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      • KCI등재

        의사결정트리를 통한 자동차산업의 구매패턴분류

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박용훈(Yong-Hoon Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.2

        일반적으로 데이터 마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 유용한 정보 도출을 통해 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 가져 올수 있다. 데이터 마이닝 분석은 정보의 분류 또는 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 새로운 뷰를 분석할 수 있다. 기술적으로 데이터 마이닝의 연관규칙이나, 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 분석된다. 따라서 데이터 마이닝은 가장 빠르게 성장한 산업중의 하나이다. 그 이유는 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 Quinlan의 C4.5에 따라 분석 하였다. 본 논문에서는 기존 고객에 대한 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.

      • KCI등재

        비용절감 측면에서 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 처리 아키텍쳐

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박재열(Jae-Yeol Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.5

        최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스, 빅 데이터가 향후 대세적인 IT 트렌드 및 확고한 기술로서 예견되고 있다. 또한 현재 IT를 선도하는 많은 벤더를 중심으로 클라우드, 빅데이터에 대한 실질적인 솔루션과 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술들은 기업의 비용절감 측면에서, 클라우드는 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 또한 빅데이터는 그동안 분석하지 못했던 새로운 비정형 데이터들에 대한 분석 환경을 제공함으로서 데이터 예측 모델의 차원을 한층 높이고 있다. 하지만 클라우드 서비스, 빅데이터의 공통점은 대용량 데이터를 기반으로 서비스 또는 분석을 요하고 있어, 초기 발전 모델부터 대용량 데이터의 효율적인 운영 및 설계가 중요하게 대두 되고 있다. 따라서 본 논문에 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 기술 요건들을 토대로 데이터 처리 아키텍처를 정립하고자 한다. 특히, 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술요건을 소개하고, 빅데이터, 클라우드의 대용량 데이터를 비용절감 측면에서 효율적인 압축기술 요건들을 제시한다. In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.

      • KCI등재

        빅 데이터를 이용한 소셜 미디어 분석 기법의 활용

        이병엽(Byoung-Yup Lee),임종태(Jong-Tae Lim),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.2

        빅 데이터를 활용한 분석 방법은 빅 데이터를 처리 할 수 있는 기술 기반으로 발전되어 오고 있다. 많은 IT 리서치 기관들이 빅 데이터를 통한 새로운 분석의 패러다임을 예견하고 있고, 또한 IT 벤더들을 중심으로 빅 데이터 처리를 위한 표준 기술들을 제시하고 있다. 빅 데이터는 IT 기기 및 환경의 발달과도 상호연관적이고 소셜 미디어를 주축으로 기존에 예측하지 못하는 비정형화된 데이터들을 정형화 하여, 이에 따른 다양한 분석, 예측 및 최적화에 초점이 맞추어 발달 하고 있다. 과거의 분석 기법은 정형화된 데이터를 기반으로 데이터 마이닝, OLAP, 통계 분석 등을 통한 의사결정 도구로서 사용되어 왔다. 하지만 최근 빅데이터를 이용한 새로운 분석의 패러다임을 통해 분석기법의 다양화, 비정형 데이터 분석 등 새로운 형태의 기반 기술발전과 다양한 형태의 데이터를 통한 새로운 분석을 통해 통찰력을 높일 수 있다. 더욱이 고성능의 컴퓨팅 환경들의 발달과 표준화된 대용량 데이터 처리 기술 발달이 향후 조금 더 다양한 형태의 분석 패턴을 만들어 갈 것이다. 따라서 본 논문은 빅 데이터를 통해 분석 가능한 다양한 기법을 알아보고, 기존의 데이터 마이닝 분석 기법을 통한 소셜 미디어의 분석 형태에 대한 활용 및 분석방안을 제시하였다. The analysis method using Big Data has evolved based on the Big data Management Technology. There are quite a few researching institutions anticipating new era in data analysis using Big Data and IT vendors has been sided with them launching standardized technologies for Big Data management technologies. Big Data is also affected by improvements of IT gadgets IT environment. Foreran by social media, analyzing method of unstructured data is being developed focusing on diversity of analyzing method, anticipation and optimization. In the past, data analyzing methods were confined to the optimization of structured data through data mining, OLAP, statics analysis. This data analysis was solely used for decision making for Chief Officers. In the new era of data analysis, however, are evolutions in various aspects of technologies; the diversity in analyzing method using new paradigm and the new data analysis experts and so forth. In addition, new patterns of data analysis will be found with the development of high performance computing environment and Big Data management techniques. Accordingly, this paper is dedicated to define the possible analyzing method of social media using Big Data. this paper is proposed practical use analysis for social media analysis through data mining analysis methodology.

