicted as 9,790±120 (kg/ha) for the mean DMY(9,790 kg/ha). During mapping, the yield of inland areas were relatively greater than that of coastal areas except of Jeju Island, furthermore, northeastern areas, which was mountainous, had lain no cultivations due to weak cold tolerance. In this study, even though the yield prediction modeling and mapping were only performed in several particular locations limited to the data situation as a startup research in the Republic of Korea.

정보통신기술 고도화에 따라 스마트폰, 웨어러 블 기기, IoT 등 각종 정보통신기기를 통한 개인 정보의 처리가 일상적으로 이루어짐에 따라 대용 량의 데이터를 신속하고 다양하게 분석해서 유의 미한 통찰을 도출하는 빅데이터의 활용에 대한 사 회적 관심이 증가하고 있다. 특히 빅데이터는 이 용자의 행태정보를 기반으로 개인의 취향 등 이용 자가 직접적으로 제공하지 않은 정보까지 분석함 으로써 개인화된 맞춤형 서비스의 제공에 매우 유 용할 것으로 기대되고 있다. 그러나 이와 같은 행 태정보 기반의 빅데이터 처리는 수집 사실을 이용 자가 명확히 인지하기 어렵고, 분석 결과가 이용 자가 원치않는 민감한 정보일 수 있으며, 보다 유 의미한 결과 도출을 위해 외부의 정보와 결합하는 경우 식별 가능성이 높아지는 등 이용자의 프라이 버시 침해에 대한 우려 또한 높은 실정이다. 그러나 현행 개인정보보호 관련 법률은 빅데이 터의 주요 분석 대상인 행태정보와 같은 비정형 데이터의 처리가 아닌, 성명, 주민번호, 연락처 등 의 인적사항 중심의 정형 데이터에 대한 보호조치 중심으로 규정되어 있어 빅데이터를 위한 규제로 는 적합하지 않은 부분이 많다. 특히 행태정보의 활용이 활발한 온라인 광고 플랫폼에는 인적사항 에 대한 정보는 적재되지 않아 더욱 적합하지 않 다. 이와 관하여 방통위는 온라인 광고 가이드를 배포하였으나 기존 개인정보보호 법제가 수정되 지 않는 이상 근본적인 한계가 있다. 이에 동 논문에서는 빅데이터 사회에서의 개 인정보의 보호 및 활용에 대한 조화로운 균형을 위해 세 가지의 법제 개선 방안을 제시하였다. 첫 째, 개인정보의 법적 개념 및 정의를 수정해야 한 다. 개인 식별이 분명한 인적 사항 중심의 개인정 보와 개인 식별 가능성이 거의 없거나 낮은 행태 정보로 구분하여 규정하고 각각 다른 규제 체계 를 적용해야 한다. 둘째, 행태정보를 기반으로 빅 데이터를 분석한 경우 민감한 추론의 도출을 제 한해야 한다. 셋째, 행태정보 기반의 빅데이터 분 석 및 서비스 활용에 대한 이용자의 사후 통제권 을 보장해야 한다. 고도화된 정보통신사회에서 빅데이터의 분석은 사회적 효용을 위해서 필수불 가결하지만 현행 개인정보보호 법규 체계에는 보호와 활용 어느 한 쪽도 효과적으로 대응하지 못 하고 있으므로 개인정보 보호에 대한 인식 전환 이 필요하다.

최근 4차 산업혁명의 주요 변화동인 중 하나인 “빅데이터” 기술을 활용하여 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 이루 어지고 있다. 선박이 운항 하면서 발생되는 데이터에는 1해리 당 소모연료량, 엔진출력, 대지속력, 대수속력, Main Engine RPM, FOC, SFOC, DFOC 등의 여러 지표가 있다. 본 논문에서는 Gathering 데이터간의 민감도를 분석 하여 각 변수들간의 영향력을 판단하여 선박 운 항 관련 에너지효율에 대한 주요 변수를 분석 하고, 분석 기법 중 수학 모델을 이용한 근사 모델을 생성 하여, 실측 데이터와 예측결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 빅데이터 분석 기술을 활용하여 운항 선박의 에너지효율 관련 변수 간 민감도 확인, 근사모델을 이용한 연비 관련 지표 예측에 활용 할 수 있는 가능성을 확인 하였다. 핵심용어

