지도서비스를 이용한 위치 기반 관광 빅데이터의 시각화

김경식,김진국,조완섭,류관희,Kyeongsik Kim,Jinkook Kim,Wan-Sup Cho,Kwan-Hee Yoo 한국빅데이터서비스학회 2014 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.1 No.1

디지털 경제의 확산은 무수히 많은 양의 자료와 정보를 양산시켰으며 경제, 사회, 정치 등 다양한 분야에서의 빅데이터의 활용성을 증가시켰다. 사기업 경영활동, 정부, 시민 단체 등 사회 전반적인 분야에서 빅데이터는 주요한 전략적 근거가 되고 있다. 하지만 국내 관광 분야에서의 빅데이터 활 용은 미비한 상태이다. 따라서 관광 정책 또는 사업에서 빅데이터 활용은 전략적 관광 정책에 있어서 경쟁 우위 요소가 될 것이며, 국내 관광 산업의 잠재력을 확대하고 발전시키는 핵심이 될 것 이다. 본 논문에서는 지역 관광 명소의 빅데이터 수집하여 분석하고 더 나아가 분석 결과를 지도 를 활용한 공간 기반의 시각화한 기법을 제시한다. 이러한 시각화 서비스는 사용자에게 빅 데이터 기반 관광 빅 데이터 서비스를 제공하여 사용자 측면에서 데이터의 가시성을 제고하고 활용 가능 성을 높이는데 기여하였다. The spread of digital business has produced a number of information and data, and has increased the uses of big data in various areas. Big data now becomes one of the strategic factors in public organization, companies, civic groups etc. However the domestic tourism industry has been unfamiliar with big data business. Therefore the use of big data can boost the potential of the tourism, and also the growth of big data in tour business will likely accelerate. In this paper, we provide a visualization method of the analysis results from the tour big data. Moreover the tour big data visualization service contributes to promoting the use of big data for the use of users as well as increasing the visibility of big data.

데이터베이스 연동을 통한 빅데이터 분석결과 가시화

최성수(Sung Soo Choi),지수영(Su Young chi),류관희(Kwan Hee Yoo),김진국(Jin Kook Kim) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.1

시대가 도래 함에 따라 데이터 시각화의 중요도가 높아졌다. 방대한 데이터가 빠르게 증가하는 빅데이터에서 통찰력을 얻기 위해서는 분석도 중요하지만, 이를 한눈에 알아볼 수 있게 하는 것이 필요하다. 이러한 역할을 수행하는 것이 바로 빅데이터 가시화이다. 웹 기반에서 다양한 빅데이터 가시화를 위해 D3라이브러리를 이용하고 있으며, D3라이브러리는 자바스크립트로 구성된 시각화 도구로서 HTML5에서 가장 알맞은 시각화 오픈 소스이다. 현재 대부분의 기존 시각화 방법은 CSV, JSON, TSV 등의 파일형식을 이용하여 가시화 하고 있다. 본 논문에서는 서버의 데이터베이스를 직접 접근하여 원하는 데이터에 대해 형식에 맞게 가공한 뒤 D3 라이브러리를 이용하여 시각화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시각화 기법을 이용하여 데이터베이스에 저장된 대량의 제조 빅데이터와 그 분석 결과의 가시화를 수행하였다. As the era of big data came, the importance of data visualization has increased. In order to get the insight of big data industry where huge data is produced, an ability to recognize at a glance is required even though analysis is important For big data visualization. D3 library, which is one of the best open source visualization tools accommodating the current HTML5 has been used to give visualization of a variety of big data in Web environment. However, that should provides files such as CSV, JSON and TSV for data visualization. In this paper, we propose a method of visualization using the D3 library by directly accessing database on the server but not by using files after making a specified format for desired data. The proposed technique carried out the visualization for manufacturing big data stored in the database and its analysis results.

