4차 산업혁명으로 글로벌 비즈니스 환경이 빠르게 변화함에 따라 기존에는 없던 새로운 직종들이 등장하고 있다. 새롭게 등장한 직종 중에 최근에 기업들이 가장 많은 관심을 가지고 있는 직종은 '데이터 과학자 (Data Scientist)'일 것이다. 인터넷과 같은 정보통신 기술이 우리들의 생활에서 차지하는 비중이 커지면서 온라인에서의 활동 뿐만 아니라 오프라인 상에서의 활동에 대한 데이터가 매시간 컴퓨터에 저장되어 빅데이터를 생성하고 있다. 기업들은 이런 빅데이터로부터 새로운 기회를 창출하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 이런 기업의 노력과 함께 새롭게 등장한 직종이 바로 '데이터 과학자'이다. 빅데이터 시대를 이끌어갈 유망 직업인 데이터 과학자에 대한 수요는 끊임없이 증가되고 있지만 공급은 여전히 부족한 현황이다. 분석과 관련된 기술과 도구들이 새롭게 개발되고 있음에도 불구하고 기업은 여전히 이러한 기술을 목적에 맞게 활용할 수 있는 전문가를 찾는데 있어서 많은 어려움을 겪고 있다. 데이터 과학자 부족 문제를 심각하게 만드는 주요 이유 중 하나는 데이터 과학자 직무에 대한 이해가 부족하다는 점에서 찾을 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 기업에서 필요로 하는 데이터 과학자의 역량을 기업의 실제 채용정보를 정성적으로 분석하여 보았다. 연구 결과, 과거 소프트웨어 엔지니어나 시스템 분석가들에게 요구되었던 Technical Skill과 System Skill 뿐만 아니라 비즈니스 컨설턴트나 Project Manager에게 요구되었던 비즈니스 관련 스킬이나 효율적인 팀워크를 위한 대인관련 스킬도 광범위하게 요구됨을 발견하였다. 본 연구결과를 통하여 데이터 과학자란 직업에 관심을 가지고 있는 사람들과 데이터 과학자를 채용하기를 원하는 기업에게 가이드라인을 제공하여 줄 것으로 기대하고 있다.
일반 PC의 메인 메모리에 올릴 수 없는 거대 용량의 데이터의 경우 가시화를 통한 해석을 수행하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 거대 용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 분산 환경에서의 가시화 서버의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가시화 서버는 가시화 관리자, 네트워크 관리자, 데이터 관리자로 구분되며 이들 관리자를 통해 복수의 사용자에 대한 가시화 서비스 제공, 거대 데이터의 실시간 동적 데이터 분할 및 할당 및 실시간 가시화를 지원한다.
분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.
연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.
IoT 장치들은 연구, 의료, 금융, 민생 분야 등에 지원하고 있으며 취약한 보안 메커니즘으로 인하여 IoT 네트워크의 개인정보 안전성이 중요해지고 있다. 안전한 다자간 계산은 서로 믿지 않는 참여자라도 데이터 수요자에게 원본 데이터를 누설하지 않는 범위 안에서 다자간 연합 계산 능력을 제공한다. 상업 네트워크나 산업 네트워크에서는 대량의 데이터는 다른 플랫폼들과 통신하기 때문에 기업이나 개인의 개인정보 데이터가 통신 과정에서 도청될 경우 데이터 보유자에게 막대한 경제적이나 잠재적인 손실이 발생한다. 본 논문에서 데이터 통신 과정을 계층별로 정의하여 블록체인에 기반의 안전한 다자간 계산 아키텍처를 제안한다. 제안하는 이키텍처에서 블록체인을 사용함으로써 데이터의 유효성 및 검증 가능성을 보장한다. 인증된 데이터로 안전한 다자간 계산 수행하기 때문에 통신과정의 보안성 및 기밀성도 확보한다. 암호학 및 블록체인 기술의 지속적 발전 및 활성화에 따라 제안하는 아키텍처가 지속적으로 개선할 잠재력이 있다.
