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        검색결과 3

        1.
        2016.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        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.
        4,000원
        3.
        2015.02 서비스 종료(열람 제한)
        최근 들어 전 세계적 기상이변에 의한 자연재해의 피해가 급증하고 있으며, 재난·재해의 대형화, 집중화, 세계화로 인한 위험을 조기에 발견하고, 피해를 최소화하기 위해 IT 기술을 활용한 재난관리의 필요성이 증대되고 있다. 또한, 각종 재해를 분석하는데 있어서 기존의 2차원 종이지도를 이용하는 형태에서 벗어나 수치지도, 항공영상, 위성영상 등의 다양한 데이터를 융합하여 이용하는 추세이며, 실세계에서 발생하는 재해형태를 정밀하게 해석하기 위해 3차원 지형정보 이용에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 태풍, 호우, 지진 등의 자연재해 발생 시 댐, 보, 교량, 제방, 옹벽, 절토사면 등 수변구조물의 효과적인 피해정보의 추출과 분석에 적합한 3차원 정밀 Reference 데이터 구축을 위해 항공라이다, 항공영상(UAV 포함), 지상라이다 측량 등의 다양한 센서 데이터를 융합하여 자료처리를 수행하고 정확도를 평가함으로써 수변구조물의 피해분석에 효율적인 데이터 구축 기법을 제시하였다. 또한, UAV 등을 이용하여 취득된 다중 항공영상에 최신의 영상매칭 기법을 적용하여 3차원 공간정보를 추출한 후 기 구축된 3차원 Reference 데이터와 비교함으로써 수변구조물의 정량적인 피해분석 가능성과 한계를 분석하였다.