요즘에는 하드웨어의 발달 덕분에, 많은 기업들이 과거에 사용했던 데이터보다 훨씬 많은 양의 데이터를 조작하고 관리해야만 한다. 이런 이유에서, 기업들은 폭발적으로 증가하는 데이터를 수집하고 저장하고 다루기 위해서, 체계화된 도구, 플랫폼, 분석 방법론을 끊임없이 긴급하게 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 우선 빅 데이터의 주요 요소를 이해하고, 둘째로 이러한 요소들을 활용한 빅 데이터 애플리케이션을 위한 주요 요소를 정의한다. 셋째로, 빅 데이터 분석을 위한 다양한 분석 기법에 대해 연구하고, 마지막으로 빅 데이터 분석을 위한 인프라를 제안한다.
급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
최근들어 공공 정보화와 함께 정부기관, 지자체 및 다양한 정부산하기관에서 보유하고 있는 데이터를 공개하고 있는 추세이다. 즉, 공공기관이 업무수행의 결과물로 생성 및 수집한 다양한 전자화된 형태의 데이터를 공공데이터 포털사이트에서 개방하고 있다. 하지만 이를 사용하는 사용자는 데이터 형식의 이해와 데이터 처리 지식의 부족, 데이터에 대한 접근과 관리의 어려움, 수집 및 저장한 데이터의 이해를 위한 시각화 기술의 부족 등으로 빅데이터의 활용에 제한을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공공 사이트에서 제공하는 빅데이터를 데이터셋의 URL 및 API를 사용하여 데이터 포맷에 관계없이 데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 XML 구조를 이용하여 재가공하여 데이터베이스화하며, 데이터 융합을 통한 시각화가 가능하도록 하는 공공 빅데이터 수집, 선별 저장 및 시각화 플랫폼을 제안한다.
4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.
우리사회는 점점 더 융/복합 현상이 가속화되고, 광범위한 영역으로 확대되고 있다. 이러한 중심축에는 정보통신 기술이 자리잡고 있음은 당연한 일이다. 일례로 정보통신기술과 의료산업의 융합의 결과로 스마트 헬스케어 산업이 등장하였으며, 모든 분야에 정보통신 기술을 접목하고자 하는 노력들이 계속되고 있다. 이로 인해 우리주변에는 수많은 디지털 데이터들이 만들어지고 있다. 또 다른 한편으로는 대중화 되고 있는 스마트폰, 태블릿PC와 카메라, 게임기기등을 통하여 다양한 데이터들이 생성되고 있다. 본 연구에서는 광범위하게 발생하고 있는 빅데이터에 대한 활용 상태를 알아보고 빅데이터 플랫폼의 한 축인 처리 프로세스들에 대해 비교, 분석하였다.
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.
본 연구의 목적은 플랫폼 비즈니스 모델의 초기 활성화 문제점인 Chicken & Egg Problem 이슈를 짚어보고자 한다. 이를 위해 인터뷰 기반의 탐색적 연구를 수행하여 UGC 플랫폼의 초기 활성화 방안에 대해 각 요인들의 인과관계와 영향을 분석하였다. 본연구의 결과를 통해 전략적 시행착오의 오류를 최소화하는데 기여하고자하며 또한, 투자자 측면의 UGC 스타트업에 투자함에 있어 피투자기업의 마일스톤상 현재 위치를 알 수 있도록 해 객관적인 투자의사 결정을 할 수 있는데 실무적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
디지털 플랫폼 기반 온라인 유통 시장의 발전은 생활물류 영역에서 급격한 물동량 성장과 다양한 서비스 혁신을 촉진시키고 있다. 융복합 물류 기술개발에 대한 수요가 증가함에 따라 국가 차원에서 물류서비스 혁신을 위한 기술개발을 지원하고 있다. 디지털 플랫폼은 개별 단위의 표준을 개발하여 운영되고 있으며, 국가연구개발 사업에서도 자체 표준을 정의하고 있어 호환성 및 연계성 부족으로 인한 문제를 발생시킬 가능성이 높다. 이러한 문제해결을 위해 생활물류 전체에 걸쳐 개발된 표준 프로세스를 기반으로 시스템과 장비 사이의 데이터 연계를 위한 표준 데이터 흐름도를 정의하였다. 특히, 전체 프로세스에서 공통으로 유지 및 공유되어야 할 데이터, 업무 수행을 위해 연계가 필요한 데이터, 마지막으로 내부 운영 성과를 관리하기 위한 데이터로 구분하여 연계용 데이터를 중심으로 흐름을 정의하였다. 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 연구개발 성과의 실제 현장 적용 가능성을 높일 수 있을 것이다.
모바일 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 기술 그리고 소셜 네트워크 서비스의 급속한 발전과 더불어, 우리들은 시시각각 양산되고 있는 데이터의 홍수 속에서 살고 있으며, 이러한 대규모의 데이터는 매우 가치가 높은 중요한 정보를 품고 있다는 사실을 알게 되었다. 하지만 빅데이터는 잠재적인 유용한 가치와 치명적인 위험을 모두 가지고 있으며 오늘날 이러한 빅데이터로부터 유용한 정보를 효율적으로 추출해 내고 잠재된 정보를 효과적으로 활용하기 위한 연구와 응용이 활발하게 이루어지고 있는 상황이다. 여기서 빅데이터 컴퓨팅 과정 중 무엇보다도 중요한 것은 대용량 데이터로부터 유용하고 귀중한 정보를 효율적으로 추출해 낼 수 있는 적절한 데이터 분석기법을 찾아 적용하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 빅데이터 컴퓨팅을 효율적으로 수행하여 원하는 유용한 정보를 추출할 수 있는 기존의 다양한 빅데이터 분석기법들을 조사하여, 그 특징과 장·단점 등을 비교 분석하고, 특별한 상황에서 빅데이터 분석기법을 이용하여 유용한 정보를 효율적으로 추출해 내고, 이들 잠재된 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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