미국 대통령선거와 정치빅데이터 유용성 분석

동성혜 미국헌법학회 2019 美國憲法硏究 Vol.30 No.2

본 논문은 정치빅데이터의 유용성을 정치적 커뮤니케이션의 본질 가운데 선거전략과 여론형성 및 분석이라는 정치과정 차원에 초점을 맞추었다. 이를 중심으로 2012년 미국 대통령선거 당시 오바마 캠프가 정치빅데이터를 활용한 내용을 분석하였다. 제4차 산업혁명시대의 핵심 기술인 빅데이터는 사회변화와 기술혁신의 연결고리로 인간과 사회, 자연과 사물에 기술을 접목시켜 만들어낸 ‘초연결성 네트워크’의 모든 정보들의 집합체이다. 이러한 방대한 양의 빅데이터는 존재 자체가 갖는 의미보다는 수집과 분석, 공유를 통하여 무엇을 분석하고 어떻게 해석하느냐에 대한 ‘통찰’이 전제되어야 미래를 예측할 수 있다. 정치 영역에서의 빅데이터도 마찬가지다. IT기술의 발전과 확산은 정당, 정치인, 유권자 모두의 정치적 인식과 행위에 영향을 줌으로써 정치과정의 패러다임을 변화시키고 있다. 정치 영역에서의 빅데이터에 대한 접근은 ‘인간에 대한 정보’와 ‘상호작용’이라는 점에서 정치적 커뮤니케이션 차원에서 바라보았고, 정치빅데이터 활용을 정치권력의 획득과 유지를 위한 정치활동으로 여론형성과 선거 등 정치과정 차원에서 접근하였다. 특히 인터넷 상에서 참여・공유・개방의 웹 2.0을 기반으로 정보를 생산하는 소셜미디어의 등장은 쌍방향 소통 방식으로 이루어진다. 이는 정치적 여론과 이슈의 생성, 정치세력의 조직화까지 정치적 영향력에서 그 효과를 극대화, 일상화, 활성화시키는 잠재력을 보여주고 있다. 이러한 맥락에서 정치빅데이터의 개념을 정치적 목적, 혹은 정치 활동에 필요한 정보를 수집・저장하고 정치적으로 유의미한 ‘인사이트’를 찾아내어 새로운 형태의 정치적 가치를 추출해내는 일련의 과정으로 정의하였다. 정치빅데이터의 특징은 두 가지다. 사회현실을 파악하고 사회변화의 방향을 예측하여 그에 맞는 적절한 정책 혹은 정치적 방향을 세우는 것과 소셜미디어 등을 통한 개개인의 정치적 욕구를 표현하는 정치참여의 통로가 되고 있다는 점이다. 정치빅데이터의 활용 성공 사례로 평가를 받고 있는 2012년 미국 대통령선거 당시 오바마 캠프의 선거전략과 여론조사 활용을 통한 정치빅데이터의 정치적 유용성을 확인하였다. 분석구조는 유권자 데이터 집적 과정, 이를 기반으로 한 맞춤형 선거전략 사례 분석을 살펴보았다. 그 결과 정치빅데이터가 선거전략으로써 또한 여론분석으로써 유용하며, 유권자 데이터 집적 과정 자체가 또 다른 선거캠페인의 전 과정임을 확인하였다. 또한 집적과 분석을 통해 세대별, 연령별, 지역별 마이크로 타기팅 전략 수립의 가능성을 살펴보았다. 이는 정책공약을 확정짓는데도 유용하였지만 전략적 방향성을 바꾸는 데도 상당히 유용하게 활용되었다. 오프라인에서는 각 지역단위까지의 조직선거에 영향을 미쳤을 뿐 아니라 인터넷 상에서는 소셜미디어를 활용한 선거캠페인에 다양한 방식으로 유용하게 활용되었다. 향후 정치빅데이터의 적극 활용을 위해서는 유권자의 데이터 확보와 동시에 개인정보 침해를 방지하기 위한 대책 마련, 지속적인 경험의 축적과 이를 정확히 분석할 수 있는 전문가의 확보, 선거캠페인에서 소셜미디어 활용 여부를 놓고 정치빅데이터의 전부인양 생각하는 차원에서 넘어 정치빅데이터가 선거전략에서 패러다임의 전환을 일으키고 있다는 인식의 변화 등이 요구된다. This paper focuses on the usefulness of political big data in the political process of election strategy and opinion formation and analysis among the essence of political communication. This study analyzed the contents of Obama Camp's political big data at the time of US presidential election in 2012. Big Data, a key technology in the fourth industrial revolution, is the link between social change and technological innovation. It is a collection of all the information in the hyper-connectivity networks, created by combining technology with humans, society, nature and things. The vast volume of such big data must be based on insights into what to analyze and how to interpret, through collection, analysis and sharing before predicting the future. The same is true of big data in the political field. The development and spread of IT technologies is changing the paradigm of political processes by influencing the political perceptions and behaviors of political parties, politicians and voters alike. Access to big data in the political field is viewed as political communication