      • KCI등재

        클라우드 서비스를 위한 고가용성 대용량 데이터 처리 아키텍쳐

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박준호(Junho Park),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.2

        최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다. These days, there are more and more IT research institutions which foresee cloud services as the predominant IT service in the near future and there, in fact, are actual cloud services provided by some IT leading vendors. Regardless of physical location of the service and environment of the system, cloud service can provide users with storage services, usage of data and software. On the other hand, cloud service has challenges as well. Even though cloud service has its edge in terms of the extent to which the IT resource can be freely utilized regardless of the confinement of hardware, the availability is another problem to be solved. Hence, this paper is dedicated to tackle the aforementioned issues; prerequisites of cloud computing for distributed file system, open source based Hadoop distributed file system, in-memory database technology and high availability database system. Also the author tries to body out the high availability mass distributed data management architecture in cloud service’s perspective using currently used distributed file system in cloud computing market.

      • KCI등재

        자동차산업의 고객분류 및 타겟 마케팅 모델

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박용훈(Yong-Hoon Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.4

        최근 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙(association rule)에 따라 분석 하였다. 본 논문에서 제시하고자 하는 바는 기존 고객에 대한 분류 및 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 연관규칙을 수행하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. 본 논문의 분석 사례를 통하여 자동차 분야의 특성에 따라 효과적인 분석 및 의사결정과 더 나아가 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 분석할 수 있는 사례로 활용될 수 있다. Recently, According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in automotive market with data mining using association rule and basic statics methods. With the help of information technology.

      • KCI등재

        고가용성 솔루션 구축을 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 아키텍처를 통한 로드밸랜싱 구현

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박준호(Jun-Ho Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.3

        인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스 되고 있다. 반면 단일 환경 서버환경의 구축을 통해 비효율적인 IT Resources들의 자원 낭비가 가중되고 있는 현실이다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 하지만 클러스터 컴퓨팅 기술의 다소 제한적인 IT Resource의 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 그리드 컴퓨팅 환경은 기존의 분산 컴퓨팅 기술의 확장된 개념으로, 다양한 분야에서 저비용의 고성능 컴퓨팅 퍼포먼스를 얻기 위하여 그리드를 이용하고 있다. 그러나 공통적으로 이용할 수 있는 정보 시스템의 부재로, 현재의 그리드는 대규모의 단일한 환경으로서의 그리드가 아닌, 기존의 클러스터 컴퓨터와 같은 의미로 사용되고 있다. 따라서 자신이 구성한 분산 컴퓨팅 환경을 그리드 환경의 한 부분으로 포함시키기 위해서는 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 그리드의 이용자가 공유할 수 있어야 하며, 정보 서비스를 공개하여 공유할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 Grid 기술을 통하여 데티터베이스 로드밸런싱 목표치에 대한 검증을 제시하고 향후 고가용성 데이터베이스 구현을 위한 아키텍처를 제시한다. In these days, internet environment are very quickly development as well on-line service have been using a online for the mission critical business around the world. As the amount of information to be processed by computers has recently been increased there has been cluster computing systems developed by connecting workstations server using high speed networks for high availability. but cluster computing technology are limited for a lot of IT resources. So, grid computing is an expanded technology of distributed computing technology to use low-cost and high-performance computing power in various fields. Although the purpose of Grid computing focuses on large-scale resource sharing, innovative applications, and in some case, high-performance orientation, it has been used as conventional distributed computing environment like clustered computer until now because grid middleware does not have common sharable information system. In order to use grid computing environment efficiently which consists of various grid middleware, it is necessary to have application-independent information system which can share information description and services, and expand them easily. This paper proposed new database architecture and load balancing for high availability through Grid technology.

      • KCI등재

        데이터베이스 규제 준수, 암호화, 접근제어 유형 분류에 따른 체크리스트 구현

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박준호(Jun-Ho Park),김미경(Mi-Kyoung Kim),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.2

