사회과교육에 있어서 빅데이터의 활용방안

황홍섭(Hong-Seop Hwang) 한국사회과교육연구학회 2016 사회과교육 Vol.55 No.3

본 연구의 목적은 사회과 교육에 있어서 빅데이터의 활용방안을 모색하는 것이다. 이를 위해서 먼저, 빅데이터와 관련된 개념, 처리 기술 및 기법을 검토하였다. 다음으로 빅데이터를 활용하기 위한 전제로서 빅데이터 인프라 구축방안을 검토한 후 그 활용방안을 제시하였다. 연구결과, 빅데이터 인프라 구축방안으로서 2가지 즉 첫째, 교육빅데이터 인프라구축과 교육관리분석 시스템 구축, 둘째, 학습분석시스템을 통한 거꾸로 교실 수업 모델 을 제시하였다. 빅데이터 활용방안으로서 3가지 첫째, 사회과 빅데이터 인프라 구축을 통한 체계적인 사회과 교육과정 개발과 내용선정, 둘째, 빅데이터 분석을 통한 사회과 교수내용지식(Pedagogical Content Knowledge, PCK) 구성의 적합성 검토, 셋째, 웹기반 및 웹GIS기반 빅데이터 활용방안을 제시하였다. 아울러 미래 사회과 수업에서 테크놀로지를 적극적으로 활용하기 위한 빅데이터 교육자 양성을 위한 강좌 신설이 필요하다. The purpose of this study is to seek ways to build big data Infrastructure and utilize big data in social studies. To do this, first check the concept of big data, analytical skills. Next, present how to build big data infrastructure and utilize big data. The results of this study are as follows: there are two ways to build big data Infrastructure. First, build the educational big data infrastructure, management and analysis system in education. Second, present the flipped classroom model through the learning analysis system. And there are three ways to utilize big data. First, to develop and select systematic social studies curricula and content by building big data Infrastructure in social studies. Second, to reconstruct classes by examining the Conformity of Pedagogical Content Knowledge(PCK) construction through analysing big data. Third, to present elaboration of PCK by actively combining pedagogical content and method knowledge while utilizing web-based and web-GIS-based big data analysis techniques. In addition, this study proposes a new training course to create big data educators who will utilize this technology in future social studies classes.

Improving Crisis & Emergency Management Capability of Government by Using Big Data Technology - China’s Response to the COVID-19 -

Linpei Zhai,Jae Eun Lee 위기관리 이론과 실천 2021 Crisisonomy Vol.17 No.9

The purpose of this study is to review the way how to use big data to improve the government’s crisis & emergency management capability to respond to public health crises and to suggest the future directions for improving the scientific application of big data analysis. This study classifies the specific manifestations of big data during the COVID-19 epidemic, and analyzes the advantages of using big data. Using big data to improve the government’s crisis management capabilities is mainly reflected in the following aspects: advancement of precision in response to the epidemic; promotion of the government’s internal and external cooperation; enhancement of the ability to respond to internet public opinion; promotion of the transformation of public decision-making from traditional experience to intelligent and scientific. In order to better integrate big data with public crisis governance, this study is concluded with a discussion of suggestions: improvement of big data application capabilities; enhancement of big data governance; people-oriented and paying attention to internet public opinion; innovation of public decision-making methods for big data governance.

중국 빅데이터 거래에 관한 법적 고찰 -정보법을 중심으로-

김군 ( Jin Jun ) 중앙대학교 문화미디어엔터테인먼트법연구소 2018 문화.미디어.엔터테인먼트 법 Vol.12 No.2

정보기술과 경제사회의 융합으로 인하여 빅데이터는 급속히 발전하였다. 중국정보통 신연구원에서 조사 및 발표한 결과에 따르면 2017년 중국 빅데이터 산업의 총 규모가 4700억 위안에 달하며, 전년 동기 대비 약 30% 증가하였다. 빅데이터 산업이 새로운 경제 성장 엔진이되고 있으며 정보산업 미래의 패턴에 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 빅데이터 거래가 왕성하게 발전하고 있지만 빅데이터 관련된 단독입법이 아직 미비된 실정이며, 실무상 <민법총칙>, <계약법>, <저작권법>, <반부정당경쟁법>, 정보보호 관련 법률에 의하여 빅데이터 거래를 규율하고 있다. 본문은 중국의 빅데이터 거래에 대한 법적 근거를 제시하기 위하여 빅데이터 거래소, 빅데이터 거래상품의 종류 그리고 빅데이터 거래과련 법규, 빅데이터 거래소규칙에 대한 내용을 소개하였다. 또한 빅데이터의 귀속문제에 있어서 명시적인 규정은 없으나 실무상 가공된 데이터에 대하여는 약정이 있는 경우 약정에 의하며, 약정이 없는 경우 해당 데이터는 가공(조성)한 자에게 귀속되는 것으로 판단하고 있다. 빅데이터 유통에 있어서, 정보수집자는 개인으로부터 정보를 수집할 경우 해당 정보의 사용방식, 목적, 범위를 명시하고 피수집자의 동의를 받아야한다. 그리고 본문의 마지막부분에는 빅데이터와 관련된 판례 2편을 검토하였다. 판결요지에 따르면 허가 없이 타인이 합법적으로 수집한 빅데이터를 이용할 경우 부정경쟁행위에 해당된다. 또한 cookie 사건에서는 개인 정보 이용에 있어서 프라이버시권침해 기준을 확립하였다. The integration of information technology and economic society promotes the rapid development of Big Data. According to the survey conducted by the China Academy of Information and Communications Technology that the size of China's Big Data industry was 470 billion RMB in 2017, demonstrating a 30% year-on-year increase. There can be no doubt that Big Data industry is becoming a new economic growth engine and will play significant role for the future patterns of the information industry. Although Big Data transactions have developed vigorously, there is still no specific rules to regulate it. In practice, Big Data transaction is regulated by The General Rules of the Civil Law, Contact Law, Copyright Law, Law of the PRC against Unfair Competition, and the Information Protection of related regulations and policies. In order to provide grounds for Big Data transactions, this article introduces the general situation of China's Big Data Exchanges and the types of Big Data transactions, as well as the laws related to Big Data and the trading rules of Big Date Exchanges in China. In fact, there is no explicit rules for attribution of big data, and the attribution of Big Data is determined by agreement in legal practice generally. If there is no agreement in previous, the right of Big Data should be attributed to the Data collector (or creator). In the aspect of Big Data circulations, the information collector, which shall specify the using of information method, the extent and purpose of information to the individuals, shall obtain the individuals consent in advance. Finally, this article also review two cases related Big Data. According to the ruling, without permission of using Data, which is legally collected by others, is an unfair competition. In the case of cookies, the court established a standard for using personal information to infringe on the privacy rights of individuals.