in terms of ‘information about man’ and ‘interaction’. This study approached in the political process that is election and formation of public opinion as a political activity to acquire and sustain political power. In particular, the advent of social media, which produce information based on web 2.0 of participation, sharing, and openness over the Internet, consists of two-way communication. It demonstrates the potential to maximize, generalize, and activate the effects of political influence that can generalize political opinions and organize political power. In this context, this study defines the concept of political big data as a process that is gathering and storing information for political purposes or for political activities and extracting new forms of political value by finding politically meaningful “insights”. There are two features of this political big data. First, determine appropriate policies or political direction by understanding the reality of society and anticipating the direction of social change. Second, participate in politics by expressing individual political desires via social media. Obama Camp's election strategy at the time of the 2012 US presidential election, which has been evaluated as a successful example of political big data, and the political usefulness of political big data through the use of public opinion polls. Structural analysis is a customized campaign strategy based on the aggregation of voter's data and expert of big data. And it is an analysis by comparing polls and political big data by platform. It was confirmed that political big data was useful as electoral strategy and public opinion analysis, and that the process of gathering voter data was the predecessor of another election campaign. Also, it was looked at the possibility of creating micro-targeting strategies by age, generation, region through aggregation and analysis. In addition, this study found it possible to identify the public's opinion to develop an election strategy through analysis by comparing polls and political big data by platform. This was useful in confirming the policy promises but also used to change the strategic direction. Not only did offline influence organizational elections at each local level, but online they were also used in a variety of ways to be useful in election campaigns utilizing social media. In conclusion, we need to secure voter data and prepare to prevent personal information from being violated to make active use of political big data. Also, we need to have ongoing experience and gain expertise to analyze accurately. Finally, a shift in the perception that political big data is creating a paradigm shift in election strategies is needed.