        인터넷의 급격한 발달로 인해 수많은 기업에서 다양한 어플리케이션들이 불특정 다수의 사용자에게 개방되어 있는 현재의 비즈니스 환경에서 최근 개인정보의 보안에 대한 이슈가 자주 언급되며, 그 중요도 측면에서 기업의 최우선 과제가 되었다. 얼마 전 정부에서도 정보통신망법 상의 개인정보 보호 강화조치를 법률로 제정하고 이를 다양한 산업군에 적용하고 있다. 기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하여, 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 DBMS 측면에서 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안을 확보하기 위한 방안을 암호화, 접근제어, 감사로 구분하여 각각에 대한 구현방법 및 해당 솔루션들을 비교 및 검토하여 이를 통해 최적의 데이터베이스 보안 방안을 모색할 수 있도록 체크리스트를 구현하였다. Due to the rapid development of the Internet, many companies in a variety of applications to users open an unspecified number of the current business environment, security of personal information about recent issues are often mentioned in terms of its importance may be the company's top priority. The government recently on personal information strengthening measures on information communications network law enacted into law which is applicable to various industries. Companies to protect the personal information of various measures to comply with these regulations, and arrange your personal information for internal management to enhance security fast security solution has been introduced. The number of used data is stored in the DBMS in terms of compliance with these regulations at the same time effectively to ensure data security and encryption measures, access control, audit, each separated by an implementation of the solution and how it compares with the best Database security plan allows you to explore as a this paper's security checklist.

      • KCI등재

        데이터 사전 관리를 통한 프로젝트 관리 기법

        이병엽(Byoung-Yup Lee),박용훈(Yong-Hoon Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.3

        기업은 비즈니스 프로세스 조정 또는 기업의 전략적 목적을 달성하기 위하여 정보 기술을 도입하고 있다. 또한 데이터 일관성에 대한 요구에 대해서는, 소프트웨어 개발에 적용되어 표준화 규율을 채택하여 이를 따르는 소프트웨어 개발 회사들이 늘어나고 있다. 이는 사용자들의 요구일 뿐만 아니라 이러한 규율을 채택함으로써 적은 비용으로 더 나은 결과물을 얻을 수 있기 때문이다. 프로젝트 관리 도구를 사용한 체계적이고 일관적인 소프트웨어의 개발은 더욱 더 중요한 의미를 가지게 된다. 따라서, 본 논문은 효율적인 데이터 사전관리를 통하여 효과적으로 시스템 구축 지원을 할 수 있는 프로젝트 관리 기법에 대하여 기술한다. With the development of IT technologies, IT environment is making great change over life whole and is displacing business and business achievement systems of industry at the fast speed. Software development using project management tool is more important because of constructing the consistent and reliable system. So, design and implementation of the project management tool which support data standardization of project is proposed in this paper.

      • KCI등재

        고가용성 데이터베이스 구축을 통한 장애 극복 분류 및 관리 기법

        이병엽(Byoung-Yup Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.7

        인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스 되고 있다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그 결과 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구와 상용화된 솔루션을 통해 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 효율적이고 최적화된 상태의 관리 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 솔루션의 최적화된 관리 기법과 이론에 대해 알아본다. In these days, Internet environment are very quickly development as well On-line service have been using a online for the mission critical business around the world. As the amount of information to be processed by computers has recently been increased there has been cluster computing systems developed by connecting workstations server using high speed networks for high availability. As a result, this study on a cluster based DBMS and common solution of DBMS venders has been studying with a wide range, as well as It is not good study a management skill for the cluster-based DBMS efficiently and optimization. accordingly, This study find out optimization managements skill and theory of he High availability solution on cluster-based DBMS.

      • KCI등재

        데이터베이스 암호화 솔루션 구현 및 도입을 위한 기술적 아키텍처

        이병엽(Byoung-Yup Lee),임종태(Jongtae Lim),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2014 한국콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.6

        온라인 비즈니스의 활성화와 인터넷 모바일 기기의 발달을 통해, 불특정 다수의 민감한 사용자 데이터가 쉽게 노출 되고 있고, 개방된 비즈니스 환경에서 최근 민감한 개인정보의 유출 이슈가 자주 언급되면서 그 중요도 측면에선 데이터베이스의 보안기술의 도입은 기업의 최우선 과제가 되고 있다. 2011년 정부에서도 정보통신망법 상의 개인정보 보호 강화조치를 법률로 제정 이를 다양한 산업 군에 적용하고 있다. 기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하며 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 민감한 개인의 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 데이터베이스 측면에서 이러한 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안기술을 확보하기 위한 방안을 보안 아키텍처의 기술적인 측면에서의 구분과 보안 솔루션 도입 시 고려가 되어야 하는 아키텍처와 기능적인 부분들에 대해 본 논문은 제시하였다. Through the development of internet mobile devices and online business activation, sensitive data of unspecified user is being easily exposed. In such an open business environment, the outflow of sensitive personal information has often been remarked on recently for which adoption of encryption solution for database became top priority in terms of importance. In 2011, government also legislated for the protection of personal information as an information network law, and is now applying the law to a variety of industries. Firms began to comply with these regulations by establishing various measures for protection of personal information and are now quickly introducing encryption solution to reinforce security of personal information they are managing. In this paper, I present architecture and technological parts that should be considered when introducing security solution.

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