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비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)

"비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2024.03.04 최종저작일 2023.09
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비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)
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    과제정보

    학과 통계·데이터과학과 학년 4학년
    과목명 비정형데이터분석 자료 2건
    공통 1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오. 또한 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오. (9점)

    2. 빅데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 자신이 비정형데이터 분석자라고 가정할 때, 어떠한 어려움이 예상되며 어떤 해결책을 제시할 수 있을지 (독창적으로) 논하시오. (9점)

    3. 다음 <보기>와 같은 텍스트 데이터가 존재한다고 가정하자. 이 데이터가 맵리듀스 과정의 input 데이터라면 이후의 맵리듀스 과정은 어떻게 진행될 것인지 단계별로 도시하고 설명하시오. (단, Splitting 단계에서는 문장구조에 상관없이 첫 단어부터 시작하여 세 단어씩 나누어진다고 가정하고 대소문자는 구별하지 않음) (6점)
    <보기>
    This is a
    difficult problem of
    text mining algorithm
    This example is
    difficult The next
    problem is more
    difficult than this

    4. R의 ‘rvest’ 및 ‘dplyr’ 패키지를 이용하여 웹페이지(교재 사례 외)의 텍스트를 읽어오는 코드를 작성하고 실행결과를 제시하시오. 단, 과제 작성일을 명시하고 당일 최신 갱신된 웹페이지의 내용을 읽어와야 합니다. (6점)

    소개

    "비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오. 또한 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오. (9점)
    2. 빅데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 자신이 비정형데이터 분석자라고 가정할 때, 어떠한 어려움이 예상되며 어떤 해결책을 제시할 수 있을지 (독창적으로) 논하시오. (9점)
    3. 다음 <보기>와 같은 텍스트 데이터가 존재한다고 가정하자. 이 데이터가 맵리듀스 과정의 input 데이터라면 이후의 맵리듀스 과정은 어떻게 진행될 것인지 단계별로 설명하시오. (단, Splitting 단계에서는 문장구조에 상관없이 첫 단어부터 시작하여 세 단어씩 나누어진다고 가정하고 대소문자는 구별하지 않음) (6점)
    4. R의 ‘rvest’ 및 ‘dplyr’ 패키지를 이용하여 웹페이지(교재 사례 외)의 텍스트를 읽어오는 코드를 작성하고 실행결과를 제시하시오. 단, 과제 작성일을 명시하고 당일 최신 갱신된 웹페이지의 내용을 읽어와야 합니다. (6점)

    본문내용

    1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오. 또한 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오. (9점)

    빅데이터 시대에 들어서면서, 컴퓨터 없이는 처리할 수 없을 정도의 데이터들이 매일 생성되고 있다. 여기에는 우리가 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 웹사이트에 가입하기 위해 본인이 작성한 생년월일이나, 이름, 주소 같은 데이터 같은 것이 개인정보에 포함된다.

    국방과학기술용어사전 에 따르면, 개인정보(Personal Data)는 ‘생존하는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 등에 의해 개인을 식별할 수 있는 정보’로 정의된다. 여기에 추가로 ‘특정 정보만으로 식별할 수 없어도, 다른 정보와 결합하여 식별할 수 있는 특성’이 개인정보 정의에 포함된다. 여기서 중요하게 볼 점은 ‘식별할 수 있는 정보’라고 생각한다. 개인과 관련된 정보는 특정한 질병의 유무, 검진 결과 등 민감한 정보들이 대다수 포함된다. 민감하다는 것은 특정 개인을 ‘식별할 수 있는’ 데이터이기 때문이다. 이러한 점에서 개인정보는 개인과 관련된 모든 민감한 데이터라고도 정의할 수 있다.

    가명정보는 데이터 3법이 개정되면서 등장한 용어이다(과학기술정보통신부, 2023 ). 가명정보는 개인정보에 속하지만, 기존 개인정보와 달리 개인의 동의 없이 활용이 가능한 개인정보를 의미한다.

    참고자료

    · 장영재 외. 2020. 비정형데이터분석. 한국방송통신대학교출판문화원.
    · 윤혜선. 2018. “빅데이터 규제의 새로운 패러다임 모색을 위한 연구”. 경제규제와법 제11권 제1호 pp.71~94.
    · 강지원 외. 2021. “빅데이터를 활용한 식품 유통 플랫폼에 대한 소비자 인식 분석: 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로”. 호텔경영학연구 Vol.30 pp. 37~52.
    · 전용수 외. 2018. “공공기관 비정형 빅데이터 분석을 위한 주요분석 기법연구”. 한국IT정책경영학회 논문지 Vol.10 No.05
    · 국방과학기술용어사전-개인정보, 2021, 국방기술진흥연구소, https://terms.naver.com/entry.naver?docId=2752363&cid=50307&categoryId=50307
    · 가명정보와 익명정보의 차이, 2023, 과학기술정보통신부 블로그, https://blog.naver.com/with_msip/223202741991
    · 네이버 뉴스, news.naver.com
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 개인정보, 가명정보, 익명정보
      개인정보, 가명정보, 익명정보는 데이터 활용에 있어 매우 중요한 개념입니다. 개인정보는 개인을 식별할 수 있는 정보로, 이를 보호하는 것은 개인의 기본적 권리입니다. 가명정보는 개인을 식별할 수 없도록 처리된 정보로, 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 이루는 방법입니다. 익명정보는 개인을 식별할 수 없는 정보로, 개인정보 보호법의 적용을 받지 않아 데이터 활용에 유리합니다. 이 세 가지 개념은 데이터 활용에 있어 중요한 고려사항이 되며, 이를 균형있게 적용하는 것이 중요합니다.
    • 2. 비정형데이터 분석의 중요성
      비정형데이터 분석은 데이터 활용에 있어 매우 중요한 부분입니다. 기존의 정형데이터 분석은 구조화된 데이터에 국한되었지만, 비정형데이터 분석은 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 보다 풍부한 정보를 얻을 수 있으며, 새로운 통찰과 가치를 창출할 수 있습니다. 특히 최근 데이터의 양이 급격히 증가하면서 비정형데이터 분석의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 따라서 기업과 기관은 비정형데이터 분석 역량을 강화하여 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있어야 합니다.
    • 3. 맵리듀스 과정
      맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 프레임워크입니다. 맵리듀스 과정은 크게 맵(Map)과 리듀스(Reduce)의 두 단계로 구성됩니다. 맵 단계에서는 입력 데이터를 키-값 쌍으로 변환하고, 리듀스 단계에서는 맵 단계의 출력을 집계하여 최종 결과를 도출합니다. 이 과정을 통해 대용량 데이터를 병렬 처리할 수 있으며, 장애 허용성과 확장성이 뛰어납니다. 맵리듀스는 빅데이터 처리, 기계 학습, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 데이터 처리 효율성 향상에 크게 기여하고 있습니다.
    • 4. 웹 페이지 텍스트 추출
      웹 페이지 텍스트 추출은 웹 페이지에서 유의미한 텍스트 정보를 추출하는 기술입니다. 이는 웹 페이지 분석, 검색 엔진 최적화, 데이터 마이닝 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 웹 페이지 텍스트 추출 기술은 HTML 구조 분석, 텍스트 영역 탐지, 불필요한 텍스트 제거 등의 과정을 거치며, 최근에는 머신러닝 기술을 활용하여 정확도를 높이고 있습니다. 웹 페이지 텍스트 추출은 데이터 활용 측면에서 매우 중요한 기술이며, 향후 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 마이닝 등 다양한 분야에서 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.
  • 자료후기

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