Text Mining and Visualization of Unstructured Data Using Big Data Analytical Tool R

남수태,신성윤,진찬용,Nam, Soo-Tai,Shin, Seong-Yoon,Jin, Chan-Yong The Korea Institute of Information and Commucation 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.9

빅데이터 시대에는 단순히 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 실시간 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 매우 중요하다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 빅데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 비정형 논문 데이터를 빈도분석을 통해 분석결과를 요약과 시각화하고자 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 1월호-5월호 총 논문 104편을 대상으로 분석하였다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 1,538회로 1위를 차지하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. In the era of big data, not only structured data well organized in databases, but also the Internet, social network services, it is very important to effectively analyze unstructured big data such as web documents, e-mails, and social data generated in real time in mobile environment. Big data analysis is the process of creating new value by discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in big data stored in data storage. We intend to summarize and visualize the analysis results through frequency analysis of unstructured article data using R language, a big data analysis tool. The data used in this study was analyzed for total 104 papers in the Mon-May 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Data", which ranked first 1,538 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.

이산코사인변환 기반 이미지 압축 알고리즘에 관한 재구성

남수태,진찬용,Nam, Soo-Tai,Jin, Chan-Yong 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회논문지 Vol.23 No.1

JPEG은 가장 널리 사용되는 이미지 압축 표준 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산코사인변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 행렬은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역이산코사인변환(IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다. 본 연구에서는 이산코사인변환 기법을 이용해 이미지 압축/복원 및 재구성하는 것에 목적을 두고 있다. JPEG is a most widely used standard image compression technology. This research introduces the JPEG image compression algorithm and describes each step in the compression and decompression. Image compression is the application of data compression on digital images. The DCT (discrete cosine transform) is a technique for converting a time domain to a frequency domain. First, the image is divided into 8 by 8 pixel blocks. Second, working from top to bottom left to right, the DCT is applied to each block. Third, each block is compressed through quantization. Fourth, the matrix of compressed blocks that make up the image is stored in a greatly reduced amount of space. Finally if desired, the image is reconstructed through decompression, a process using IDCT (inverse discrete cosine transform). The purpose of this research is to review all the processes of image compression / decompression using the discrete cosine transform method.

차량용 블랙박스 구매결정에 영향을 미치는 요인

남수태,진찬용,김도관,Nam, Soo-Tai,Jin, Chan-Yong,Kim, Do-Goan 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.12

차량용 블랙박스는 음성과 영상 그리고 자동차의 다양한 정보를 저장하는 매체이며 이러한 정보를 바탕으로 사고의 재구성이 가능해 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 대중교통 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 본 연구는 차량용 블랙박스 구매결정에 영향을 미치는 요인의 대한 선호도를 분석하였다. 블랙박스 구매결정 요인을 안전성, 기능성, 차별성, 경제성으로 구분하였다. 실증적 분석을 위해 블랙박스 관련회사 직원을 대상으로 설문조사를 실시하여 수집된 설문지를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 블랙박스 구매결정과 관련된 실무적 의의를 논의하였다. Recently, a great attention has been paid to a car black box device in the automobile markets besides it provides an accident re-construction based on the data which contains audio, video, and some meaningful driving information. Also, it is expected that the device will get to promote around public transit and the market will greatly grow within a few years. Thus, this research conducted of preference the influencing factors in decisions purchase of auto black box. Factors influencing in decisions purchase of black box were divided safety, functionality, differentiation, economics. A questionnaire survey was conducted to those who worked in a black box company. This study suggests practical and theoretical implications of factors influencing purchase decisions based on the results.