최근 관광여가를 목적으로 하는 고속도로 이용자가 증가하고 고속도로의 기능 역시 통행기능 외에 관광, 여가, 문화교류의 개념으로 확대되는 등 고속도로의 이용목적 및 패턴변화에 따라 고객들의 쾌적한 고속도로 환경 조성 및 경관관리에 대한 요구가 증가하고 있다. 반면 한국도로공사의 조경 관리 및 경관관리의 경우 조경관리 기계화 확대시행, 직선구간 경관다양화, 자생수목의 관리방법 개선, LID 기법확대, 통일희망나무 프로젝트, 졸음쉼터 확충 등 다양한 형태로 조경 및 경관관리 등을 시행하고 있으나 고속도로를 이용하는 이용자의 요구를 해결하지 못하고 있으며, 실정이다. 이에 본 연구에서는 이용자의 설문과 소셜분석을 이용하여 이용자의 요구를 분석하였으며, 고속도로 조경담당자의 설문을 통해 고속도로공사의 빅데이터 활용방안을 제시하고자 하였다. 소셜분석의 경우 K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr/)에서 제공하는 소셜분석을 이용였으며, 검색일자는 2016년 12월 03일로 검색일을 기준으로 1년으로 설정하여 조사하였다. 조사 시 키워드는 각각 블로그, 뉴스, TWITTER등 웹 또는 SNS에서 한국도로공사, 고속도로, 고속도로 조경을 검색하여 분석하였다. 또한 이용자의 인식도 및 만족도를 파악하기 위하여 2016.10.31.~2016.11.09.간 고속도로 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. “한국도로공사”에 대한 소셜분석 결과 1년간 한국도로공사에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 5,348건, TWITTER에서 119건, 블로그에서 127건이 언급되었다. 연관된 단어로는 스포츠 리그관련 및 정책에 연관된 단어가 대부분 차지하고 있었다. “고속도로”에 대한 소셜분석 결과 뉴스에서 22,948건, TWITTER에서 7,026건, 블로그에서 2,025건이 언급되었으며, 관련 키워드로는 통행료 및 정책, 소음구간, 소음구간 공원화, 방음터널 위 공원에 관련된 키워드가 주를 이루었다. “고속도로 조경”의 분석결과 고속도로조경에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 432건에 불과하였으며, 블로그에서 23건이 언급되었다. 연관된 단어로는 지명 관련 부동산 및 신 도로개통에 연관된 단어가 대부분으로 조사되었다. 설문을 통한 이용자의 인식도 및 만족도는 I.C / J.C, 휴게소, 요금소, 터널, 옹벽, 노선, 중앙분리대 등으로 우선 순위가 정해졌으며, 공간별 종합 분석 결과 휴게소와 요금소에서 인식도, 중요도, 만족도가 모두 높은 것으로 분석되었다. 고속도로 관련 소셜분석결과 고속도로 이용자가 아닌 주변 주민의 요구 특히 소음과 노선 및 부동산에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 이용자 설문의 경우 휴게소, 요금소에서 높은 관심도와 만족도를 보였으며, 노선과 옹벽에서 낮은 만족도를 보였다. 옹벽의 경우 인식도는 높았지만 만족도가 낮아 관리수준을 상향 조정해야 할 것으로 분석되었다. 설문결과 노선의 경우 낮은 인식도를 보였으나 소셜분석에서는 조경 관리 관련 키워드가 상당부분 차지하고 있는 것으로 분석되었다. 이는 기존 이용자 중심의 조경실시 설계가 이용자 외 고속도로 주변 주민을 함께 고려한 설계와 시공이 필요할 것으로 분석되었다. 고속도로 조경 식물의 하자율 빅데이터 분석은 한국도로공사에 축적된 데이터를 기반으로 연도별 하자공사 시행에 따른 하자량과 하자율을 도출하였다. 하자율에 영향을 미칠것으로 판단되는 기상요소의 경우 각 지역의 기상청 자료를 활용하여 하자발생년도의 각 월별 평균 기온, 월별 강수량, 누적 강수량, 월별 최고기온, 최저기온의 데이터를 분석에 활용하였으며, 하자보수공사 시행시기에 맞추어 춘계와 추계로 구분하였다. 지역 구분의 경우 기존의 데이터를 토대로 본부별로 구분하여 분석을 실시하였다. 춘계 하자발생요인으로는 전해 12월부터 당해 1~2월의 동계기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하였고 추계 하자발생요인으로는 당해 6,7,8,월의 기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하여 하자율과의 상관관계 분석을 실시하였다.

This study shows the content production of mobile baseball games. In 2013, mobile games accounted for 23.9% of domestic games, and the global mobile game market is expected to grow to $30.3 billion by 2015. This study examines trends and characteristics of the mobile game industry. Also, this study intends to show mobile game rankings, reproduce the enthusiasm of professional baseball games through mobile games, participate in games to utilize leisure, and contribute to the mobile game industry. Currently, there is Magumagu of Netmarble as a mobile baseball game. By differentiating with mobile Magumagu, this study attempts to produce various and interesting short plays of AI, UI, and FSM from webtoon contents to engage in the realism of mobile baseball games, and to improve the productivity of the mobile game industry. Therefore, we intend to promote the game industry and activate game production contents.

Agrometeorological information used in agriculture field depends heavily on productivity in accordance with analysis and forecasting accuracy. In this study, we used necessary weather information for potato crops during the growing season and developed a decision support system to help farmers' management activities. The core of the solution is to utilize the real-time weather data observed in my field. By using application weather information in agricultural field rather than simple weather information transmission, we understood control effect through various pest information services. These ICT (Information & Communication Technologies) solutions in the field of weather-based agriculture provide appropriate intention information for growing crops, thus it is expected that effective control will reduce the risk of insect pests and reduce direct costs of farmers. In addition, it is expected that it will contribute not only to reduce soil pollution but also to safe food production by controlling indiscriminate use of pesticides properly.

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.

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.

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.