빅데이터 도입의도에 미치는 영향요인에 관한 연구: 전략적 가치인식과 TOE(Technology Organizational Environment) Framework을 중심으로

가회광,김진수 한국경영정보학회 2014 Asia Pacific Journal of Information Systems Vol.24 No.4

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which...

빅데이터 선거 실현을 위한 제도적 과제와 정치적 함의

고선규 한국지방정치학회 2016 한국지방정치학회보 Vol.6 No.1

This study has two main purposes. The first one is to investigate the characteristics of the Big Data. The second aim is to provide the political Implication of Big Data in Korea. Big Data phenomenon is spreading radically throughout the business,, decision making, and political area. recognizing the performance of Big Data to the Election, party, candidates are aggressively adopting it. The problem of Big Data implementation is the acquisition of reliable data. To implementation the Big Data, the quantative attributes of Big Data such as volume, velocity, and variety, meanwhile the qualitative attributes of Big Data which impact election. Big Data utilization in the 2012 US presidential election. Obama`s camp have been conducted on Big Data-based campaign. Also in 2012, South Korea, Big Data of the camp of the 18th president candidates. However, in 2012 Korea, through the 18th presidential election based Big Data, showed a significant difference with the United States. Nevertheless, the utilization of Big Data election will be an Important trend. 이 논문에서는 새롭게 등장하고 있는 ‘빅데이터(Big Data)’의 내용, 특징을 살펴보고 한국선거에서 빅데이터를 활용 가능하기 위한 제도적 정비와 이것이 가지는 정치적 함의에 주목하여 살펴보기로 한다. 빅데이터는 IT기술과 인터넷기술, 데이터 기술이 발달하면서 대규모 데이터에서 특징과 패턴을 추출하는 데이터 분석기술이 발전되면서 상황이 급진전되었다. 빅데이터가 선거에 활용되는 계기는 선거결과 예측, 유권자의 니즈를 파악하여 이에 실시간으로 맞춤형 대응이 가능하다는 점에서 주목받기 시작하였다. 2012년 미국 대통령선거에서 민주당 오바마후보는 지역별로 민주당 선호지수, 변동성지수, 투표참여 지수를 계산하여 유권자를 분류하고, 선거운동원은 대쉬보드(Dash board)를 토대로 마이크로 타기팅을 전개하였다. 빅데이터 선거기법은 민주당의 선거자금 모금에도 활용되었다. 그리고 유권자의 미디어정보, SNS데이터가 통계적인 분석은 물론 행동과학적 분석법, 행동경제학, 심리학 등의 기법들과 함께 활용되었다. 한국선거에서 빅데이터 활용 가능성은 매우 제한적이다. 그러므로 빅데이터가 본격적으로 활용되기 위해서는 개표결과데이터, 여론조사데이터, 공약데이터, 인구주택데이터 등에 대한 오픈데이터화가 필요하다. 한국선거에서 빅데이터의 함의는 마이크로 타기팅에 있다. 데이터에 입각한 마이크로 타기팅은 한국의 선거문화를 근본적으로 변화시키는 동인이 될 수 있을 것이다. 빅데이터 선거는 선거의 과학화, 합리화, 효율화에 기여하게 될 것이다.

증거기반 정책에서의 빅데이터에 관한 연구

김선영 ( Sunyoung Kim ) 한국정책학회 2020 韓國政策學會報 Vol.29 No.1

과학기술과 컴퓨터 과학의 발전과 함께 인터넷과 센서로 연결된 사회에서는 사람들의 행위, 상호작용, 그리고 경제적 상황 등에서 다양한 종류, 다양한 형태의 엄청난 양의 데이터가 쉼 없이 생성·저장되고 있다. 이를 빅데이터라고 한다. 다양한 영역에서 그 활용이 개발되고 있는 빅데이터는 행정기관의 효율성 제고와 정책수단으로도 긍정적 평가를 받고 있다. 빅데이터는 기계학습을 통해 목적에 맞게 활용될 수 있다. 특히 종래의 전통적 데이터를 통한 실증연구가 정책의 근거로 사용되는 것처럼, 빅데이터도 증거기반 의사결정에서 중요한 도구로 활용된다. 증거기반 의사결정에서 기계학습방법을 통한 빅데이터 분석은 데이터 하위 모집단을 두루 분석할 수 있게 해 이전에 데이터를 통해 찾아볼 수 없었던 편향된 현상뿐만 아니라 전반적인 사회현상을 구체적으로 살펴볼 수 있게 한다. 동시에 데이터의 메타성으로 인해 더욱 정확한 예측을 가능하게도 한다. 이는 여러 나라에서 개발·적용되고 있는 사례를 통해 알 수 있다. 그러나 최근 빅데이터를 기반으로 수립된 정책과 현실 적용 간의 차이는 정책에서의 빅데이터 사용에 대한 우려의 원인이 되고 있다. 이에 대해 전통적인 데이터로부터 빅데이터를 이해하고 빅데이터 분석을 위한 기계학습방법에 관한 정리를 통해 근거기반 정책 결정 도구로 빅데이터의 활용에 관한 함의를 얻는 데 그 목적이 있다. With the development of science and computer science, huge amounts of data of various kinds and types of people's behavior, interaction, and social-economic situation. are continually being generated and stored in the society connected with the internet and sensors. This is called big data. Big data can be used depending on the research purpose by using machine learning. The big data, which is actively used by the private sector, is also positively evaluated as a means of improving the efficiency of government agencies’ work and policy means. In particular, just as empirical research using traditional data is used as evidence for a policy, big data can be used in evidence-based decision making. This is because it allows researchers to investigate not only human society that has not been experienced before but also overall social phenomena by analyzing big data through the machine learning method that can analyze commonality and heterogeneity of data sub-populations and entire population in detail. At the same time, the massive volume of data makes it possible to make more accurate predictions. However, in most studies on big data related to making decisions or policies, the analysis approach of big data tends to be based on the traditional data approach method. As a result, it is pointed out that the policy results of big data analysis in the evidence-based policy perspective are not satisfied. This study discovered that the result is a lack of understanding of big data. The purpose of this study is to understand the big data concept and characteristics from the traditional data and to obtain the implications for the use of big data as an evidence-based policy means with the understanding of the machine learning method for big data analysis.

