Hello 은화!

2022년 한국마케팅연구원 (학술저널) - 헬시플레저 마케팅

최근 MZ세대 사이에 '헬시플레저'라는 새로운 트렌드가 떠오르고 있다.
헬시 플레저는 '트렌드 코리아 2022'에서 새롭게 소개된 용어이며
현재 마케팅 업계에서 주목 해야 할 요소로 꼽힌다고 한다.

헬시 플레저는 건강관리 자체를 즐겁고 장기적으로 이어나가려는 목적이 반영된 생각이다.
건강관리를 과정 자체를 만족스럽고 즐겁게하는 트렌드이며 
반대 용어로는 '길티플레저'(해서는 안되는 일을 하면서 즐거움을 얻음)가 있다. 

먼저 스포츠와 식습관에서 많은 변화가 있었는데
스포츠에서는 단순히 헬스, 필라테스 말고도
등산, 클라이밍과 같이 여러 재미를 얻을 수 있는 운동 종목이 인기가 높아졌다. 
식습관에서는 일상적으로 먹는 음식을 계속 이어서 먹되,
건강한 대체제(제로음료, 스테비아..)를 넣어 입은 즐겁지만 몸은 건강하게 지키는 음식의 소비가 많아졌다.

이러한 헬시 플레저의 예시는 다음과 같다.
1) 스포츠 분야
- 피트니스 게임인 닌텐도(링피트 어드벤처)
- 헬스케어 앱(런데이)

2) 식품
- 아임닭 (닭가슴살)

'어차피 다이어트 할 거라면 행복하게 한다'의 줄임말로 '어다행다'라는 줄임말이 있다.
MZ세대에서는 건강관리는 '절제'의 개념에서 지속 가능한 즐거움으로 자리 잡았다.

식품업계에서는 불필요한 성분의 함량을 줄이고 식품 본연의 맛을 최대한 살린 로우 스펙 제품이 인기있다고 한다.

식품업계 말고도 다른 업계 마케팅에서는 이러한 헬시플레저 관련 제품에 주목할 필요가 있다는 생각이 들었다. 

2017년 한국빅데이터학회지 - 의료기관 빅데이터 품질관리의 필요성과 사례 분석

보건의료는 약간의 효율성 개선 만으로도 비용절감 효과가 크며, 그에 따른 비경제적 파급효과도 크기 때문에 빅데이터 분석이 매우 중요하며 필요한 분야이다. 하지만 보건의료 분야에서 빅데이터 활동이 활발하게 이루어지않고 있다.
본 논문에서는 의료 빅데이터 품질관리의 중요성과 필요성을 강조하였으며 여러 문헌조사를 통해 의료 빅데이터의 방향성을 제시하였다.

 의료 빅데이터 품질관리의 실패에는 크게 네 가지가 있다. (2016년 ECRI 보고서)

첫 번째, 데이터관리 시스템과 작업의 흐름이 맞지 않은 경우
두 번째, 환자 등록 시 잘못된 정보가 입력되거나, 다른 인물과 정보가 바뀌는 등의 환자식별 오류
세 번째, 검사 결과의 보고를 제 때에 하지 않는 경우와 추적조사를 실패하는 경우
네 번째, 데이터의 단위 혼용과 관련된 실패

위의 네 가지는 외국 기준으로 정리된 네 가지이며
한국에서 의료 빅데이터 품질관리 수준이 낮은 이유는
품질 관리에 대한 인식저조로 인해 품질관리 전문인력이나 예산이 부족한 것이다. 

본 논문에서는 Y의료원의 TFT의 활동을 언급하였는데 
확실히 다른 분야(제조..)와 다르게 의료 업계는 빅데이터를 활용한 시스템 도입이 되어있지 않았다
이러한 이유는 한국의 개인정보 관련 법안이나 인식때문이라고 도입이 힘들기 때문이라는 생각이 들었고
한국의 빅데이터 관련 종사자들이 개인정보라는 벽을 이겨내서
한국에도 의료 빅데이터 연구가 활발하게 진행되었으면한다. 