구조방정식 기반 스마트폰의 멀티미디어 기능이 지속사용의도에 미치는 영향

남수태,이현창,진찬용,Nam, Soo-Tai,Lee, Hyun-Chang,Jin, Chan-Yong 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.6

Smartphone users, opinion experts more than 99 percent of the economically active population is using, it has reached the saturation past the early stages of formation. In this research, we aim to analyze factors influencing of the multimedia function on continue using intention of Smartphone. Predictor factors were selected perceived usefulness, perceived ease of use and perceived enjoyment suggested on extended the technology acceptance model. Participants of this study were 106 Smartphone users in Busan city and Jeonbuk province in accordance with convenience sampling. IBM SPSS Statistics 19 were employed for descriptive statistics, Smart PLS(partial least squares) was employed for confirmatory factor analysis and path analysis of casual relationship among variables and effect. Analytical results show that all paths from perceived value to continue using intention are significant. This study suggests practical and theoretical implications based on the results. 스마트폰 이용자는 경제활동 인구의 99% 이상이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 본 연구는 스마트폰의 멀티미디어 기능이 지속사용의도에 미치는 영향 요인을 알아보고자 한다. 예측변수로는 확장 기술수용모델에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성 그리고 인지된 유희성을 선택하였다. 연구대상은 부산과 전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자 106명이며 설문지를 통해 자료를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수 간의 인과관계에 대한 경로 분석을 실시하였다. 분석결과 인지된 가치와 지속사용의도에 이르는 모든 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

계층분석기법(AHP)을 이용한 이동통신 사물인터넷 서비스 우선순위 분석

남수태,진찬용,김도관,Nam, Soo-Tai,Jin, Chan-Yong,Kim, Do-Goan The Korea Institute of Information and Commucation 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.6

최근 국내 이동통신 3사는 가정용 사물인터넷 서비스를 출시하면서 경쟁을 벌이고 있다. 대표적 출시된 서비스는 스마트홈 관련 서비스 분야이다. 그러나 이동통신 기반 사물인터넷 서비스는 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적으로 다양한 서비스가 출시될 것으로 예상된다. 이러한 시점에 이미 출시된 서비스를 중심으로 사물인터넷 서비스에 대한 선호도 분석을 기획하게 되었다. 계층분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로는 안전, 보안, 건강, 지능 그리고 가전으로 설계하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 18개 세부 서비스로 구성하였다. 분석결과 우선순위 1위는 헬스케어(23.2%)가 차지하였다. 이러한 결과는 소득 향상을 통해 건강에 대한 관심의 결과로 해석될 수 있겠다. 결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하였다. Lately, the three mobile telecom companies in Korea are competing for the launch of Internet of Things services for using home. Typical launched services are in the smart home related fields. However, Internet of Things as mobile telecom based are at an early stage, expected that various services will be started continuously. At this point, we have been planning to analyze the preference of Internet of Things for objects based on the services already launched. In order to apply the analytic hierarchy method, the first stage factors were designed as Safety, Security, Health care, Intelligence and Home appliances. In addition, the second stage factors were organized into 18 detailed services presented in the conceptual model. As a result, Health care (23.2%) was the most preferred priority. These results can be interpreted as the result of interest in health by improving income. We presented the theoretical and practical implications of these results.

A Comparison Analysis among Structural Equation Modeling (AMOS, LISREL and PLS) Using the Same Data

남수태,김도관,진찬용,Nam, Soo-tai,Kim, Do-goan,Jin, Chan-yong The Korea Institute of Information and Commucation 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.7

Structural equation modeling is pointing to statistical procedures that simultaneously perform path analysis and confirmatory factor analysis. Today, this statistical procedure is an essential tool for researchers in the social sciences. There are as AMOS, LISREL and PLS representative tools that can perform structural equation modeling analysis. AMOS provides a convenient graphical user interface for beginners to use. PLS has the advantage of not having a constraint on normal distribution as well as a graphical user interface. Therefore, we compared and analyzed the three most commonly used tools (applications) in social sciences. Based on structural equation modeling, confirmatory factor analysis was performed using the IBM AMOS Ver. 23, the LISREL 8.70 and the SmartPLS 2.0. The comparative results show that LISREL has the highest explanatory power of dependent variables than other analytical tools. The path coefficients and T-values presented by the analysis results showed similar results for all three analysis tools. This study suggests practical and theoretical implications based on the results. 구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 AMOS, LISREL 그리고 PLS가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구 (applications)를 비교분석 하였다. 구조방정식 모델링 기반 확인적 요인 분석은 IBM AMOS Ver 23, LISREL 8.70 및 SmartPLS 2.0을 사용하였다. 구조방정식 모델링 비교 분석 결과는 LISREL이 다른 분석 도구보다 종속 변수의 설명력이 가장 높음을 확인할 수 있었다. 분석 결과에 의해 제시된 경로계수 값 및 T 값은 3가지 분석 도구 모두 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.