빅테이터(Big Data) 융합예술의 세계적 양상과 전망분석

태혜신 한국무용과학회 2023 한국무용과학회지 Vol.40 No.1

Big Data is the first emerging core technology described in the World Economic Forum among the top 10 technologies. Internet of Things (loT), Robotics, 3D printing, artificial intelligence, new materials, 5G mobile communication, big data analysis, gene editing, virtual reality (VR), and augmented reality (AR) are the results of big data. These big data results are very useful in the field of society as a whole and art. However, there are not many cases of studying big data convergence art as creative art. Therefore, this study aims to provide basic data on big data convergence art and predict the future through research on the global development of big data convergence art. To this end, literature research was conducted using Internet data such as degree papers, academic journals and newspaper articles, websites, and blogs. The results of the study are as follows. The Internet of Things Art (IoT Art) area was hardly found in Korea as a starting stage. However, some Internet of Things artwork based on disruptive technology was being produced. On the other hand, AI creative art based on big data algorithms for each art area was developing innovatively and rapidly at home and abroad. Currently, AI works in the field of visual art and music are not distinguished from human works, and they surpass humans in that many works are created in an instant. In terms of big data, the visual field needs to build labeled image big data that can further develop the qualitative performance of AI creation, and the music field is very important to set optimal parameters. In the field of literature, AI is expanding its scope from phrase and sentence generation to scenarios, poems, and novels. They are creating their own new literary works by using existing literary works as big data. Of course, it is difficult to say that AI is engaged in independent creative activities rather than visual and music, but the era has already come when it takes on some of the roles of production and writer of completed works. In terms of big data, there is a high possibility that more interesting works will be created by expanding the size of the data. The dance field has developed from the dancing robot stage to the choreography AI stage. The robot's dance movements are more natural, delicate, and dynamically similar to humans than in the early stages. AI choreography is in its early stages and currently shows various motion samples, but AI auxiliary choreography activities are predicted through performance development in the future. In terms of big data, the most urgent thing at present is the work of big dataizing dancer movements. 빅데이터는 세계경제포럼에서 10대 기술 중 첫 번째로 서술한 떠오르는 핵심기술이다. 사물인터넷(loT), 로봇공학(Robotics), 3D 프린팅, 인공지능(AI), 신소재, 5세대 이동통신(5G), 빅데이터 분석, 유전자 편집, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등은 빅데이터의 결과물들이다. 이러한 빅데이터 결과물들은 사회 전반과 예술분야에서 매우 유용하게 활용되고 있다. 그러나 현재 창작예술로서 빅데이터 융합예술을 연구한 사례는 많지 않다. 이에 본 연구는 세계적인 빅데이터 융합예술 전개 양상 분석를 통해 빅데이터 융합예술의 기초자료 제공하고 미래를 전망해 보고자 한다. 이를 위해 2019년 12월부터 2022년 11월까지 3년간 저서, 학위논문, 학술지 및 신문기사, 홈페이지, 블로그 등의 인터넷 자료 등을 활용한 문헌 연구를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 사물인터넷 예술(IoT Art)영역은 시작 단계로 국내에서는 거의 찾아볼 수 없었다. 다만, 와해성 기술기반의 IoT Art작품은 일부 제작되고 있었다. 반면에 각 예술영역별 빅데이터 알고리즘 기반의 AI 창작예술은 국내외에서 혁신적, 급진적으로 발전하고 있었다. 현재 시각예술과 음악 분야의 AI 작품은 인간 작품과 구분되지 않으며, 일순간에 많은 작품들을 생성한다는 점에서는 인간을 능가한다. 빅데이터 측면에서 시각 분야는 AI 창작의 질적 성능을 더욱 발전시킬 수 있는 라벨링 된 이미지 빅데이터 구축 및 음악 분야는 최적의 매개변수 설정과 다양한 새로운 AI 알고리즘 개발이 필요하다. 문학 분야 AI는 문구, 문장 생성에서 나아가 시나리오, 시, 소설로 영역을 확장하며 기존 문학 작품들을 빅데이터로 활용해 새로운 문학 작품을 생성하고 있다. 시각예술과 음악 분야처럼 주체적 창작 활동을 한다고 보기 어렵지만, AI가 완성된 작품 생산 및 작가 역할을 일부 맡는 시대가 이미 도래했다. 빅데이터 측면에서는 자료 크기 확장과 AI 알고리즘을 세밀하게 다듬어야 한다. 무용 분야는 댄싱로봇 단계에서 안무 AI 단계로 발전했다. 로봇의 댄스움직임도 초기 단계보다 자연스럽고 섬세하며 역동적으로 인간과 비슷하다. AI 안무는 시작 단계로 현재는 다양한 움직임 샘플링을 보여주는 수준이지만 앞으로 성능 발전을 통한 AI 보조안무가 활동이 예측된다. 빅데이터 측면에서 현재 가장 시급한 점은 바로 무용수 움직임 빅데이터화 작업이다.

