본 논문은 건설CALS시스템에 20년간 축적된 데이터를 활용하기 위해서 2018년부터 2020년까지 개발 예정인 과적단속 최적 위치 시기 예측 서비스, 비탈면 붕괴 위험도예측서비스, 도로점용(연결) 허가 가능구간 예측 서비스, 보상비 예측 서비스 등 4종의 건설CALS 빅데이터 서비스 기술 개발을 위한 현황분석을 기술하였다. 개발된 서비스는 2020년에 국토교통부 소속기관인 지방국토관리청과 국토관리사무소의 업무담당자 및 국민에게 시범 적용하여 빅데이터 서비스의 효과를 검증하고, 단계적으로 국토교통부 도로관리 업무에 적용할 계획이다.
공공도서관 웹사이트를 통해 제공되는 도서관 프로그램 정보는 대부분 비정형 데이터로 서지정보와 같이 체계적으로 생산하고 활용할 수 없어 기존의 도서관 빅데이터 연구나 사례에서 충분히 활용하지 못하고 있으며 웹사이트 개편이나 담당자 변경 시 사라질 위험도 있다. 이 연구에서는 비정형으로 생산되는 공공도서관 문화프로그램 및 커뮤니티 서비스 데이터를 수집, 분석하여 서지데이터와 연계하여 활용할 수 있는 데이터 스키마를 개발하고, 공공도서관 문화프로그램과 커뮤니티 서비스 데이터의 공유 및 활용, 그리고 문화프로그램 기획자인 사서간의 정보 채널로서 역할을 할 수 있는 도서관 빅데이터 플랫폼 구축안을 제시하였다. 이를 통해 서지데이터에 문화프로그램과 커뮤니티 서비스 정보를 연계함으로써 장서 기반 서비스를 확충할 수 있고 도서관 웹사이트에 게재되는 도서관 프로그램 데이터를 도서관 빅데이터 플랫폼으로 통합 관리함으로써 업무의 연속성을 확보하고, 개별 도서관의 특화된 서비스 이력을 체계적으로 관리·보존할 수 있다.
데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬 단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.
최근 범죄예측, 교통관리, 신원확인 등 다양한 목적으로 치안 분야에서 ICT 기술이 개발 이용되고 있다. 사물인터넷의 등장으로 인해 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있으며, 이를 통해 만들어진 빅데이터는 범죄분석 및 예방, 치안수요의 예측, 범죄 수사에 있어서 새로운 변화를 가져올 것으로 예고되고 있다. 새롭게 부각된 치안분야에서의 빅데이터 활용 서비스 사례로는 범죄 예측 서비스, 교통 관련 서비스, 영상 분석과 통합 관제 서비스, 웨어러블 폴리스캠 활용서비스, 신원 확인(바이오 인식 기술)서비스 등이 있다. 선진국에서는 이들 서비스를 개발하고 활용하기 위한 다양한 공공 연구조직이 설립되어 운영되고 있다. 본 고에서는 치안분야에서 빅데이터를 기반으로 한 국내외 서비스 사례와 함께 이를 수용하기 위한 바람직한 공공 연구조직에 대한 논의를 전개한다.
네트워크 서비스는 로컬서비스와 결합하면서 생활밀착형 서비스로 발전하고 있다. 생활밀착형 서비스는 기존의 모바일 서비스와는 달리, 위치정보와 로컬정보 그리고 소셜 네트워크서비스 정보 등을 모아 개인화된 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 여러 정보를 모아 처리하는 과정에서 빅데이터 기술, 클라우드 기술 등이 필요하다. 이미 이에 대한 효율성 높은 알고리즘이 연구되고 있으나 반면, 생활 밀착형 서비스 모델 또는 빅데이터 환경에서의 프라이버시 보호 모델에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 편이다. 이 글은 생활밀착형 서비스에 활용될 빅데이터 기술이 야기하는 프라이버시 문제에 대하여 구조혈 중심으로 다룬다.
본 연구는 공간 빅데이터 서비스 활성화를 위한 정책과제 도출을 목적으로 수행하였다. 이를 위해 관련 선행연구를 검토하고, 국내 외 공간 빅데이터 관련 추진체계 및 정책현황을 분석하였다. 그 결과 미래 공간정보 융 복합 대응정책 미흡, 개인정보 보호 및 서비스 활성화 제도적 기반 미흡, 관련 기술 정책 마련 미흡, 공간 빅데이터 구축 활용을 위한 추진체계 미흡, 공공정보의 품질저하와 공유체계 미흡 등의 문제점이 도출되었다. 다음으로 도출된 문제점을 해결하기 위해 정책 추진방향을 설정하고, 공간 빅데이터 추진체계 마련, 관련 법 제도 개선, 공간 빅데이터 관련 기술 개발, 공간 빅데이터 지원 사업 추진, 공공DB 융 복합 공유체계 마련 총 5가지의 정책과제를 제시하였다.
기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.
스마트폰 기술이 발달함에 따라 사용자는 언제, 어디서나 원하는 정보를 서비스 받고 있다. 그러나 스마트폰 사용자가 많아지면서 서버에서 제공하는 서비스 속도가 떨어지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자가 빅데이터 서비스를 요청할 경우 서비스 속성 및 특징에 따라 해당 서비스를 제공하는 분배 방법을 제안한다. 제안 방법은 서비스 목적, 데이터 속성, 시간과 접속 횟수 등의 정보를 이용하여 서비스를 분할하여 서비스 제공을 자제하도록 함으로써 사용자의 서비스 질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 또한, 스마트폰 사용자가 서비스를 제공받고 있는 경우 서비스 정보를 서버에 보관하여 추후 사용자가 스마트폰으로 서비스를 요청할 경우 서버에 저장된 정보를 이용하여 사용자에게 제공하려는 서비스의 질과 정확성을 향상시킨다.
최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스, 빅 데이터가 향후 대세적인 IT 트렌드 및 확고한 기술로서 예견되고 있다. 또한 현재 IT를 선도하는 많은 벤더를 중심으로 클라우드, 빅데이터에 대한 실질적인 솔루션과 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술들은 기업의 비용절감 측면에서, 클라우드는 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 또한 빅데이터는 그동안 분석하지 못했던 새로운 비정형 데이터들에 대한 분석 환경을 제공함으로서 데이터 예측모델의 차원을 한층 높이고 있다. 하지만 클라우드 서비스, 빅데이터의 공통점은 대용량 데이터를 기반으로 서비스 또는 분석을 요하고 있어, 초기 발전 모델부터 대용량 데이터의 효율적인 운영 및 설계가 중요하게 대두 되고 있다. 따라서 본 논문에 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 기술 요건들을 토대로 데이터 처리 아키텍처를 정립하고자 한다. 특히, 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술요건을 소개하고, 빅데이터, 클라우드의 대용량 데이터를 비용절감 측면에서 효율적인 압축기술 요건들을 제시한다.
최근 빅데이터의 등장으로 그에 따른 활용이 굉장히 광범위 해지고 있다. 빅데이터를 기반으로 한 행정자치 및 교통통제 서비스가 사용되고 있으며 앞으로도 빅데이터를 활용한 많은 서비스들을 사용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 20대들이 자주 찾는 매장의 판매 데이터나 온라인 쇼핑몰의 검색 및 조회 순 등의 빅데이터를 정의하고 이를 활용한 20대 패션 트렌드 분석 방법을 제안하고 최적의 상품 진열 방법 등을 제시하여 판매율을 제고시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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