본 논문은 빅데이터 서비스를 위한 커버로스 보안 인증 방안과 정책에 대해 살펴보았다. 빅데이터 서비스 환경에서 하둡 기반의 보안기술에 대한 문제점에 대해 분석하였다. 또한 커버로스 보안 인증체계의 적용 문제를 고려할 때 미국의 상용 분야에서 발생하고 있는 주요 내용을 중심으로 적용 정책을 분석하였다. 커버로스 정책 적용과 관련하여, 미국은 크로스플랫폼 상호운용성 지원, 자동화된 커버로스 설정, 통합 이슈, OTP인증, 싱글사인온, ID 등 다양한 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다.
빅데이터 시대를 맞이하여 이를 분석하여 지능형 서비스로 활용할 수 있는 기술로 인공지능 기술이 다시 관심을 받고 있다. 본고에서는 인공지능의 여러 요소 기술 중 기계학습(machine learning) 분야의 빅데이터 처리를 위한 동향을 소개한다. 현재 사용 가능한 병렬처리 기반의 기계학습, 빅데이터를 이용한 기계학습 기반으로 진행되고 있는 프로젝트, 다양한 분야에 쉽게 기계학습을 적용할 수 있는 domain adaptation 기술에 대해서 정리한다.
우리나라는 최근 10여 년간 정보통신기술을 중심으로 융합에 대한 높은 관심을 보이고 있으나, 방송과 통신 분야의 성공적인 융합으로 IPTV 등의 성공적인 융합사례 일부 분야를 제외하면, 타 분야 정보통신기술의 융합을 통해 국민, 시민이 체감할 수 있는 성과는 제한적이다. 또한, 사물 인터넷과 빅데이터의 결합으로 서비스 이용자를 둘러싼 자연과 사회 환경에서의 무한한 데이터가 생성되고 활용되어, 보다나은 서비스를 창출할 수 있을 것으로 나타났으나 부처 및 부서 간 칸막이, 정보의 연계 미흡, 정보통신기술 융합을 촉진할 수 있는 정책 제도의 한계점 등의 문제점으로 융합산업 육성에 한계를 보이고 있다. 그러므로 본 논문에서는 사물 인터넷과 빅데이터의 융합을 통한 신산업 창출 추진하기 위해 저해효소는 무엇인지 현황조사를 통해 문제점을 도출하며 문제점 해결 및 사물 인터넷과 빅데이터 활성화를 위한 기술개발, 부가가치 서비스 창출을 위한 추진방안 도출 등의 개선방안을 제시하고, 관련 기술의 융합 활성화를 위한 정책제언 및 활용방안을 제시한다.
급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.
항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음
4차산업 혁명으로 다양한 산업분야에서 빅데이터 기술을 성공적으로 활용하여 경영성과를 얻은 사례들이 보고되고 있다. 본 논문은 의료산업에서 빅데이터를 성공적으로 활용한 혁신 사례들 살펴보고 어떤 데이터가 어떠한 목적으로 활용되고 있으며 이러한 빅데이터가 어떤 가치를 창출하는지 시사점을 도출하고자 하였다. 서론에서는 본 연구의 배경과 방향에 대해 기술하여 연구의 전체적인 구조를 파악하고자 하였다. 문헌 연구에서는 빅데이터의 정의 및 개념과 빅데이터 연구와 관련된 내용, 그리고 의료 산업에서의 빅데이터의 활용과 관련된 내용을 설명하고자 하였다. 본문에서는 질병연구를 위해 국민건강정보와 개인유전정보를 활용한 기술, 개인의 생체정보를 활용하여 개인 건강 서비스, 기업의 업무 프로세스 효율화를 위해 기업이 확보하고 있는 지식 데이터와 전자의무기록 정보를 활용한 사례, 그리고 신약개발을 위해 의료빅데이터 활용 사례 등을 서술하였다. 결론에서는 본 연구의 학문적, 비즈니스적 시사도출과 함께 연구의 성과가 국내 의료산업에 어떠한 도움을 줄 수 있는지 방향성을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 의료용 빅 데이터를 활용하여 비즈니스와 연계하여 새로운 서비스를 창출하기 위한 프레임 워크를 설계하였다. 단순한 데이터 분석 단계를 나타내는 것이 아니라 데이터의 활용 목적을 명확히 하고, 이에 대한 분석을 수행하여 그 속에서 가치를 추출하고 실제 사업이나 서비스를 운용할 때까지의 과정을 설계한다. 설계된 프레임워크는 기본 아키텍처, 사회 시스템 모델까지 커버할 수 있도록 하였다. 설계된 프레임 워크를 참조하여 사회 시스템에 적용될 수 있도록 디자인하였으며, 기본 데이터로는 의료용 빅 데이터를 중심으로 하였다. 의료용 기본 데이터를 적용한 프레임 워크 설계로 여러 의료용 사업 제휴 및 서비스 창출을 실현할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
디지털 기술의 발전으로 데이터의 규모와 형태의 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 많은 업계에서 빅데이터를 비즈니스와 사용자의 서비스 제공에 사용하고 있으며 데이터의 중요성 또한 커지고 있다. 본 연구에서는 빅데이터를 처리하기 위한 단계를 수집, 저장, 그리고 처리 및 분석 단계로 나눈 후, 단계별로 가장 높은 관심도를 가진 도구를 선정하고, 소프트웨어 리뷰 분석을 통해 긍부정 인식을 판단하며 인식 결정 요인을 조사한다. 이를 통해 다양한 빅데이터 생태계 속에서 사용자들이 관심을 많이 두고 있는 빅데이터 도구의 트렌드를 쉽게 파악하고 관련 빅데이터 도구를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1141-1154
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2015
본고에서는 에너지 사용량 절감 및 효과적인 에너지 사용을 위한 에너지 기술과 정보통신기술(ICT)의 융합에 대해 서술한다. 전 세계적인 에너지 사용량 증가 추세에 대응하기 위하여 많은 연구가 진행되어왔으나, 이들 중 많은 부분은 에너지 생산, 소비, 전달 단계에서 사용하는 장비 자체의 효율 증가를 목표로 하고 있다. 에너지 절감을 위한 ICT 적용은 획일화된 연구 방향에서 벗어나 기존에 고려 대상이 아니던 분야에서의 에너지 절감을 기대할 수 있다. 에너지 기술과 ICT의 융합을 통한 빅데이터 서비스 제공은 대량의 에너지 및 환경 데이터 연계 분석을 가능하게 한다. 빅데이터 분석을 통해 연관성이 불분명하던 데이터 간의 경향성을 찾아내는 것은 새로운 에너지 절감 방안 모색에 도움이 되며, 나아가 새로운 비즈니스 모델 개발로 이어질 수 있다. 본고는 에너지 기술과 ICT의 융합을 통해 빅데이터 서비스를 제공하는 실제 기업 및 프로젝트 사례들을 소개하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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