빅데이터의 윤리적 활용을 위한 철학적 토대 : 역량 접근법을 중심으로

목광수 범한철학회 2019 汎韓哲學 Vol.95 No.4

인공지능 과학기술의 발전으로 인해, 빅데이터(Big Data)가 경제 발전의 원동력으로 주목받게 되었다. 그러나 빅데이터의 활용은 경제적 효용성뿐만 아니라, 프라이버시 침해와 같은 인간 가치의 훼손이라는 부작용 또한 상존한다. 따라서 빅데이터의 지속 가능한 활용을 위해서는 빅데이터가 윤리적으로 활용되어 정보 제공자들의 신뢰와 믿음을 얻을 필요가 있다. 왜냐하면, 빅데이터는 그 자체의 특성상, 시민들의 자발적 정보 제공에 의존하고 있다는 점에서 시민들의 지속적인 참여가 동반되어야지만 활용의 가치를 얻을 수 있기 때문이다. 본 논문은 빅데이터의 윤리적 활용을 위한 이론적 토대로 역량 접근법(capability approach)이 적합하다고 주장한다. 왜냐하면 역량 접근법은 빅데이터 활용의 윤리적 목표 설정을 위해 적합한 이론적 토대를 제공하며(2.1)절), 빅데이터라는 새로운 과학기술 논의를 포용할 수 있는 논의이기 때문이다(2.2)절). 더욱이 역량 접근법은 빅데이터 활용 과정에서 목표로 설정한 역량 증진을 도모하면서 나타날 수 있는 부작용, 예를 들면 프라이버시 침해 가능성과 같은 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 이론적 토대를 제공하기 때문이다(3절). 본 논문은 역량 접근법이 빅데이터 활용 과정에서 나타나는 부작용에 효과적으로 대응하기 위해 개인적인 미시적 차원(3.1)절)과 사회적인 거시적 차원(3.2)절)의 통합적 구조를 제시할 수 있음을 보인다. 역량 접근법이 빅데이터의 윤리적 활용을 위한 철학적 토대로 제공되어 운용될 때, 빅데이터 기술은 인간의 가치를 고양할 수 있을 뿐만 아니라 정보 제공자인 시민들의 신뢰와 믿음을 통해 지속가능한 정보 제공이 가능해질 수 있을 것이다. For the sustainable use of Big Data, social trust and belief that Big Data is used ethically is essential. This is because Big Data in itself is dependent on the voluntary provision of personal data by citizens. For this reason, an ethical foundation to promote social trust of citizens is necessary for the sustainable use of Big Data. This paper argues that capability approach is appropriate as a theoretical framework for the ethical use of Big Data for three reasons. First, capability approach provides a suitable theoretical basis for setting ethical goals for the use of Big Data (Section 2.1)). Second, it can embrace the new science and technology discussion of Big Data (Section 2.2)). Third, capability approach can present an integrated structure of individual microscopic (Section 3.1) and social macroscopic dimensions (Section 3.2) to effectively cope with the side effects of using Big Data. When capability approach is provided and operated as a philosophical framework for the ethical use of Big Data, Big Data technologies can not only elevate human values, ​​but also can be sustainably used through the trust and trust of citizens as data providers.