Comparative Study of Big Data Computing and Storage Tools : A Review

Bakshi Rohit Prasad,Sonali Agarwal 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Database Theory and Appli Vol.9 No.1

As a result of tremendous rise in internet usage like social media and forums, mail systems, scholarly and research articles, daily online transactions from multiple sources like health care systems, meteorological and environmental organizations etc., the data collected has shoot up exponentially. This vast collection of data, called Big Data, has caused the traditional tools incompetent for managing it from either of storage, computing or analytical perspective. There is an immense need of architectures, platforms, tools, techniques and algorithms to handle Big Data. The available technologies deal with two broad aspects related to Big Data that are Big Data Storage Management and Big Data Computing, focused to overcome various challenges such as scalability, faster processing speed, multiple format data processing, availability, faster response time and analytics etc. This paper reviews recent trends of storage and computing tools with their relative capabilities, limitations and environment they are suitable to work with.

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.

A Study on Open API of Securities and Investment Companies in Korea for Activating Big Data

Gui Yeol Ryu 한국인터넷방송통신학회 2019 Journal of Advanced Smart Convergence Vol.8 No.2

Big data was associated with three key concepts, volume, variety, and velocity. Securities and investment services produce and store a large data of text/numbers. They have also the most data per company on the average in the US. Gartner found that the demand for big data in finance was 25%, which was the highest. Therefore securities and investment companies produce the largest data such as text/numbers, and have the highest demand. And insurance companies and credit card companies are using big data more actively than banking companies in Korea. Researches on the use of big data in securities and investment companies have been found to be insignificant. We surveyed 22 major securities and investment companies in Korea for activating big data. We can see they actively use AI for investment recommend. As for big data of securities and investment companies, we studied open API. Of the major 22 securities and investment companies, only six securities and investment companies are offering open APIs. The user OS is 100% Windows, and the language used is mainly VB, C#, MFC, and Excel provided by Windows. There is a difficulty in real-time analysis and decision making since developers cannot receive data directly using Hadoop, the big data platform. Development manuals are mainly provided on the Web, and only three companies provide as files. The development documentation for the file format is more convenient than web type. In order to activate big data in the securities and investment fields, we found that they should support Linux, and Java, Python, easy-to-view development manuals, videos such as YouTube.

Big Data Creation Process and Measures for Utilization: Focusing on the Transportation Sector

우정욱(Jungwouk WOO) 제주대학교 관광과경영경제연구소 2021 産經論集 Vol.41 No.3

Transportation big data is not limited to the transportation sector, but is a useful resource that will bring innovation to all aspects of our lives in the future, and various R&D for its utilization is currently in progress. However, the current level of utilization of transportation big data is very limited under the existing legal system. In this study, we will investigate the meaning and problems of the use of big data in the transportation sector, and investigate the improvement tasks to expand the use of big data. Research Design, Data and Methodology: The paper used a qualitative research methodology through the literature review. In this study, first, the definition and creation process of big data were studied. Second, the significance and problems of applying big data in the transportation sector were studied. Finally, the current status of research in the transportation sector using big data was investigated, and the tasks to be improved in the process from collecting transportation big data to analysis were reviewed. Results: Big data means creating new value by fusing data collected from different purposes. In the case of using big data, the transportation sector can establish more accurate and detailed transportation policies in basic data investigation, identification of phenomena, and prediction. In order to expand the use of big data, it is important to consider who owns it, what it was collected for, what the format of the collected data is, and what should be done to use it. Conclusion: Big data is a derivative thing, but it is becoming important enough to determine the success or failure of a country depending on how it is used. However, problems such as data errors or invasion of privacy that may occur when using big data are expected. This is not just a problem in the transportation sector. When using big data, there are many problems to be solved, such as data ownership, Big Brother problems, and the implementation of smart mobility. If the advent of the big data era is taken for granted, the task from now on is how to solve these problems and share their values.

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.

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.