AHP 기법을 이용한 스마트폰 환경에서 위치기반 서비스에 대한 선호도 분석

남수태,진찬용,김도관,Nam, Soo-Tai,Jin, Chan-Yong,Kim, Do-Goan 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.6

스마트 미디어 시대에 사용자 위치기반 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있으며, 사용자 경험에 대한 인식이 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 현실을 고려하여 스마트폰 환경에서 위치기반 서비스 속성 경험이 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 하였다. 따라서 위치기반 속성이 지속사용의도에 미치는 영향 요인에 관한 선호도를 분석하였다. 선행연구를 바탕으로 1단계 서비스 속성으로 정보 속성, 엔터테인먼트, 안전과 구난, 내비게이션과 트래킹 그리고 광고와 상거래 속성으로 분류하였다. 다음으로 2단계 서비스 속성을 분류하여 계층적 분석기법(AHP; analytic hierarchy process)을 이용하여 요인들 간에 선호도를 분석하였다. 설문조사는 2014년 4월 15부터 2014년 4월 30일까지 부산경남지역 S사 직원을 대상으로 실시하였다. 분석결과 서비스 속성 중에서 내비게이션(0.133)이 가장 선호도가 높게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 논의하였다. Increasingly important user based service on the smart media era, and increasing awareness about the user experience. In this study, by considering these realities, what impact location based constructs on smartphone environment, continuous intention to use you want to identification. Thus, this study conducted of preference the influencing factors for location based constructs. First steps, based constructs known empirical studies were categorized information, entertainment, safe&emergency, navigation&tracking and advertising& commerce. Second Steps, the categorized factors were analyzed preference relationship between constructs using AHP(analytic hierarchy process) technique. Questionnaire survey was conducted to those who employees S Telecom in Busan city and Gyeongnam province during 2000. 4. 15 and 2014. 4. 30. The result of the analysis might be summarized that the navigation(0.133) has the highest preference ran in the constructs. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed.

A Reconstruction of Classification for Iris Species Using Euclidean Distance Based on a Machine Learning

남수태,신성윤,진찬용,Nam, Soo-Tai,Shin, Seong-Yoon,Jin, Chan-Yong The Korea Institute of Information and Commucation 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.2

기계학습은 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 새로운 붓꽃 데이터 Sepal length(5.01)과 Sepal width(3.43)을 이용하여 기초 데이터와 유클리드 거리를 분석하였다. 분석결과, 테이블 3의 8번(5, 3.4, setosa), 27번(5, 3.4, setosa), 41번(5, 3.5, setosa), 44번(5, 3.5, setosa) 그리고 40번(5.1, 3.4, setosa)의 데이터 순으로 유사도가 높은 붓꽃으로 분류되었다. 따라서 이론적 실무적 시사점을 제시하였다. Machine learning is an algorithm which learns a computer based on the data so that the computer can identify the trend of the data and predict the output of new input data. Machine learning can be classified into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Supervised learning is a way of learning a machine with given label of data. In other words, a method of inferring a function of the system through a pair of data and a label is used to predict a result using a function inferred about new input data. If the predicted value is continuous, regression analysis is used. If the predicted value is discrete, it is used as a classification. A result of analysis, no. 8 (5, 3.4, setosa), 27 (5, 3.4, setosa), 41 (5, 3.5, setosa), 44 (5, 3.5, setosa) and 40 (5.1, 3.4, setosa) in Table 3 were classified as the most similar Iris flower. Therefore, theoretical practical are suggested.

