최근 데이터 기반의 스마트시티를 이룩하고자 하는 다양한 시도가 발생하고 있다. 데이터 기반의 스마트시티를 위해서는 국내 108개 지자체에 보급된 스마트시티 통합플랫폼 활용을 통한 시너지를 발휘하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 도시 플랫폼 간 상호운용성을 향상하기 위해 도시 데이터 플랫폼으로 연구 중인 스마트시티 데이터허브와 스마트시티 통합플랫폼 간의 연동 구현 사례로써, 스마트시티 통합플랫폼의 도시 상황 이벤트를 스마트시티 데이터허브로 연계하고, 스마트시티 데이터허브에서의 데이터 융·복합 분석 결과로써 도시 예측 이벤트를 스마트시티 통합플랫폼으로 연계한 구현 사례를 기술한다.
국/내외의 공공 데이터 공유 개방 흐름에 힘입어, 데이터기반의 다양한 비즈니스 기회가 창출되면서, 데이터를 효과적으로 공유 관리하기 위한 오픈 데이터플랫폼이 공공, 과학기술 분야를 중심으로 확산 발전하고 있다. 공공분야에서는 공공데이터 공유를 위한 CKAN, Socrata 등의 플랫폼이 있으며, 연구분야에서는 DSpace를 기관 데이터 공유 레파지토리(repositories)들이 있다. 국내외에 이러한 플랫폼을 이용하여 데이터를 공유하거나, 분야별로 데이터 저장소들이 증가일로에 있다. 나아가, 최근 단순히 공유하는 것을 뛰어넘어 사용자들에게 데이터 분석을 용이하게 하는 분석 개발 서비스환경을 제공하는 시도가 MS, Google, AWS등에서 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 일련의 플랫폼 개발 동향 및 그들의 특징을 살펴보고, 현존하는 분석형 데이터 플랫폼이 지향하는 기능들에 대해 살펴보기로 한다.
본 논문에서는 에너지 데이터 플랫폼에서의 데이터 거래 가이드라인을 연구 및 제안한다. 타 산업에서의 데이터 플랫폼들의 현황과 에너지 데이터 플랫폼 구조를 분석하여 에너지 데이터 거래에서의 이해관계자를 정의한다. 또한, 타 산업에서의 데이터 거래가이드를 분석하여 에너지 거래 가이드 구성요소와 거래 계약 거래 원칙을 정의한다. 에너지 데이터 거래 가이드의 구성 요소로는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙, 데이터 구매 및 판매비용 산정 방안, 데이터 플랫폼 이용료 산정 방안, 데이터 거래시 법적 쟁점으로 구성된다. 본 연구에서는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙에 대해 정의하였다.
'국가 연구데이터플랫폼'과 '바이오 연구데이터플랫폼'은 비교적 최근 구축되어 활발하게 각각의 생태계를 만들어 가고 있다. 따라서 다른 메타데이터 표준을 기반으로 독립적으로 구축되어 향후 상호운용성의 문제가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 각 플랫폼의 메타데이터 요소를 매핑하고, 이를 검증하여 상호운용성을 확보하기 위한 기반을 제안하는 것이다. 이를 위해 각 플랫폼의 메타데이터 표준을 분석하고 크로스워크 대상을 선정하여 매핑한 후, 바이오 분야 전문가를 통해 매핑된 요소의 적합성을 검증하고 더 적절한 매핑 요소를 추천받아 데이터셋 및 파일에 대한 메타데이터 요소를 도출하였다. 이를 통해 각 플랫폼의 메타데이터가 의미적으로 연결될 수 있는 가능성과 상호운용성 확보를 위한 기반을 확인할 수 있었다.
