최근 디지털 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 빅데이터, 데이터시각화, 정보시각화, 인포그래픽 등에 각종 언론매체 및 기관에서 관심을 기울이고 있다. 국내에서는 조선닷컴, 한겨레 신문 온라인판 등에서 데이터 시각화 및 인포그래픽을 선도적으로 다루고 있으며, 국외에서는 영국의 가디언, 월스트리트저널, 뉴욕타임즈 등에서 데이터 시각화 분야에서 두각을 나타내고 있다. 우리나라의 경우 데이터시각화 분야는 아직까지 디자인적인 측면에 중점을 두고 있다. 그러나 최근 주목받고 있는 데이터시각화 프로그램 중 Tableau Public 프로그램을 이용하면 좀 더 효율적인 인포그래픽을 제작할 수 있다. 본 연구에서는 Tableau Public을 통해 데이터 분석 및 인포그래픽을 제작하였다. 인포그래픽 제작을 위해 세계은행 데이터가 사용되었으며, 전세계자동차보유율을 분석하여 두 가지 결과가 도출되었다. 첫째, 고소득국가 그룹에서는 1인당 국민총소득이 증가할수록 기울기는 감소추세를 보였고, 중위소득국가에서는 증가추세를 보였다. 둘째, 기준기간에 비해 금융위기 기간에는 1인당 국민총소득 증가율에 따른 전년대비 자동차보유율 증가율이 1.7배 높게 나타났다. 본 논문에서는 Tableau Public을 이용한 데이터 시각화 사례연구를 통해, 기존 디자인 중심의 인포그래픽 제작환경에서, 향후 데이터 중심의 인포그래픽 제작 설계를 활성화시키고자 하였다. 그리고 더 나아가 데이터 중심의 인포그래픽은 과학적 연구, 그리고 정책결정을 위한 도구로써 널리 이용되어야 할 것이다.
4차 산업혁명시대에 사물인터넷의 역할은 엔드단에서 데이터를 수집하여 빅데이터를 기술을 통하여 분석하여 미래나 행동을 분석하는 시대에 있다. 따라서 사물인터넷의 특성상 보안에 취약하여 경량화된 보안 프로토콜이 필요한 실정이다. 또한 사물인터넷의 보급은 우리 생활을 많이 변화시키고 있다. 전 세계 IT 기업들은 이미 사물인터넷 기반의 제품과 서비스에 주력하고 있으며 전자기기를 통한 통신 뿐 아니라 일반 사물과의 통신이 가능한 만물인터넷 시대로 가고 있다. 사람과 사람, 사람과 사물, 사물과 사물이 시간과 공간의 제약을 받지 않고 상호작용하면서 정보를 수집하고 분석해서 적용하고 있다. 생활은 점점 스마트해 지지만 이에 반해 개인정보 유출의 가능성은 더욱 커져서 이를 악용할 경우 사생활 침해를 넘어 생명을 위협하는 경우도 생길 것이다. 따라서 본 연구에서는 개인정보 보호를 위협하는 보안 위협과 이에 대응하는 방안을 제안하여 4차산업혁명시대에 걸맞는 안전한 사물인터넷 환경을 구축하는데 필요한 대응책을 제시하였다.
