빅데이터 활용한 시계열 데이터 텍스트 마이닝 및 시각화 (Text Mining and Visualization of Time Series Data Utilizing Big Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 27권 / 8호 / 897 ~ 904페이지
· 저자명 : 남수태, 신성윤, 진찬용

초록

최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서 대량의 정형, 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 빅데이터는 보통 양과 속도 그리고 종류의 첫 글자를 따서 3V로 그 특징을 정의하기도 한다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 전-처리된 비정형 데이터를 이용하여 각종 시각화 함수를 통해 분석결과를 다양하게 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 01월호-05월호 논문 104편과 2022년 09월호-2023년 1월호 논문 108편을 대상으로 비교 분석하였다. 분석결과 가장 높은 빈도수 1위는 데이터(2,038)가 위치하였다. 따라서 분석결과를 기반하여 연구의 한계점 및 실무적 시사점을 논의하였다.

영어초록

Newly, big data utilization has been widely interested in a wide variety of industrial fields. Big data is the art of extracting value from volume sets of structured and unstructured data, beyond the capabilities of traditional database management tools, and analyzing the results. Big data is often characterized by the (3V) volume, velocity, and variety. Using the R language, a big data analysis tool, you can express various analysis results through various visualization functions using pre-processed unstructured data. The data used in this research was a comparative analysis of 104 papers from January to May 2021 and 108 papers from September 2022 to January 2023 among the papers published in the Korea Institute of Information and Communication Engineering. The analysis showed that the highest frequency was Data (2,038). Therefore, we discuss the limitations and practical implications of the study based on the analysis results.

참고자료

· 없음