데이터의 폭발적인 증가와 함께 데이터를 통한 새로운 가치와 인사이트 도출에 주력하는 '빅데이터 시대'가 도래했다. 데이터 분석 기술의 발전에 따라 진단 및 치료 및 예방 분야에서 데이터 분석 및 활용의 중요성이 확대되고 있으며, 헬스케어 분야에서는 빅 데이터 활용이 부각되고 있다. 또한 2020년 1월 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보 통신망법, 신용정보법)이 통과되면서 가명 정보를 통한 다양한 빅데이터 활용이 가능해졌다. 그러나 다양한 정책과 규제, 일관되지 않은 데이터 품질, 전문 인력 부재 등으로 인해 헬스케어 분야의 빅데이터 활용은 여전히 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 헬스케어 분야의 빅데이터 활용 현황을 살펴보고 헬스케어 빅데이터 활용 활성화를 위한 해결과제, 해외사례, 방안 및 기대 효과를 분석한다.
본 연구는 본격적인 데이터 경제 활성화를 위한 데이터 3법 통과 이후 기업의 가명데이터의 활용과 관련한 기술과 적용 프로세스에 대하여 살펴보고, 기업이 가명 데이터를 활용하기 위해 준비해야 할 사항과 그 과정에서 발생하게 되는 불확실성을 제거하는데 기여하고자 하였다. 앞으로 기업에서는 기존 IT 시스템 관점의 정보보호 관리체계를 확장하여 데이터 프라이버시 보호 관점에서의 관리와 통제 및 제3자 제공 관점에서의 관리가 필요하다. 또한 내부이용자가 활용하는 데이터 이용환경에서조차 적절한 가명데이터 이용통제가 이루어져야 한다. 가명화 데이터 활용에 따른 시장 변화 및 이종 데이터 결합 활용을 통한 경제적 창출 효과는 매우 클 것이며, 이를 위해 조속한 시간 내에 데이터 활용 및 거래 활성화를 위한 적절한 비식별 조치 기준 및 위험도 판단 기준 수립이 준비되어야 한다.
급성장하고 있는 빅데이터 시장에서 주목받는 스포츠분야의 초창기 빅데이터 활용 범주는 선수의 기량과 경기력 향상을 위한 빅데이터 분석이 주를 이루었고, 이후 스포츠 환경 변화의 흐름으로 사물인터넷과 인공지능 기술과 같은 ICT 기술의 적용을 통해 보다 섬세하고 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 '빅데이터 기술'이 적용되었다. IT기업인 알리바바는 기존의 인터넷 콘텐츠의 유통 플랫폼을 통해 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 새로운 스포츠 경험을 제공하고자 빅데이터를 활용하였으며, 가상현실을 활용한 스포츠콘텐츠도 빅데이터 분석을 통해 기술 훈련에 활용되고 있다. 향후 스포츠콘텐츠의 빅데이터의 활용은 스마트 환경에서 무궁무진한 가치와 가능성을 가지고 있으나 스포츠콘텐츠를 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼의 부족과 한계점을 극복하는 것이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 스포츠콘텐츠를 제공하는 기업 또는 제공자의 인식의 전환과 스포츠 콘텐츠를 제공할 수 있는 전문인력을 양성하고 확보하는 것이 중요하며, 또한 스포츠콘텐츠로부터 쏟아지는 빅데이터를 체계적으로 관리 활용을 위한 시스템 개발을 위한 정책 추진이 필요하다. 이 외에도 빅데이터 활용에 있어 개인정보 노출문제를 해결하기 위한 사회적 논의를 통한 법적 제도 마련의 노력이 요구된다.
가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 드론산업이 발전하면서 다양한 드론 활용방법에 대한 연구와 특허 출원이 진행되고 있다. 드론에서 촬영된 사진은 실종자 수색, 농작물 생육 분석 등 다양한 목적을 위해서 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 연구개발이 이루어지고 있다. 사진에 저장되는 정보는 실제 촬영 이미지와 다양한 메타데이터를 포함하고 있으나, 카메라 제조사별로 포함되는 메타데이터의 구성이 상이한 상태이다. 본고에서는 드론에서 촬영된 사진내의 메타데이터를 사전에 정의된 표준 명세를 만족할 수 있도록 메타데이터를 정합하는 응용프로그램을 제시하였다. 본 프로그램을 활용하여 현재 수행중인 DNA+드론기술 개발과제의 참여기업들이 촬영한 드론 사진내의 메타데이터의 표준화를 함으로써, 이를 활용하여 다양한 응용 기술 개발을 담당하는 참여기업들이 표준화된 데이터를 활용하여 보다 용이하게 개발이 가능할 것으로 예상된다.
산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.