시대적 필요와 사회적 요구에 따라 데이터 과학 분야의 전문가로 성장할 수 있는 학생을 선발하기 위한 입학 평가 체계의 구성은 중요하다. 본 연구는 융·복합 역량을 갖춘 인재 선발의 중요성을 고려하여 데이터 과학 분야 대학원 입학 평가 체계를 분석하고, 시사점을 도출하기 위한 목적에서 진행되었다. 목적 달성을 위해 전 세계 대학원 데이터 과학자 과정을 대상으로 총 7개국 22개 대학원을 선정하였다. 선정된 대학원들을 지원 자격, 입학 전 필요 기술, 입학 조건, 선발 방법별로 분석하였다. 분석 결과, 지원 자격은 '최소 학사학위 소지자 또는 학사과정 전공과 관계없이 입학 지원 가능한 학교(63.6%)', 입학 전 필요 기술은 '교육과정 이수에 필요한 입학 전 기술을 명시한 학교(63.6%)', 입학 조건은 '별도 입학 조건이 따로 명시되어 있지 않은 학교(81.8%)', 선발 방법은 '서류 심사로만 학생을 선발하는 학교(68.2%)'가 가장 많았다. 이상을 토대로 본 연구는 데이터 과학자 과정의 결과를 정리하고, 입학 평가를 객관화하기 위한 시사점을 제시하였다.
4차 산업의 근간이 되는 빅데이터 시대가 도래하면서 대부분의 관련 업계에서는 데이터에 대한 저장, 통계분석 및 시각화 기술 중심으로 관련 솔루션들이 개발되고 있다. 하지만 빅데이터 기술의 근본적인 발전을 위해서는 인공지능을 이용한 예측 분석기술의 발전이 필요하다. 하지만 이러한 고급기술은 현재 데이터과학자라고 불리는 일부 전문가에 의해서만 가능한 수준이다. 이를 극복하기 위해서는 데이터에 대한 통찰력을 지닌 비전문가(시민 데이터과학자)가 빅데이터 분석 과정을 저비용으로 쉽게 접근할 수 있는 기반이 마련되어야한다. 본 논문에서는 고수준의 데이터과학 지식 없이 사용하기 쉬운 빅데이터 도구 및 기술의 도움으로 데이터를 분석하기 위한 서비스 과정을 제안한다. 이를 위해 필요한 예측 분석 시스템에 필요한 구성 요소와 환경을 정의하고 전반적인 서비스 설계 방안을 제시한다.
빅데이터 관련기술이 발전하면서 경영활동 전반에 데이터분석 기술이 도입되고 있다. 이에 따라, 데이터과학자는 4차 산업혁명 시대의 새로운 지식근로자로 부상하였다. 하지만 많은 기업들이 우수한 데이터과학자의 확보, 유지에 어려움을 호소하고 있는 실정이다. 일반적으로 지식근로자의 업무는 낮은 표준화 수준과 높은 모호성을 특징으로 한다. 따라서 자율적인 판단과 실행을 강조하는 셀프리더십은 지식근로자의 업무성과에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 셀프리더십의 효과에 주목하여, 데이터과학자의 셀프리더십이 조직몰입과 이직의도를 높일 것으로 예상하고 실증분석을 수행하였다. 또한 특성 활성화 이론을 기반으로 인지된 직무자율성이 셀프리더십을 향상시키는지도 확인하였다. 분석결과 데이터과학자의 셀프리더십은 조직몰입을 통해 이직의향을 낮추는 것으로 나타났다. 그리고 이러한 매개 효과는 인지된 직무자율성에 의해 조절되는 조절된 매개효과가 존재하였다. 본 연구는 지식근로자의 셀프리더십에 대한 이론적 이해를 넓히고 기업 경쟁력과 직결된 중요한 인적자원인 데이터과학자의 관리를 위한 실무적 시사점을 제공하였다.
과학기술 수용자는 과학기술 변화과정을 결정하는 중요한 이해관계자이다. 하지만 이들이 과학기술이슈에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 확인하는 기존의 방법들은 많은 노력과 시간이 필요한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 빅데이터 분석에 널리 사용되는 토픽모델링을 활용해 온라인 토론장에 게시된 글을 분석하여 한국인의 원자력발전에 대한 인식을 알아보고자 한다. 이것은 거시이슈들이 일반 과학기술 수용자 인식구조에 어떤 영향을 미치며, 변화된 인식구조의 지속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 빅데이터를 이용해 실시간으로 특정 과학기술이슈에 대한 일반인의 인식을 파악한다면, 과학기술 수용자(일반인)와 공급자(전문가) 집단 사이의 인식간극을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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