혁신확산이론에 따른 스마트폰 지속사용의도에 관한 연구: 아이폰 사용자와 안드로이드 사용자의 충성도 비교를 고려하여

남수태,김도관,진찬용,Nam, Soo-Tai,Kim, Do-Goan,Jin, Chan-Yong 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.5

본 연구에서는 혁신확산이론을 기반으로 스마트폰 지속적 사용의도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 또한 인구통계학적 특성을 이용하여 아이폰 사용자와 안드로이드 플랫폼 사용자 그룹의 충성도 차이가 있는지를 비교하였다. 예측변수로는 혁신확산이론에서 제시된 혁신성과 편리성, 경제적 비용, 사회적 영향, 커뮤니케이션 채널, 적합성 그리고 복잡성을 선택하였다. 연구대상은 부산 경남지역에 거주하는 스마트폰 사용자 278명이며 설문지를 통해 자료를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 분석결과 복잡성을 제외한 스마트폰 지속사용의도와 충성도에 이르는 모든 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다. The purpose of this study was aimed to analyze factors affecting on continuous intention to use of Smartphone based on the innovation diffusion theory. Also, by using the demographic characteristics were compared whether the difference in the loyalty on between user group of iOS and Android platform. Predictor factors were selected innovation, convenience, economic cost, social influence, communication channel, compatibility and complexity suggested on the innovation diffusion theory. Participants of this study were 278 Smartphone users in Busan city and Gyeongnam province in accordance with convenience sampling. IBM SPSS Statistics 19 were employed for descriptive statistics, Smart PLS(partial least squares) was employed for confirmatory factor analysis and path analysis of casual relationship among variables and effect. Analytical results show that all paths except path from complexity to the continuous intention to use and loyalty are significant. The comparison loyalty on between user group of iOS and android platform are significant. This study suggests practical and theoretical implications based on the results.

A Meta-analysis of Relationship among Satisfaction, Trust, and Loyalty in E-commerce

남수태,양기설,진찬용,Nam, Soo-Tai,Yang, Ki-Seol,Jin, Chan-Yong The Korea Institute of Information and Commucation 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.7

메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 만족, 신뢰와 충성도 간의 관계에 관한 연구들을 문헌연구와 메타분석을 실시하였다. 최근 전자상거래나 정보통신기술과 지식정보사회의 융합은 정치, 경제 및 다양한 분야에 빠른 영향을 미치고 있다. 본 연구는 2002년부터 2013년까지 우리나라 학술지에 게재된 연구 중 만족, 신뢰 및 충성도의 인과관계가 설정된총 57편의 연구논문을 대상으로 하였다. 메타분석의 결과 만족과 신뢰의 경로가 가장 큰 효과 크기로 나타났으며, 효과 크기는(r = .591)이었다. 두 번째 효과 크기는 만족과 충성도 경로에서 효과 (r = .554), 다음으로 신뢰와 충성도 경로에서는(r = .552)로 나타났다. 그런데 신뢰와 만족 경로에서는 가장 낮은 효과 크기(r = .484)로 나타났다. A Meta-analysis refers to a statistical literature synthesis method from the quantitative results of many known empirical studies. Recently, the convergence of knowledge-based society and, information telecommunication technologies has a rapid impact on politics, economics and various fields. A meta-analysis was conducted to identify the relationships among satisfaction, trust, and loyalty in e-commerce studies. A total of 57 research papers published in Korean academic journals during 2002 and 2013 were reviewed and the causal relationships among satisfaction, trust, and loyalty in e-commerce were established. The result of the meta-analysis might be summarized that the highest effect size (r =. 591) was in the path from the satisfaction to the trust. The second biggest effect size (r =. 554) was found in the path between the satisfaction to the loyalty. The third biggest effect size (r =. 552) was found in the path between the trust to the loyalty. By the way, the smallest effect size (r =. 484) was found in the path between the trust to the satisfaction.