블록체인 분석 플랫폼은 블록체인에 저장된 데이터 기반의 다양한 산업분야 활용성 증대를 위하여 분산 블록체인 기반 대규모/대용량 데이터에 대한 고속 분석을 통하여 신뢰성이 보장되는 보안과 신뢰 기반의 데이터 서비스를 제공하기 위한 분석 플랫폼이다. 본 논문에서는 블록체인 분석 플랫폼에서 제공하는 데이터 분석 중 시계열 데이터에 대한 고성능의 분석을 제공하기 위한 시계열 데이터 인덱스의 설계와 구현에 대하여 기술한다.
최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.
클라우드 서비스에 기반한 글로벌 플랫폼 솔루션 기업은 인공지능과 빅데이터 서비스를 킬러앱으로 발전시키며 기업의 산업 솔루션을 제공하며 이것은 기업의 비즈니스 밸류 체인에 큰 변화를 가져오게 할 것이다. 제조 생산의 최적화에서 디자인과 마케팅, 유통 등이 중요해 지고 SCM와 고객 데이터가 수평적으로 연결되어 관리가 필요해지면서 기업의 모든 데이터도 하나의 플랫폼을 중심으로 데이터에 기반한 통합을 이루어 기업 의사 결정 모델을 구현하는 방향으로 발전하게 된다. 이러한 변화는 기업의 소셜, 모발 솔루션과 통합되는 디지털 혁신을 리드하고 있다. 또한 기업은 다른 기술 경쟁력을 가진 기업의 기술, 플랫폼 솔루션과 Ecosystem 비즈니스 파트너로 융합하여 새로운 비즈니스 모델을 만들고 산업과 지역의 경계를 넘어 새로운 에코시스템 마켓플레이스를 만들고 있다.
최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 다양한 분산 시스템 플랫폼이 등장하고 있다. 그 중 아파치 스파크(Apache Spark)는 하둡 플랫폼의 속도저하 단점을 보완하기 위해 인 메모리 처리를 지원하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 오픈 소스 분산 데이터 처리 플랫폼이다. 하지만, 아파치 스파크의 작업은 메모리에 의존적이므로 제한된 메모리 환경에서 전체 작업 성능은 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 메모리 용량에 따른 아파치 스파크 성능 비교를 통해 아파치 스파크 동작을 위해 필요한 적정 메모리 용량을 확인한다.
농업은 우리의 삶에서 빼놓을 수 없는 중요한 분야이며, 농업은 토지를 이용하여 다양한 작물들을 길러 음식을 만드는 기본이라고 말할 수 있다. 이렇게 중요한 농업 분야를 ICT 분야에서 가장 이슈가 되는 기술인 인공지능 기술과 결합하여 스마트팜과 같은 농업의 디지털화를 구축할 수 있다. 이와 같은 스마트팜 구축을 위해서는 기본적으로 다양한 작물의 빅데이터를 제공하고, 이 데이터를 바탕으로 인공지능을 수행하여 다양한 결과를 제공할 수 있다. 하지만 인공지능 연구를 수행하기 위한 시스템 및 플랫폼의 부재라는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발을 위한 과제를 통해 농업 빅데이터를 관리하고 인공지능을 연구자들이 손쉽게 수행할 수 있는 플랫폼을 개발하여 농업 분야의 작물 생산성 향상에 기여하고자 한다.
디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.
수산업은 현재 전통어로어업에서 양식업으로 패러다임이 급속히 전환되고 있으며, 수산자원 고갈, 어촌 공동화에 따른 기반 약화 등 다양한 문제점에 직면하여 있다. 이를 타개하기 위한 수산업의 기반 강화, 어촌 6차산업화, 관련 기술표준 수립, 신산업 발굴 등을 위해서 수산업의 중심산업, 주변 산업의 데이터와 공공 및 민간의 유관 데이터를 모두 포함하는 수산업 빅데이터 플랫폼의 구축이 필요하다. 데이터 센터기관이 수집, 연계, 전처리를 수행하고, 플랫폼 주관 기관이 빅데이터 플랫폼 구축, 운영 및 데이터마켓을 통한 수산업 데이터 선순환 체계를 조성하여 당면 위기 극복 및 스마트 수산업 헤게모니 확보, 가치이동의 핵심열쇠로 활용하여야 한다. 본 연구를 통하여 이를 성공적으로 추진하기 위한 정책적·기술적 빅데이터 플랫폼 구축 방안에 대하여 제안하고자 한다.
본 논문에서는 LoRa 노드에서 전송된 Uplink 데이터를 LoRaWAN 네트워크 서버에서 수신해 분해하는 작업을 진행하여 Key와 Value를 가지는 데이터로 변환작업을 한다. 변환된 데이터 중 실제 데이터를 포함하는 패킷을 각각 데이터화해 분류작업을 수행하고 기존 개발되어있는 oneM2M 플랫폼이 요구하는 데이터 형식으로 변환해 데이터를 전송, oneM2M 플랫폼에서 데이터를 저장하고, 다른 서비스에서 신규 데이터에 대한 처리를 바로 진행할 수 있도록 데이터를 전달하는 시스템을 구현한다.
빅데이터는 초연결·초지능·초융합으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 동력으로 이노베이션 창출, 비즈니스 모델 발굴을 위한 데이터 공유, 연계·활용이 중요하다. 그러나 빅데이터 플럇폼이 공유·연계를 고려하지 않고 폐쇄적으로 구축될 경우 양질의 풍부한 데이터 확보 및 활용이 어렵다. 따라서 본 논문은 데이터 생산·구축 및 연계·유통을 활성화 할 수 있도록 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례를 비교·분석하여 빅데이터 플랫폼 인프라의 발전 방향을 제시한다.
본 논문에서는 효율적인 AI 교육을 위한 데이터셋 아카이브와 데이터 활용을 위한 프로그래밍 플랫폼과의 연동 모듈을 제안한다. 데이터셋 아카이브는 공공데이터를 전처리하여 생성한 데이터를 모아 설계하며, 프로그래밍 플랫폼 코드비(CodeB)와 연동하여 데이터를 활용할 수 있도록 한다. 코드비(CodeB)는 파이썬 블록 프로그래밍 플랫폼으로 연동을 통해 데이터를 활용한 프로그래밍이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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