• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.11-23
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• 2012

본 고에서는 과학 분야에서의 대용량 데이터 처리를 위한 기술인 사이언스 빅데이터의 처리 기술 동향에 대하여 기술한다. 서론에서 사이언스 빅데이터의 정의 및 필요성을 다루고, 본론에서는 데이터 중심 과학 패러다임의 등장과 그로 인한 사이언스 빅데이터 요구사항, 사이언스 빅데이터 소스 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석 등으로 이루어지는 사이언스 빅데이터 처리 기법에 대하여 기술한다. 또한 현재 다양한 기관에서 연구하고 있는 사이언스 빅데이터 플랫폼, 맵리듀스 등을 이용한 워크플로우 제어 기반의 사이언스 빅데이터 처리 기법을 예시로 소개한다.

• 정보과학회지
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• 제32권11호
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• pp.46-57
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• 2014

다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형 서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.

• 정보와 통신
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• 제31권11호
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• pp.3-13
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• 2014

다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.87-93
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• 2017

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.

• 정보와 통신
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• 제32권1호
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• pp.63-75
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• 2014

정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

• 정보와 통신
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• 제31권11호
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• pp.67-71
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• 2014

최근 사회 각 분야에서 빅데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내려는 시도가 급속히 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 분석하여 소기의 성과를 얻으려면 한 기관이나 기업이 자체로 보유하고 있는 데이터 뿐 아니라 외부에 있는 가치 있는 데이터가 필수적으로 필요한 경우가 대부분이다. 현재 빅데이터 이용에서 가장 어려운 것은 대용량 데이터를 다루는 하드웨어나 분석 소프트웨어 도입이 아니라 핵심적으로 필요한 외부 빅데이터를 어떻게 확보할 것인가이다. 본 고에서는 빅데이터를 효과적으로 공유하고 활용하기 위한 방안으로 오픈 데이터 인터페이스(ODI)를 제안한다. ODI를 사용함으로써 프로그램이 직접 읽을 수 있는(machine readable) 데이터 공유가 확대되고, 데이터 매쉬업이 쉬워지며, 개인의 데이터 가공 능력을 거래할 수 있는 생태계 구현이 가능해질 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.89-96
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제18권4호
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• pp.23-33
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• 2012

빅데이터가 최근 화제이다. 빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로 빅데이터가 스마트 사회에서는 매우 많이 발생하고 있는데, 이러한 빅데이터를 분석하여 유의미한 지식을 발생시킴으로써 가치창출을 이루고 자원을 절감하며 범죄율을 낮추고 우리의 미래를 예측하여 대처할 수 있는 수단을 제공할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이다. 따라서 본 고에서는 스마트 사회의 변화와 빅데이터의 이슈를 설명하고, 빅데이터의 주요 기술과 활용사례를 살펴보고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.201-214
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• 2020

최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.48-51
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• 2017

빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로도 빅데이터는 페이스북, 트위터등의 소셜 네트워크에서 많이 발생하고 있는데, 이러한 방대한 데이터들을 어떻게 효율적으로 저장하고 분석하는지에 대한 관심이 많아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터의 개념, 빅데이터의 향후 동향과 이슈들에 대해 살펴보고, 빅데이터 시스템이 데이터를 수집하고 저장하는 것에 대한 고려할만한 사항들과 효율적인 해결방안에 대해 제시하였다.