최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.
본고에서는 한국을 비롯하여 미국, 일본, 유럽의 최근 빅데이터 특허시장을 분석하였다. 분석결과 빅데이터 특허시장은 미국이 세계시장을 독과점하는 구조로 나타났다. 전 세계적으로 가장 활발한 특허 활동을 전개하고 있는 미국 특허를 대상으로 빅데이터 연구개발 트렌드를 조망해 보면 과거에는 다수 기업들에 의하여 많은 특허출원이 이루어지는 경향을 보였으나, 최근 들어 기존 기업들 간의 경쟁이 심화되면서 대기업 위주로 특허출원시장이 재편되어 가는 경향을 보이고 있다. 한편 과거에는 데이터 분석 및 처리기술에 많은 특허출원이 이루어졌으나 최근에는 데이터 운영 및 관리기술로 옮겨가는 것으로 조사되었으며, 특허출원 건수도 과거에 비하여 대폭 증가하고 있는 경향을 보이고 있다. 우리나라의 경우 실시간 처리기술, 저장기술, 표현기술은 상대적으로 높은 출원 점유율을 보이고 있으나, 데이터 수집 및 분석기술은 상대적으로 점유율이 낮게 나타나 관련 기술 강화를 위한 대책 마련이 시급한 것으로 조사되었다. 정부는 이를 위하여 데이터 사이언티스트 양성을 위한 정책적 지원을 확대할 필요가 있다.
사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이란 사물 인터넷으로서 사물을 서로 연결 및 통신하여 정보를 주고 받을 수 있게 하는 기술이다. 사물 인터넷의 급속한 성장으로 인해 수많은 데이터가 발생하게 되었고, 이러한 이유로 인해 빅데이터(big-data) 기술이 대두되었다. 빅데이터는 정형 데이터 뿐만 아니라 사진, 동영상 등의 비정형 데이터 또한 분석하고 활용하는 기술이기 때문에 사물 인터넷과 빅데이터 기술은 서로 보완적인 관계에 있다. 이러한 두 가지 기술의 특성에 기초하여, 본 논문에서는 빅데이터와 사물 인터넷에 대한 정의와 동향에 대하여 알아보고 이러한 두 가지 기술을 연계해 활용한 실제 플랫폼과 스마트 시티 등에 대한 실생활에 쓰이는 실제 사례 및 기술들에 대해 연구하였다.
국제민간항공기구(ICAO)의 차세대 항행시스템(new CNS/ATM) 전환계획에 따라 전 세계적으로 항공통신, 항법, 감시 및 항공교통관리 분야의 항행안전시설과 대응되는 항공기 탑재시스템의 변화가 진행되고 있다. 특히 항공통신과 감시 분야에서는 공대지 데이터링크 기술을 활용한 새로운 항공교통서비스(CPDLC, ADS, ADS-B, FIS-B, TIS-B)가 도입되어 공역 처리능력을 제고하고 항공운항 안전에 기여하며 조종사와 관제사의 편의성을 대폭 향상시킬 것으로 기대되고 있다. 현재 민간항공에서 활발히 이용되고 있는 대표적인 데이터링크 기술인 ACARS 시스템은 국제민간항공기구가 표준화하여 제정한 VDL 기술로 대체되고 있으며 HFDL, Mode S, AMSS, UAT 등이 현재 가용한 데이터링크 기술로 개발되어 활용되고 있다. 미국과 유럽을 중심으로 관련 기술에 대한 검증과 시범 운용 사업이 활발하게 진행되고 있으며 2020년 이후를 대비한 미래 항공통신 신기술 연구에도 세계가 매진하고 있다.
본 논문에서는 현재까지 개발된 공대지 데이터링크 기술의 특성을 개관하고 관련 응용기술 구현 현황과 데이터링크 관련 세계의 미래 통신기술 연구 동향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 효율적인 의사결정 지원을 위해 SHADE 기반의 공유 데이터 접근 활동들에 대한 절차를 제안한다. 먼저 SHADE에 대한 개념 및 기술구조를 제시하고 공유 데이터 접근을 위해 요구되는 핵심 기술, 즉 데이터 디렉토리 서비스 기술, 데이터 미디에이션, 복제 기술에 대한 개념과 특징을 분석한다. 그런 다음 SHADE 기술구조 하에 효율적으로 공유 데이터에 접근할 수 있도록 4개 활동 각각에 대해 절차를 제안한다. 제안한 절차에는 5단계의 디렉토리 서비스 및 4단계의 검색 절차, 데이터 미디에이션을 이용한 5단계의 데이터 중개 절차, 미들웨어를 이용한 7단계의 실시간 데이터 교환 및 4단계의 데이터 복제절차가 각각 포함된다. 향후 제안한 공유 데이터 접근 절차를 통해 정보체계 간 데이터 연결 능력이 향상될 뿐만 아니라 이를 통해 정확하고, 신속한 의사결정 지원에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.
다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형 서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.
다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.
현재 국내 해양에 설치된 항로표지를 통해 해양 상태에 대한 다양한 정보가 수집/관리되고 있으며, 기상청에서 제공되는 기상 데이터 등 항로표지 데이터와 연계를 통해 유용한 서비스 개발이 가능한 데이터가 생상되고 있으나, 각 데이터의 관리 주체/시스템이 분산되어 효율적으로 활용되기 어려운 실정이다. 이에, 본 논문에서는 항로표지 데이터와 타 시스템에서 수집/관리되고 있는 데이터의 연계/분석을 통해 항로표지 데이터 기반의 다양한 서비스 개발에 활용 가능한 스마트 항로표지 빅데이터 플랫폼 구축 기술을 제안한다.
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 핵심 기술 중 하나는 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간에 데이터를 이동시켜 항상 사용자와 가까운 거리에서 서비스를 제공한다는 점이다. 그만큼 엣지 서버간의 데이터의 이동이 빈번하다. IoT 기술이 발전하고 사용영역이 확대됨에 따라 생성되는 데이터 또한 증가하기 때문에 각 데이터를 정확하게 추적하고 처리할 수 있는 기술이 필요하다. 개인정보와 같은 민감한 정보들에 대해서는 더욱 그러하다. 현재 클라우드 시스템 안에서 데이터들의 이동 및 유통에 대한 추적과 추적 기술에 기반한 데이터의 폐기 기술이 존재하지 않아 엣지 컴퓨팅 서비스의 사용자는 해당 데이터가 현재 어떤 곳에 위치하는지, 사용자가 데이터의 삭제를 요청할 경우 클라우드 시스템 내에서도 데이터가 제대로 제거되어 있는지 등을 확인할 수 없다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅환경에서 각 엣지 서버와 중앙 클라우드에 저장되는 데이터들에 대해 데이터의 이동과 유통에 대한 추적 데이터를 생성, 관리하는 추적 데이터 서버를 구축하여 엣지 컴퓨팅환경에서 저장된 모든 데이터의 흐름을 정확하게 추적할 수 있는 기술과 추적 데이터를 활용하여 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간의 이동하는 로컬 데이터와 분산 파일시스템에 저장된 데이터들을 정확하게 추적하고 이를 활용하여 데이터를 완벽하게 제거하는 기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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