사물인터넷은 응용서비스, 플랫폼, 네트워크, 디바이스의 4계층으로 이루어진다. 사물인터넷의 전체적인 구조도를 보면, 다양한 디바이스가 사물인터넷 플랫폼에 센싱 빅데이터를 전송하고, 사물인터넷 플랫폼에서 수집된 데이터를 이용하여 응용서비스에 정형화된 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 현재의 사물인터넷 플랫폼의 구조는 수백만개의 디바이스에서 생성되는 데이터를 관리하여 플랫폼에 높은 트래픽과 계산부하가 야기될 수 있는 구조이며 이로 인해 해당 플랫폼과 연동된 모든 응용서비스의 가용성이 낮아지고 단일장애지점(Single point of failure)의 원인을 제공한다. 본 논문에서는 단일장애지점에 대한 문제점을 해결하기 위해서 중앙화 된 사물인터넷 플랫폼 대신에 탈중앙화 된 사물인터넷 구조를 위한 방법을 제안하고자 한다. 특히 사물인터넷 플랫폼의 요구사항을 분석하여 탈중앙화 된 사물인터넷 플랫폼에서의 요구사항을 도출한다. 더 나아가 블록체인기반의 탈중앙화 된 사물인터넷 플랫폼을 통해서 기존의 4계층 사물인터넷 구조에서 3계층 사물인터넷 구조로 나아가는 방법을 제시한다.
기존 Web2.0 시대의 플랫폼 기업은 서비스를 통해 생성된 개인 데이터로 다양한 비즈니스를 창출해왔다. 하지만 데이터 제공자인 개인은 해당 수익에서 제외되는 모순된 상황에 놓였다. 이에 개인이 자신의 데이터를 적극 관리·통제하면서 능동적으로 활용할 수 있는 개념인 마이데이터(MyData)가 등장했다. 국내에서는 '20.8월 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 통과되면서 신용정보법에 근거해 금융 분야 마이데이터 서비스가 활성화되기 시작했다. 그러나 현존하는 마이데이터 플랫폼은 중앙화된 시스템으로 본래 취지와 다르게 개인의 데이터 소유권과 통제권을 보장하기에 부족하다. 이에 본 논문에서는 기존 마이데이터 플랫폼의 한계점을 분석하고, Web3.0 등 변화하는 환경에서 개인의 데이터 주권을 보장하고, 데이터 가치를 공정하게 분배받을 수 있는 DID 플랫폼 기반의 마이데이터 서비스 모델을 제안한다.
본 연구는 바이오 분야 연구데이터플랫폼인 K-BDS를 대상으로, 연구데이터 메타데이터의 품질이 연구데이터플랫폼의 활성화에 미치는 영향 및 이 관계에서 연구데이터플랫폼 이용에 관한 동기부여 요인의 매개효과를 밝히고자 하였다. 먼저 세 변인 간 구조적 관계를 구조방정식모형, 부트스트랩을 통해 분석하였으며 분석 결과, 연구자가 메타데이터의 품질에 대해 중요하다고 생각할수록 연구데이터플랫폼 이용의 동기부여 정도, 그리고 플랫폼의 활성화 의도가 높아지는 것으로 나타났다. 또한 동기부여 요인의 매개효과도 확인되었다. 추가적으로 각 변인의 하위요인간의 세부적인 구조를 회귀분석과 Sobel test를 통해 파악하였다. 그 결과 바이오 분야의 연구데이터 공유의 활성화를 위해서는 검색가능성을, 연구데이터 재이용의 활성화를 위해서는 발견가능성을 높이는 것이 가장 효과적이며, 인용가능성은 플랫폼의 활성화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 플랫폼을 활성화하기 위해서는 우선적으로 메타데이터 품질을 향상시킴으로써 시스템적인 지원을 충분히 하는 것이 중요하며, 이를 통해 플랫폼에 대한 신뢰를 높이고 인용에 대한 혜택을 제도적으로 정착시켜 갈 필요가 있다는 시사점을 얻을 수 있다.
본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.
빅데이터 및 머신러닝 플랫폼을 구축하기 위해선 많은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터 엔지니어가 필수인데, 초급 엔지니어들은 경험 부족으로 인해 기업의 수요를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 초급 데이터 엔지니어가 쉽게 접근 가능한 오픈소스를 활용한 빅데이터 플랫폼과 머신러닝 플랫폼을 통합한 7개층으로 이루어진 '데이터 플랫폼'을 제안한다. 향후 제안하는 플랫폼의 현실적인 검증을 위해 계층간 연계가 얼마나 용이한지에 대해 후속연구가 필요하다.
디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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