빅데이터의 콘텐츠산업 공공서비스모델

김선영(Kim, Sun-Young),안병주(An, Byong-Ju) 한국체육과학회 2017 한국체육과학회지 Vol.26 No.1

The subject of this study is the ‘Applicable Big Data Platform Model for Content Industry’ for stimulating the use of Big Data and utilizing Big Data as a public property. Using the Agent-based model of the Complex theory as a methodology, the authors intend to identify a relationship between Minimalistic agent and Complex agent in the field of Big Data. Perceiving Big Data as a symbol and metaphor of this juncture of social development, the study provides profound insights on Big Data and develops its configuration model. As a conclusion, the study suggests Content Big Data Mart (CBM) and Content Big Data Warehouse (CBW) as the applicable Big Data platform model for the public sector of content industry. Big Data requires a platform that creates collective intelligence through the cloud sourcing. The applicable model is a Big Data platform and infrastructure for each sector of the content industry that leads to a Big Data demand-supply system development. This study will contribute to the creation of collective intelligence and decent knowledge information eco system in the Big Data era.

공간 빅데이터의 개념 및 요구사항을 반영한 서비스 제공 방안

김근한(Kim, Geun Han),전철민(Jun, Chul Min),정휘철(Jung, Hui Cheul),윤정호(Yoon, Jeong Ho) 대한공간정보학회 2016 대한공간정보학회지 Vol.24 No.4

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다. By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.