분산된 빅데이터베이스 시스템의 동시성 제어 문제의 효율적 관리에 관한 연구

이우기(Wookey Lee) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.2

소위 빅데이터 시대의 도래와 아울러 다양한 사용자들로부터 폭발적인 용량의 정보가 생산되고 있는 시점에서 이를 처리하기 위한 효과적인 대안의 하나로서 이른바 빅데이터관리시스템이 예상되며 그 사양은 분산된 저장장치에 클라우스 컴퓨팅자원을 끊김없이 그리고 오류없이 연동하는 특징을 구비해야할 것이다. 이른바 빅데이터관리시스템에서 데이터 자체는 데이터베이스 관리시스템과 유사하게 관계형 데이터 및 그 확장데이터들로 저장된다고 가정할 경우 물리적으로 분산된 데이터 원천들로부터 유도된 저장뷰들의 복합적 관리가 핵심적 요소가 된다. 이는 근본적으로 테이블과 저장뷰들의 동시성 제어 및 뷰와 테이블들의 상호 갱신되는 상황에서의 동시성제어가 문제가 될 수 있다. 그러므로 빅데이터 원천 및 그 파생 데이터들 그리고빅데이터 복사본들의 시간차 갱신과 관련하여 본 연구에서는 컨버전트, 동시성, 및 완전동시성 이슈들을상세하게 다루어 보았다. As so called Bigdata era has been started, the amount of growing number of users might havecreated really huge volume of data, so that the database systems need to be different and have to dealwith distributed storages and cloud computing resources seamlessly and fault-tolerantly. The data per seare said to be consisted of a set of base tables as well as views derived from the distributed sourcesthat are in general located physically different sites. It fundamentally requires consistency between thebase tables as well as views, even when a modification will be happened in the sources concurrently.There is a strong need to integrate the consistency of the big database sources and the derivatives andthe latency of the big database copies. In this paper, the consistency levels with convergent, consistency,and complete consistency will be discussed in more detail.

전국 관광명소 이미지 데이터 기반의 EfficientNet 모델을 활용한 이미지 분류 분석

박기태 ( Ki-tae Park ),조중훈 ( Joong-hun Cho ),최상현 ( Sang-hyun Choi ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.2

팬데믹 이후 회복기에 접어든 현재 관광산업의 효율적인 데이터관리와 여행객을 대상으로 맞춤형 관광지 추천을 위한 서비스 기반의 관광플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 관광플랫폼에는 여행객들을 관광지로 찾아오게 만드는 다양하고 새로운 시도와 높은 질의 서비스가 필요하다. 이에 관광플랫폼들이 개인화된 관광지 제안을 위해 기본 관광지 정보데이터를 활용하고 있으나, 사용자의 구체적인 요구와 선호를 완벽히 반영하는 데에는 한계가 있다. 이러한 요구에 관광지 이미지 데이터의 효율적 분류와 관리를 통해 서비스의 개인화와 맞춤화 그리고 효율적인 데이터관리에 도움이 될 수 있는 기술을 연구하고자 한국관광공사의 OpenAPI 데이터를 활용하여 EfficientNet 모델을 통해 관광지 이미지를 카테고리별로 분류하는 연구를 수행했다. 연구는 EfficientNet 모델의 B7버전(Version)을 사용하여 36개의 소분류 카테고리로 관광지 이미지를 분류하였으며 모델의 분류 정확도는 85.15%로 나타났다. 하지만, 데이터의 학습이 진행될수록 모델이 정확도 성능이 저하되었으며, 클래스별 데이터 추가 확보를 통한 정확도 개선의 필요성이 있었다. In the post-pandemic recovery period, service-based tourism platforms are being actively developed for efficient data management in the tourism industry and customized tourism recommendations for travelers. These tourism platforms require various new attempts and high-quality services to attract travelers to tourist destinations. Therefore, tourism platforms are using basic tourist information data for personalized tourist suggestions, but there are limitations in fully reflecting the specific needs and preferences of users. To study technologies that can help personalize and customize services through efficient classification and management of tourist image data and efficient data management, we conducted a study to classify tourist images into categories using the EfficientNet model using OpenAPI data from the Korea Tourism Organization. The study used Version B7 of the EfficientNet model to classify tourist images into 36 subcategories, and the classification accuracy of the model was 85.15%. However, the accuracy performance of the model decreased as the data was trained, and there was a need to improve the accuracy by securing additional data for each class.

빅데이터 분석을 위한 그래프론 및 그 응용

박순형,이우기,Soon-Hyoung Park,Wookey Lee 한국빅데이터서비스학회 2014 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.1 No.1

개체를 나타내는 노드와 그들간의 관계를 설명하는 간선으로 문제를 단순화 시켜 구성하며, 이는 소셜 네트웍, 컴퓨터 전산망, 월드와이드웹, 생화학, 의학 뿐만 아니라 물리, 화학, 생물, 정보학, 인문학, 사회학 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 본 고에서는 그래프론을 통해 빅데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 방법론을 살펴보았다. 우선 그래프 빅데이터에 대한 획득, 저장, 관리, 분석 관점의 기술들을 소개하고, 이를 통해 향후 효과 적인 그래프 빅데이터 서비스 방법론을 사용자에게 제공할 수 있을 것이라고 본다. 좀 더 구체적인 응용 예로서 특허 빅데이터 및 유가분석 시스템에 대한 그래프론의 적용 사례를 소개하였다 Graph theory simplifies the real world so that the entities can be viewed as nodes and their relationships as edges. The graph theory has been effective and efficient for the big graph application areas such as social networks, computer connections, world wide web, bio-chemistry, medical as well as physics, chemistry, genetic biology, informatics, humanities, sociologies, etc. Recently various methodologies for analyzing bigdata have been investigated for capturing, storing, managing, and analyzing on which we introduced the graph theory as one of the most effective solutions thereafter. Specifically as a detailed application example, the patent big graph data analysis and oil price realtime network have been introduced in depth.

