1970년대 이후 게임시장 규모의 폭발적 성장과 함께 하드웨어의 발전을 바탕으로 온라인 게임의 성장을 비 롯하여 게임 규모는 지속적으로 확장하고 있다. 대규모 자본과 인력이 투입된 이른바 AAA게임은 게임의 시장규모를 증가시킨 순기능 이외에 게임플레이의 획일화를 가져온 역기능으로도 작용하게 되었다. 이러한 시장의 반대측면에서 소규모 또는 1인 개발자들에 의해 개발되는 인디게임이 차츰 주목받고 성장하고 있 는 추세에 있다. 특히 ‘마인크래프트’의 성공 이후에 인디게임 업계로 진입하는 소규모 게임 개발자와 1인 게임 개발자들의 양도 동반 증가하였으며, 이들은 AAA게임이 가지지 못한 독특한 아이디어와 디자인 요소 를 활용하고, 크라우드 펀딩 등의 방법을 통해 자금을 조달하는 제작 형태를 띄고 있다. 인디게임은 2022년 현재 게임 플랫폼 ‘스팀’에 등록된 게임수가 40043개에 이를 정도로 지속적인 시장 확대를 이루고 있으나 최근, 스폰서와 대규모 투자를 바탕으로 한 인디게임 개발의 추세에 힘입어 소규모 또는 1인 인디게임 개 발자들의 경쟁력은 낮아지고 있다. 본 연구에서는 2020년부터 2022년까지 ‘인디게임‘ 키워드를 바탕으로 빅 데이터 분석방법을 통하여 인디게임 산업의 이슈를 추출하고 이슈와 관련한 게임의 현황과 향후 인디게임 방향성을 밝혀보고자 하였다. 연구의 결과로 2020년의 인디게임 플랫폼의 보급과 함께 시장이 확장되는 것 을 알 수 있으며, 2021년은 인디게임 보급을 뒷받침 할 수 있는 지원정책이 확산되는 현상을 파악할 수 있 었다. 2022년은 다양한 해외 플랫폼을 바탕으로 지원정책에 힘입어 지속적으로 제작되고 있으며 해외진출 을 시도함과 동시에 인디게임 산업의 활성화를 위한 육성정책이 이루어지고 있음을 알 수 있다.

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제 안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검 출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반 적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따 라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우 수하다는 것을 증명할 수 있었다.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

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.

Strawberry is a stand-out cultivating fruit in Korea. The optimum production of strawberry is highly dependent on growing environment. Smart farm technology, and automatic monitoring and control system maintain a favorable environment for strawberry growth in greenhouses, as well as play an important role to improve production. Moreover, physiological parameters of strawberry plant and it is surrounding environment may allow to give an idea on production of strawberry. Therefore, this study intends to build a machine learning model to predict strawberry’s yield, cultivated in greenhouse. The environmental parameter like as temperature, humidity and CO2 and physiological parameters such as length of leaves, number of flowers and fruits and chlorophyll content of ‘Seolhyang’ (widely growing strawberry cultivar in Korea) were collected from three strawberry greenhouses located in Sacheon of Gyeongsangnam-do during the period of 2019-2020. A predictive model, Lasso regression was designed and validated through 5-fold cross-validation. The current study found that performance of the Lasso regression model is good to predict the number of flowers and fruits, when the MAPE value are 0.511 and 0.488, respectively during the model validation. Overall, the present study demonstrates that using AI based regression model may be convenient for farms and agricultural companies to predict yield of crops with fewer input attributes.

본 연구는 2021년 대중문화와 빅데이터 뉴스 연관어에 나타나는 다섯 가지 담론 분석을 통해 바르트의 신 화, 이데올로기를 연구하고자 했다. 연구결과로 첫째, 로블록스는 메타버스를 대표하는 기호로서 현실에서 가 상세계로의 문화소비 지형을 바꾸고 있으며, 자본주의 이데올로기는 이상적 사회를 제시하고 있다. 둘째, 코로 나 백신은 새로운 변이 바이러스의 출현과 부작용과 사망자에 대한 불안으로 인해 정부의 리스크 관리와 신 뢰성이 제시되고 있다. 셋째, 오징어 게임 신화는 돈보다 사람이 중요하지만 숨은 이데올로기는 저항과 평등 이라는 가치로 나타고 있다. 넷째, 테슬라 주가의 신화는 천슬라 주식 성공담으로 나타난다. 이는 현실만으로 는 미래를 담보할 수 없다는 대안 투자로서 자본시장의 불안한 심리가 반영되어 있다. 다섯째, 김선호는 사생 활 침해와 알권리에 대한 담론을 만들어내고, 젠더 갈등, 연예인 소비에 대한 성찰과 미디어 리터러시 중요성 이 나타났다. 본 연구는 대중문화를 연구하는 학자들과 실무자들에게 바르트의 기호학이 대중문화를 분석하고 이해하는데 새로운 방법론을 제시하고자 하였다.

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.

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.

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.