경영정보학회 '전자상거래 학술대회'…빅데이터·핀테크 미래를 말하다
소셜미디어 검색어 분석 정확도 80%까지 높여
인력배치 등 효율 극대화
[ 추가영 기자 ]
한국경영정보학회(회장 이호근)가 4일 서울 역삼동 한국과학기술회관에서 빅데이터와 핀테크(금융+기술) 사물인터넷(IoT) 등을 주제로 전자상거래 국제학술대회를 열었다. 기조 강연자로 나선 수다 램 애리조나주립대 교수는 빅데이터가 가져올 패러다임 변화를 강조했다. 이석우 다음카카오 공동대표는 ‘모바일 커머스 전략’을 소개했다. 한국경제신문 후원으로 열린 이날 학술대회에는 학계와 산업계 인사 1000여명이 참석했다.
빅데이터 분야 석학인 수다 램 미국 애리조나주립대 교수(사진)는 지난해 미국 댈러스시에 있는 파크랜드 임상혁신센터와 공동으로 진행한 연구결과를 소개했다. 소셜미디어, 센서 등을 통해 수집한 빅데이터를 분석해 독감과 같은 급성 전염병뿐 아니라 천식, 당뇨, 비만 등 만성 질환에 대해서도 방문 응급환자 수를 예측할 수 있다는 것이다.
“폐가 꽉 조이는 느낌을 받았다” “버스에서 숨을 쉴 수가 없었다” 등 소셜네트워크서비스(SNS) ?㎶沽?올린 글 가운데 ‘천식’ 증상에 대해 언급한 트윗과 일산화탄소, 이산화질소, 미세먼지(PM 2.5) 등 대기질 데이터를 분석해 방문 응급환자 수와의 상관관계를 분석하는 모델이다. 정확도는 75~80%에 이른다. 과거 방문 응급환자 수 추이만 분석했을 때의 예측 정확도 50%에 비해 크게 개선된 수치다.
램 교수는 “트위터 분석 결과를 추가해 모델의 예측력이 크게 높아졌다”고 말했다. 빅데이터 분석 결과를 활용하면 천식 발병률이 높아지는 시간대에 외출을 피하도록 유도하는 등 질병 발생을 예방할 수 있고, 응급실 인력 배치 등 자원배분의 효율성을 높일 수도 있다는 것이 램 교수의 설명이다. 램 교수는 “미국에선 사람들이 ‘내가 어제저녁에 뭘 먹었는지’ 등 의사에게 말하지 않는 식습관에 대한 것도 트위터에 기록한다”며 “이를 통해 당뇨, 비만 등 만성 질환 발생을 예측해낼 수 있을 것”이라고 말했다.
램 교수는 “빅데이터는 단순히 많은 데이터를 모은 것이 아니라 다양한 데이터를 의미있게 연결하는 것”이라고 말했다. 핵심은 유효한 텍스트만을 뽑아낼 수 있는 분석 틀을 확보하는 것이다. 독감과 관련된 검색어를 분석해 언제 독감이 유행할지를 예측하는 ‘구글 플루 트렌드’는 독감에 걸리지 않은 사람들의 검색 결과까지 포함한다는 문제가 제기됐었다.
추가영 기자 gychu@hankyung.com
사진=신경훈 기자 nicerpeter@hankyung.com
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소셜미디어 검색어 분석 정확도 80%까지 높여
인력배치 등 효율 극대화
[ 추가영 기자 ]
한국경영정보학회(회장 이호근)가 4일 서울 역삼동 한국과학기술회관에서 빅데이터와 핀테크(금융+기술) 사물인터넷(IoT) 등을 주제로 전자상거래 국제학술대회를 열었다. 기조 강연자로 나선 수다 램 애리조나주립대 교수는 빅데이터가 가져올 패러다임 변화를 강조했다. 이석우 다음카카오 공동대표는 ‘모바일 커머스 전략’을 소개했다. 한국경제신문 후원으로 열린 이날 학술대회에는 학계와 산업계 인사 1000여명이 참석했다.빅데이터 분야 석학인 수다 램 미국 애리조나주립대 교수(사진)는 지난해 미국 댈러스시에 있는 파크랜드 임상혁신센터와 공동으로 진행한 연구결과를 소개했다. 소셜미디어, 센서 등을 통해 수집한 빅데이터를 분석해 독감과 같은 급성 전염병뿐 아니라 천식, 당뇨, 비만 등 만성 질환에 대해서도 방문 응급환자 수를 예측할 수 있다는 것이다.
“폐가 꽉 조이는 느낌을 받았다” “버스에서 숨을 쉴 수가 없었다” 등 소셜네트워크서비스(SNS) ?㎶沽?올린 글 가운데 ‘천식’ 증상에 대해 언급한 트윗과 일산화탄소, 이산화질소, 미세먼지(PM 2.5) 등 대기질 데이터를 분석해 방문 응급환자 수와의 상관관계를 분석하는 모델이다. 정확도는 75~80%에 이른다. 과거 방문 응급환자 수 추이만 분석했을 때의 예측 정확도 50%에 비해 크게 개선된 수치다.
램 교수는 “트위터 분석 결과를 추가해 모델의 예측력이 크게 높아졌다”고 말했다. 빅데이터 분석 결과를 활용하면 천식 발병률이 높아지는 시간대에 외출을 피하도록 유도하는 등 질병 발생을 예방할 수 있고, 응급실 인력 배치 등 자원배분의 효율성을 높일 수도 있다는 것이 램 교수의 설명이다. 램 교수는 “미국에선 사람들이 ‘내가 어제저녁에 뭘 먹었는지’ 등 의사에게 말하지 않는 식습관에 대한 것도 트위터에 기록한다”며 “이를 통해 당뇨, 비만 등 만성 질환 발생을 예측해낼 수 있을 것”이라고 말했다.
램 교수는 “빅데이터는 단순히 많은 데이터를 모은 것이 아니라 다양한 데이터를 의미있게 연결하는 것”이라고 말했다. 핵심은 유효한 텍스트만을 뽑아낼 수 있는 분석 틀을 확보하는 것이다. 독감과 관련된 검색어를 분석해 언제 독감이 유행할지를 예측하는 ‘구글 플루 트렌드’는 독감에 걸리지 않은 사람들의 검색 결과까지 포함한다는 문제가 제기됐었다.
추가영 기자 gychu@hankyung.com
사진=신경훈 기자 nicerpeter@hankyung.com
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