2013년 한국디지털정책학회 - 가중치 산출방법에 따른 고객만족도지수의 비교

본 논문은 여러가지 가중치 산출방법을 적용하여 고객만족도지수를 비교하는 논문이다.

업무적으로 가중치 관련 리서치가 필요하여 이 논문을 선택하게되었다.

가중치 산출방법을 크게 주관적 방법과 통계적 방법, 두 가지로 구분하였다.
주관적 방법은 고정총합법을 다뤘으며 통계적 방법에서는 상관분석, 회귀분석, 주성분분석, 요인분석, 구조방정식를 다뤘다.

본 논문을 보면서 기억에 남는 부분은 두 가지 부분이 있었다.

첫번째는 상관분석과 회귀분석의 조합인데,
이것은 회귀분석은 변별력은 높으나 안성적은 떨어진다는 특징이 있고
상관분석은 안정성은 높으나 변별력이 약하다는 특징을 활용하여 제안한 모델이다.
가중치를 50%의 비율로 보완한 Hybrid 방법의 가중치 산출방법인데 이 모델은 조용준, 김영화[1] 논문에서 제안하였다.
본 논문에서는 이론적 배경에서만 다뤘지만 이러한 분석방법이 있다는 것을 알게되어 주의깊게 봤던 것 같다.

두번째는 본 연구의 분석결과 중 한가지로 '최종 고객만족 도지수를 비교한 결과 구조방정식, 회귀분석, 상관분석, 산술평균, 주성분분석, 고정총합법, 요인분석의 순으로 높게 나왔다.' 부분이다.
위에서 언급한 Hybrid 방법의 가중치 산출방법을 사용하였을때는 연구결과가 어떤식으로 나올지 궁금하여
추후 연구를 해보고 싶었다.

본 논문에서는 마지막으로 가중치를 부여하여 고객 만족도지수를 산출하는 방법은 방법론에 따라 다르게 나타나기 때문에 그 원리를 바르게 이해하고 신중을 기해 적용해야 한다고 하였다. 고객 만족도지수 뿐 만 아니라 여러 분야에서도 가중치 도입시 도메인 지식과 원리를 제대로 이해하고 신중하게 가중치를 도입해야된다는 생각이 들었으며 역시 분석을 공부한다면 가중치 쪽은 필수적으로 공부해야된다는 생각을 다시 한번 하게 되었다. 

[1] Y. J. Cho, Y. H. Kim, Hybrid Computing Method for Customer Satisfaction Index. The Korean Journal of Applied Statistics, Vol. 19, No. 1, pp. 43-55, 2006.

2020년 한국전자통신학회 - 빅데이터를 이용한 범죄 예측 시스템에 관한 연구

기존의 범죄 관리 시스템은 관리자가 모니터링 화면을 보고 범죄를 인지하여 관리하는 시스템이기 때문에 범죄 예방보다는 초기 대응을 중심으로 움직인다.

본 연구는 기존의 시스템과 다르게 단순 영상 촬영 분석뿐만 아니라 빅데이터 기반의 영상분석 신호 패턴 분석과 데이터를 융합하여 범죄 행위가 의심되는 상황을 검출하고 있다. 

또한 이러한 범죄 예측 시스템은 오경보 발생시 관제 불능 상태까지 영향을 미칠 수 있기 때문에 오경보율의 최소화가 중요하다. 이러한 오경보율을 낮추기 위해 단순 영상 분석뿐만 아니라 복합 상황 분석 시스템의 필요하다.

본 연구에서는 영상변화 센서의 동작을 분석하여 영상으로만 범죄를 인지하는 것이 아닌 진동이나 소리센서의 개념도 도입하였는데 이 부분도 기존의 범죄 예방 시스템과의 차별성이라고 생각이 들었다. 