빅데이터와 빅퀘스천- 빅데이터 활용에 대한 인문학적 비판과 질문 -

유강하 영남대학교 인문과학연구소 2018 人文硏究 Vol.- No.82

Big data, Internet of Things, and Artificial Intelligence are important topics in modern society. So far, big data has produced useful results in modern society. The prospect that big data can predict the future leads to active utilization of big data. However, there are problems in using big data. Big data has been actively utilized mainly in profit-making or profit maximization. In this process, the basic philosophy for 'human being' is collapsing. Humanities are important because they provide moral sensitivity. It seems that humanities reflection and questions are needed to solve the following three problems. (1) personal information leakage and privacy invasion (2) misreading and rigging of data (3) human life and dignity. Problems arising from the use of big data should be treated seriously in terms of issues of human, life, human individuality, and dignity. People believe that big data will lead humans to the perfect future, but big data only tells the past and present. Although big data can present the direction of the future, but But it is not synonymous with human-being’s bright future. If big data is used for human-being, life and future, humanistic questions should be asked. Before expecting the value created by big data, we have to ask humanistic questions about why big data exists. 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능은 현대 사회의 중요한 화두이다. 이 가운데서도 빅데이터는 지금까지 공공의 영역과 기업의 이윤 추구에 생산적인 결과를 도출해 왔다. 현재까지의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다는 빅데이터에 대한 전망은 빅데이터의 적극적 활용으로 이어지게 되었다. 그러나 빅데이터 사용에도 우려할 만한 지점이 존재한다. 빅데이터는 인간과 삶, 사회에 유용하게 활용될 것이라는 믿음에서 만들어졌지만, 지금까지 빅데이터는 주로 기업의 이윤 창출과 효용성의 극대화에 적극적으로 활용되었고, 이러한 과정 속에서 ‘인간’이라는 기본적인 철학이 붕괴되고 있는 듯이 보인다. 빅데이터 활용이 가속화되는 이 시점에, 인문학은 도덕적, 윤리적 감수성을 제공한다는 점에서 진지하게 다루어질 필요가 있다. 특히 다음과 같은 세 영역에서 인문학적 성찰과 질문이 필요해 보인다. (1) 개인정보 유출과 프라이버시의 침해 문제, (2) 오독과 조작의 문제, (3) 인간의 생명과 존엄성에 관한 문제가 그것이다. 빅데이터가 야기하는 문제는 인간, 삶, 개별성, 존엄성이라는 근원적인 문제라는 점에서 소홀히 다룰 수 없다. 현재 우리 사회에는 빅데이터가 인류를 더 나은 미래로 이끌어 줄 것이라는 전망이 우세하지만, 빅데이터를 통해 분명히 알 수 있는 것은 과거와 현재일 뿐, 그것이 곧 미래에 대한 정확한 예측을 의미하지는 않는다. 빅데이터가 분명한 방향성을 제시할 수는 있지만, 그것이 인류의 건강한 미래로 직결된다고 단언하기는 어렵다. 빅데이터가 인간과 삶, 인류의 미래를 위해 사용되는 것이라면, 다수(big)의 흐름에 앞서 ‘인간 삶’이라는 기본 전제 위에서 의심하고 비판하며, 건강한 방향성을 설정하려는 인문학적 비판이 필요하다. 빅데이터가 창출한 가치에 대한 환호에 앞서, 그것이 과연 무엇을 위해 존재하는지에 대해 인문학이 던지는 근원적이고 큰 질문, 즉 빅퀘스천이 필요하다.

빅데이터를 기반으로 한 경관디자인 국내 학위 연구 동향 분석

박혜경,이재호 한국공간디자인학회 2023 한국공간디자인학회논문집 Vol.18 No.7

(Background and Purpose) Research based on big data is being actively conducted in various fields such as cities, architecture, landscapes, and design. The scope of use of big data is gradually expanding, and the number of cases using big data is steadily increasing in the landscape design field, but trend analysis or trend research related to this is still insufficient. Therefore, this study aims to identify the types and analysis techniques of big data used according to the research characteristics and targets in the landscape design field by conducting a survey and trend analysis of studies using big data. Through this, the characteristics of big data analysis techniques that are highly utilized by type and field/target of research can be incorporated into the landscape design process, or it is intended to be a foundation study that can contribute to the insights or follow-up research necessary for the proposal of new research. (Method) This study conducted the first and second surveys that limit the categories to be investigated, targeting domestic master's and doctoral dissertations related to design using big data. In the first survey, seven words (design, landscape, city, architecture, product, vision, design + landscape) related to big data and design were combined to search for papers, and three words related to the main perspective of this study (city, landscape, design) were narrowed down, and the research fields of these studies and applied big data analysis techniques were identified. In the second survey, "methodology" and "process" were added and recombined into the subject word to extract research used in design based on the first survey. In this process, a total of 47 papers were identified, the final four were selected and the research contents were analyzed. (Results) The surveys confirmed that the interest and utilization of research using big data are continuously increasing in all areas of "landscape", "design", and "city". Text mining techniques were being used as the most basic method for big data analysis, and it was confirmed that certain phenomena were analyzed from various angles by using text mining in parallel or additional separate techniques depending on the subject. (Conclusions) Research in the field of landscape design using big data analysis techniques is expected to continue in the future. In particular, in the landscape design-related fields, the use of opinion mining (emotional analysis) was on the rise to solve user-centered problems, and need to revitalize various research that can discover new formativeness and aesthetics through emotion. In addition, if guidelines and processes are developed by applying and combining various big data techniques, the level of related fields is expected to increase, such as minimizing errors in carrying out certain tasks and securing quality above a certain level.