맞춤형 부동산 정책 수립 지원을 위한 데이터 분석기반 의사결정지원 시스템

신동주(Dongjoo Shin),이경희(Kyunghee Lee),조완섭(WanSup Cho) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.2

부동산 공공데이터는 부동산 투기지역, 지역별 부동산 지수, 소비자 부동산 심리 등의 부동산 시장을 분석 및예측하는 데 필요한 기반정보로서 방대한 규모의 공공 빅데이터를 형성하고 있다. 본 논문은 부동산 거래 데이터를활용하여 맞춤형 부동산 정책 수립 지원에 필요한 데이터 분석기반 의사결정지원 시스템을 구축하였다. 또한, 부동산거래 데이터를 분석 목적에 맞게 분석하고 결과를 시각화하였다. 본 연구는 지역 맞춤형 부동산 정책을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다. 또한, 부동산 데이터를 분석 요구에 맞는 다차원 분석을 통해 부동산 관련 특징을정확하게 파악하여 선제적인 정책을 가능하게 하는 수단을 제시했다는 점에서 의미가 있다. Real estate public data is fundamental information to predict real estate speculation areas, regionalreal estate index, and real estate markets such as consumer sentiment analysis. We construct a datawarehouse and an analysis system for making customized real estate policy. To performmulti-dimensional analysis, we used R and Tableau for the analysis and result visualization, respectively.The analysis shows the characteristics of the real estate transactions by region and time. It is possibleto establish a regional customized real estate policy based on the transaction patterns found. In addition,multi-dimensional analysis on the real estate transactions supports proactive policies for various realestate problems.

일자리 추천서비스 정보의 다차원 분석

최은선 ( Eun-seon Choi ),크언삭소니따 ( Saksonita Khoeurn ),박유희 ( Yoo-hee Park ),조완섭 ( Wan-sup Cho ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.1

일자리 추천 시스템은 구직자와 구인자의 정보를 바탕으로 가장 적합한 매칭을 구직자 (혹은 구인자)에게 자동으로 추천하는 시스템으로 최근에는 인공지능 기술을 사용하여 추천의 만족도를 높이고 있다. 본 연구에서는 대표적인 공공 취업 알선 포털인 워크넷에서 제공한 기존 추천 서비스 결과에 대한 데이터를 다각도로 분석함으로서, 추후 개인화를 통한 개선방안 제시를 위한 초기연구로 활용함에 목적을 둔다. The job recommendation system is a system that automatically recommends the most suitable match to job seekers (or job seekers) based on the information of job seekers and companies. Recently, various artificial intelligence technologies based on big data are used to increase the satisfaction of recommendations. In this study, we multi-dimensionally analyze data on the results of the existing recommendation service provided by Worknet, a representative public job placement portal, and aim to use it as an initial study to suggest improvement plans through personalization in the future.

라이다 화상 데이터를 활용한 수목 인식 및 분류에 대한 연구

강문석 ( Moon-seok Kang ),박일건 ( Il-gun Park ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.1

인공지능 기술이 발달하면서 이미지를 활용하여 다양한 이미지를 분류하는 방법이 본격적으로 활용되고 있다. 이러한 인공지능 기술을 활용하여 라이다로 촬영한 수목에 대한 인식 및 이미지를 분류하는 연구를 진행하였다. 라이다 이미지의 수목 학습 시 수목에 대한 라이다 이미지 이외에도 실제 수목에 대한 사진, 잎에 대한 이미지, 수목의 성장 단계에 따른 사진 등을 함께 학습하였다. 실제로 촬영한 가로수 수목에 대한 라이다 영상을 활용하여 CNN 모델을 활용하여 학습 후 수종 분류에 대한 결과값을 도출하였다. 라이다 수목 이미지를 학습하지 않았던 1차부터 라이다 이미지를 학습한 3차까지 정답률은 6%에서 90%까지 크게 증가하였다. 하지만 학습을 통하여 라이다 이미지를 학습하였을 때 라이다 이미지에서 충분히 라이다 이미지를 통 한 수목 분류가 가능할 것으로 예상된다. 하지만 라이다의 영상 특성상 나무 이외의 화상(건물, 도로, 자동차, 보행로 등)과 겹쳐 보이는 경우가 많으며 나무 객체 특성상 잎이 일부분만 촬영되거나 수형이 반영되지 않는 문제가 발생하였다. 향후 이러한 영상들에 대한 개선 및 라이다 영상에 대한 해상도 증가, 픽셀 이미지가 아닌 라이다 3차원 정보에 대한 직접적인 기술 개선이 필요할 것으로 예상된다. As artificial intelligence technology develops, a method of classifying various images using images is being used in earnest. Using this artificial intelligence technology, a study was conducted to recognize and classify images of trees photographed with LIDAR. When learning trees of lidar images, in addition to lidar images of trees, photos of real trees, images of leaves, and photos according to the growth stage of trees were studied together. By using LiDAR images of actually photographed roadside trees, CNN models were used to derive results for tree species classification after learning. The correct answer rate increased significantly from 6% to 90% from the 1st, which did not learn lidar tree images, to the 3rd, which learned lidar images. However, when learning lidar images through learning, it is expected that tree classification through lidar images will be possible enough in lidar images. However, due to the image characteristics of LIDAR, it often overlaps with images other than trees (buildings, roads, cars, walking paths, etc.), and due to the characteristics of tree objects, only a part of the leaves is captured or the tree shape is not reflected. In the future, it is expected that improvements in these images, increased resolution of lidar images, and direct technological improvement for lidar 3-dimensional information rather than pixel images will be required.