<경보 발생의 조건>

영상 변화 센서의 동작 + (진동센서 동작 or 소리센서 동작) => 경보 발생

1. 그라파나 설명

1) 그라파나 접속

초기 id, pw : admin

새로운 pw 설정!

2) 패널 설명

2. datasource 셋팅 알럿설정

1) datasource 셋팅

step 1, datasource -> add datasource

step 2, 데이터 소스 선택

step 3, 데이터 소스 셋팅

      Host = 데이터 소스 IP : port number

                ( MySQL ex) xxx.xxx.xxx.xxx:3306 ) 

      Database = 해당 데이터베이스 이름 (스키마)

      User = DB계정            Password = DB비밀번호

step 4, Dashboard 생성 ( create ->dashboard -> add panel)

step 5, 쿼리 입력

↑빨간 박스 눌러서 쿼리문 입력 (쿼리는 5초에 한번 자동으로 실행됨, 실행 주기는 grafana.ini에서 설정 가능)

↑빨간 박스 눌러서 간격 설정 가능

2) 알럿 설정

step 1, alerting -> notification chanel -> add channel

step 2, 알럿 생성

step 3, SMTP 설정 (Test 하면 아래와 같은 에러 나옴)

1) grafana.ini에서 설정

2) gmail 설정

gmail은 새로 만드는게 좋음

gmail -> google 계정 -> 보안 -> 보안 수준이 낮은 앱의 액세스 -> 사용 설정

3) smtp 메일 서버 port 열기

4) SMTP 설치

- sendmail 설치 여부 확인 (아무것도 안뜸,,)

- sendmail 설치

- smtp 추가 설정

    SSMTP는 이미 구축되어진 SMTP 서버를 통해 자신의 계정을 이용하여 메일을 보내는 방법이다.

    예를 들어 자신이 운영하는 서버에서 메일을 발송해야하는 기능이 필요한 경우,

    GMail에 있는 자신의 계정으로 메일을 보낼 수 있음

step 4, 알럿 설정

VMware 버전 : VMware 14 Pro (14.1.7)

1. Ubuntu 16.04 설치 및 설정

1) 설치

2) 설정

sudo 비밀번호 초기 설정

2. Grafana 설치

사진의 아래는 생략

1) sudo apt-get install -y software-properties-common

2)  sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main"

    sudo wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add - 

    sudo apt-get update

3) 그라파나 설치

4) 서버정보 확인

5) 포트허용

6) 그라파나 시작

7) 그라파나 동작확인

8) (참고) 재시작 방법

sudo systemctl restart grafana-server

9) 접속 방법

* url

    localhost:3000

* 초기 id : admin

  초기 pw : admin 

성공!!!!

AWS의 EC2 인스턴스를 이용하여 웹서비스 배포

1. EC2 인스턴스 생성

인스턴스 시작

OS선택 (Ubuntu Server 18.04 LTS)

인스턴스 유형 선택 (프리티어) -> 검토 및 시작

시작!!!!!!!

키 페어 생성 -> 키 페어 다운 -> 인스턴스 시작

생성완료!!!!

2. 탄력적 IP 설정

네트워크 및 보안 -> 탄련적 IP

할당 !

할당완료 -> 탄력적 IP 주소 연결

인스턴스, 프라이빗 IP주소 선택 ( 1단계에서 생성한 인스턴스)

IP 연결완료!!!!!

(퍼블릭 IPv4주소, 탄력적 IP주소 바뀜)

3. git bash를 활용한 인스턴스 연결 

키페어 이름 바꿈.. ( serverkey -> pair ) , 본인이 지정한 키페어 이름 입력

ubuntu 18.04의 기본명은 ubuntu라서 ubuntu@'본인 IP (탄력 IP)' 

연결 완료!!!

1. crontab 설치

pip install crontab 

2. crontab 적용

sudo crontab -e 

1번 입력하여 nano로 수정

주기 형식 : *(분) *(시간) *(일) *(월) *(요일)

월-금, 새벽 2시 2분에 server.py 재시작

& = bg와 같음 (백그라운드에서 돌아가도록)