사이버 공간에서 안전하게 시스템을 사용하기 위해서는 상황에 적합한 보안 솔루션을 사용해야 한다. 사이버 보안을 강화하기 위해 과거부터 현재까지 보안의 흐름을 정확히 파악하고 미래의 다양한 위협에 대비해야 한다. 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용하여 신뢰도가 높은 네이버 뉴스의 보안/해킹 뉴스의 정보보안 단어들을 수집 후 분석하였다. 첫 번째는 지난 7년의 연도별 보안 뉴스 기사수를 확인하고 추이를 분석하였다. 두 번째는 보안/해킹 관련 단어 순위를 확인 후 매년 주요 관심사를 확인하였다. 세 번째는 보안 솔루션별 단어를 분석하여 어느 보안 그룹의 관심도가 높은지 확인하였다. 네 번째는 보안 뉴스의 제목과 본문을 분리 후 보안 관련 단어를 추출 후 분석하였다. 다섯 번째는 세부 보안 솔루션별 추이 및 동향을 확인하였다. 마지막으로 연도별 매출액과 보안 단어 빈도수를 분석하였다. 이러한 빅데이터 뉴스 분석을 통해 보안 솔루션에 대한 전반적인 인식 조사를 수행하고 많은 비정형 데이터를 분석하여 현재 시장 추세를 분석하고 미래를 예측할 수 있는 정보를 제공하는 데 기여하고자 한다.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동객체 위치 예측 기술은 차세대 시공간 정보 서비스에서 요구하는 필수적인 기술로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 기존연구는 특정 어플리케이션에 종속적인 이동객체 위치 예측 질의처리 연구로서 증가하는 차세대 시공간 정보 서비스의 기술적 요구를 반영하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 실세계 공간 네트워크에서 이동객체들의 초대용량 시공간적 데이터를 토대로 필수적으로 예측에 필요한 기본적이고 다양한 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 범용적 분산 이동객체 예측 질의처리 프레임워크 설계를 제안한다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 한국의 주요 언론 매체를 통해 드러난 학교 공간 혁신 정책의 실행과 관련 이슈를 알아보는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 언론에서 발행한 학교 공간 혁신 관련 기사 총 519개를 수집하여 빈도 분석과 네트워크 분석을 하였다. 연구 결과를 기반으로 학교 공간 혁신의 특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 학교 공간 혁신은 미래교육에 대한 대응으로 추진되고 있다. 둘째, 사용자가 학교 공간 혁신의 주체로 참여한다. 셋째, 전문가는 협력 체제를 갖추어 학교 공간 혁신을 지원하고 있다. 넷째, 학교 공간 혁신에 지역사회를 적극적으로 참여시키고 있다. 다섯째, 교육부와 교육청의 주요 사업으로, 상향식과 하향식이 조화를 이루어 진행되고 있다. 본 연구 결과는 학교 공간 혁신 정책의 주요 이슈를 이해하고, 차후 연구와 실천에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발달로 인해 클라우드 기반의 컴퓨팅 자원의 활용은 다양한 분야에서 실생활에 적용되고 있다. 특히, 스마트 기기의 기술과 네트워크 인프라의 발달은 지역 스마트 디바이스와 클라우드 저장소간의 파일 공유에 대한 필요성을 더욱 촉진 시켰다. 하지만, 스마트 기기의 저장 공간 제약 사항으로 인해 클라우드 저장소에 파일을 저장하는 것은 지역 저장소의 저장 공간기아 문제를 촉발 시킨다. 이것은 클라우드 저장소 서비스에서 대용량의 파일 저장 공간을 제공하더라도 사용자는 저장소 부족 문제에 직면 할 수 있음을 의미한다. 본 연구에서는 스마트 기기와 클라우드 저장소간의 파일 관리 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 지역 스토리지 용량 관리 방법은 사용자의 최근 사용한 날짜를 기반으로 파일 사용 패턴을 계산하고 이를 기반으로 지역에 저장된 파일들 중 마이그레이션 되어야 할 대상들을 선정하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 본 연구에서 제시하는 방법을 통하여 대규모 빅 데이터 저장소와 저장 공간의 제약을 가지고 있는 지역의 소형 클라이언트 장치간의 파일 동기화에도 활용될 수 있다.
공간정보에 대한 수요자의 높은 기대수준을 만족시키기 위해서는 수요자가 원하는 다양한 주제에 따라 분석한 정보를 지도의 형태로 제공하여야 한다. LX 는 정부와 민간의 중간자로서 정부정책을 지원하고 공간정보산업이 활성화될 수 있도록 정보인프라를 구축하는 역할을 담당하여야 한다. 이에 본 연구에서는 LX 내외의 공공정보를 기반으로 다양한 시계열 자료를 융복합하고 빠르게 변화되는 국토공간 현황을 시공간적으로 분석하여 수요자 맞춤형 정보로 제공하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 주제도 제작관련 선행 연구와 국내외 주제도 제공 현황을 살펴보고 정보지도를 왜 LX가 제작해야 하는 이유를 제시하였다. 또한 3개 분야의 주제를 선정하고 주제별로 데이터 가공수준과 분석정도에 따라 주제를 세분하고 그 제작방법과 표현방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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