공공데이터 기반 앱 개발 프로젝트 사례 연구- PET 119 IN SUWON

이진우(JinWoo Lee),오규환(Gyuhwan Oh) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.2

현재 전국적으로 반려동물을 위한 편의 공간 및 편의시설을 점점 늘어가는 추세이지만, 외부에서 발생할 수 있는반려동물 응급상황에 대한 대처방법은 미비한 상황이다. 본 연구는 수원시에서 제공하는 공공부문의 빅데이터 활용을 통해 반려동물 응급상황 시 효과적인 대처 방법을 제시할 수 있는 모바일 앱을 제안한다. 이를 위해 우선모바일 앱에서 주변 동물병원 정보를 제공하는 기존의 앱을 분석하고, 반려동물 응급상황 시 사용자에게 필요한기능을 분석한 뒤, 가공된 빅데이터를 제공할 때 사용자가 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있는 방법에 대해서 연구를진행하였다. on a national scale, convenience room and convenient facilities for animal companion areincreasing, but the solution to emergency situation for animal companion is inadequate. In thisstudy, i suggest mobile application using the public section big data that offers the solution foranimal companion emergency. To offer this solution, first of all, analyze existing mobile applicationoffering animal hospital. analyze essential function secondly. study the way users find required dataeasily when application provide classified big data

LDA 토픽모델링과 네트워크 분석을 이용한 중대규모 건설현장 사고동향 분석

신승현 ( Seung-hyeon Shin ),원정훈 ( Jeong-hun Won ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.2

본 연구에서는 LDA 토픽모델링과 네트워크 분석을 이용하여 국내 중대규모 건설현장에서 발생한 중대재해의 동향을 체계적으로 분석하였다. 건설 산업은 높은 산업재해 위험성을 내포하고 있으며, 특히 발주자의 안전보건관리 역량이 중요한 역할을 한다. 본 연구는 발주자의 안전보건관리 역량 강화를 위해 필요한 사고 동향정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 2018년부터 2022년까지 중대규모 건설현장 발생한 업무상 사망사고 자료를 분석하였다. LDA 토픽모델링을 이용하여 사고의 주요 유형을 분류하고, 네트워크 분석을 통해 사고의 복잡한 상호작용을 파악하였다. 연구 결과, 사고 유형은 크레인 작업, 고소 작업 중 추락, 콘크리트 타설 및 크레인 운영 중 사고, 신축 작업 중 발생하는 사고로 나타났다. 본 연구의 한계점으로는 사용된 데이터가 국내 사고에 국한되어 있으며, LDA 토픽모델링과 네트워크 분석의 해석에 주의가 필요하다는 점이 있다. This study analyzed the trends in serious accidents at mid-to-large-scale construction sites in Korea using LDA topic modeling and network analysis. The construction industry is known for its high risk of industrial accidents, and safety and health management capabilities of clients play a crucial role. This study aimed to provide accident trend information necessary for enhancing the safety and health management capabilities of clients. This study analyzed work-related fatality data from mid-to-large-scale construction sites from 2018 to 2022. Using LDA topic modeling, the major types of accidents were classified and their complex interactions were understood through network analysis. The results revealed that the accident types include crane operations, falls during high-altitude work, accidents during concrete pouring and crane operations, and accidents occurring during expansion works. A limitation of this study is that the data used were limited to domestic accidents, and care is needed to interpret the results of LDA topic modeling and network analysis.