물 관리를 위해서는 물 관련 정보 혹은 데이터가 있어야 하며, 최근 효과적인 물관리를 위해서 스마트 물관리 혹은 빅데이터를 활용한 물관리가 자주 언급되고 있는 실정으로 물 관리에서도 일찍부터 빅데이터 활용의 중요성이 강조되어 왔으며, 유역관리는 본질적으로 다양한 정보의 수집 가공 처리를 필요로 하기 때문에 필수적으로 빅데이터 기술이 필요한 분야라 할 수 있다. 국내 물 환경관리는 대권역, 중권역 물환경관리계획, 수질오염총량제와 같이 오염원과 부하량을 기반으로 하여 목표수질의 달성여부를 통하여 유역을 관리하고 있다. 수질오염총량관리제도는 수질관리의 효율성, 각 행정 주체들의 책임성을 강화하여 목표수질을 달성하고자하는 제도로 환경과 개발을 고려한 국내에서의 핵심적 유역관리 제도이다. 이와 함께 각각의 특성을 가진 유역에서 유역특성을 반영할수 있는 유역관리방안이 필요하며 따라서 다양한 정보들의 활용하여 특성을 분석하는 빅데이터를 적용하여 유역의 특성을 반영한 유역관리방안을 연구하고자 한다. 수질, 기상, 수리, 수생태등 각 기관에서 제공하는 데이터를 융복합적으로 확보하여 유역 여건에 맞는 실현가능한 현실적인 물관리 대책이 필요하다. 이에 빅데이터 구축 및 데이터 분석을 적용하여 유역의 다양한 정보들을 활용하여 유역의 특성을 반영한 실효성 있는 유역에서의 수질관리방안의 마련하고자 한다.
4차 산업혁명시대를 맞아 데이터의 중요성은 심화되고 있으나, 개인정보보호 등의 문제로 데이터의 활용이 쉽지 않은 경우가 많이 있다. 형사사법정보는 범죄 예측 및 예방, 범죄수사 과학화, 양형합리화 등 다양한 활용가치가 예상됨에도 현재 개인정보보호와 형사사법정보 관련 법률적 해석 문제로 활용이 상당히 제한되고 있다. 본 연구는 형사사법정보의 구조화·범주화를 통해 '범죄데이터'로 전환하여 빅데이터로서 활용하도록 제안하였으며, '범죄데이터' 활용시 법률적 문제, 활용가치, 데이터 생성 및 활용시 고려사항을 전문가를 통해 검증하고 향후 전략적 발전방안을 도출하였다. 연구결과, '범죄데이터'는 개인정보보호문제는 해결된 것으로 보여지나, 형사사법정보 관련법에 명시할 필요는 있으며, 빅데이터 활용을 위해 분석 가능하도록 표준화된 형태로 정리되는 것이 시급함이 밝혀졌다. 향후 진행방향으로는 데이터 요소 도출, 용어사전 시소러스 구축, 데이터 등급화를 위한 개인민감정보 정의 및 등급지정, 비정형데이터의 정형화를 위한 알고리즘 개발 등을 제시하였다.
재해로 인한 피해가 급증함에 따라 이를 예방하기 위한 풍수해 피해예측의 필요성이 증가하였고 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 타 부처 및 각 지자체에서는 각종 재해지도들을 작성하여 만들어진 재해지도는 작성 유형과 방법 등에 따라 다양한 데이터와 서로 다른 정보를 포함하고 있어 데이터 정보를 표준화 시키고 필요한 정보를 효율적으로 찾아 연계 활용하기 위하여 본 연구를 수행하고자 한다. 메타데이터란 데이터에 대한 정보를 의미하며 데이터 변화의 근원과 변화의 흐름을 말한다. 메타데이터 관련 표준으로는 ISO19115(국제표준), KSXISO19115(국가표준), TTAS.KO-10.0139(유통목록 표준), TTAS.IS-19115(관리용 표준)이 있다. 본 연구에서는 국제표준을 준용하여 풍수해 피해 예측지도의 체계적 관리를 위한 메타데이터 설계 및 관리 시스템 구축 방안을 제시하고자 하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 구축을 위한 표준, 정보의 특성, 사용자 수준 등을 고려하여 설계 기본방향 설정하였으며, 풍수해 피해예측지도 정보 메타데이터 표준안 수립에 반영하였다. 그 결과, 메타데이터 패키지는 총 9개의 섹션(클래스)으로 구성하여 정의하였고 하위개체를 설정 및 연계하여 메타데이터 개체셋 정보를 구성하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 설계 제시를 위해 DB항목 조사 및 도출, 데이터 연계 활용 모델 구축, 프로토타입 개발순으로 연구를 수행하였다. 또한 표출 대상 데이터 항목별 분류, 방재활용 단계, 지역구분 등을 주제로 데이터 Mapping 자료를 작성하였고, 설계 기본 방향에 의하여 설정된 기준으로 데이터 항목별 메타데이터 DB를 작성하여 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템을 설계하였다. 본 연구 결과는 추후 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 및 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 모델 구축에 활용 가능하며 표준화 연계활용을 위한 연구에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 공공데이터 포털을 통해 개방된 도서관 관련 데이터의 현황을 다각도로 살펴보며, 공개된 데이터의 수준과 공개 주체에 따라 데이터의 활용 정도에 어떠한 차이가 나타나는지 분석하였다. 또한 데이터의 공개주체를 지방자치단체와 국가 및 공공기관으로 구분하여 데이터에 부여된 키워드를 활용해 PathFinder Network 분석을 수행함으로써 양 주체가 공개한 데이터의 주제 군집과 중심성에 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 그 결과 국가 및 공공기관이 공개한 데이터로부터는 연구자료 등을 중심으로 4개의 주제군집이, 지방자치단체가 공개한 데이터로부터는 소장자료, 평생교육프로그램 등을 중심으로 8개의 주제 군집이 형성되었으며, 국가 및 공공기관이 공개한 데이터가 학교 및 공공도서관의 단순 현황을 주로 공개하고 있는 지방자치단체 공개 데이터보다 높은 활용도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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