농업은 잦은 자연재해, 코로나 같은 예측하기 힘든 불확실성이 높아지는 상황이며 이를 해결하기 위해 새로운 기술적 접근방안과 돌파구 마련이 필요하다. ICT의 급속한 발전과 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다. 빅데이터는 농업이 직면한 다양한 기술적 난제를 해결함과 동시에 생산,소비,유통 분야의 밸류체인 혁신을 통해 높은 경쟁력을 확보할 수 있게 핵심 요소가 될 것이다. 실제 농업 분야의 해외 사례를 살펴보면 주로 빅데이터에 대한 수집 분석이 기업을 중심으로 이루어지고 있고 기업의 새로운 가치 창출에 중요한 역할을 담당하고 있어 상업적 측면에서 활용가치가 매우 높음을 알 수 있다. 우리나라도 기업의 빅데이터 활용을 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 아직은 대기업, 소수의 혁신기술 기반 중소기업이 대부분이다. 기업의 빅데이터 활용에 영향을 미치는 연구는 계속 진행되고 있으나, 산업별 특성이 반영되어 결과는 상이하게 나타났다. 또한 대부분의 연구가 조직 차원에서 초기 도입 의도에 영향을 주는 요인 파악에 집중하였다. 반면 기업이 빅데이터를 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 각 분야 현업 종사자들의 지속적인 활용 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 혁신기술 수용 의도를 파악하는데 높은 설명력을 나타내는 통합기술수용이론(UTAUT)과 혁신성향 변수를 활용하여 농업 관련 기업 종사들의 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보고 경제적 혜택과 실용적 혜택의 매개 효과를 분석하고자 한다. 실제 농업 관련 기업 종사자 대상 설문을 통한 실증 연구를 통해 현장 종사자들의 빅데이터 활용 수준을 높이고 우수의 고급 인력을 확보하여 육성하기 위한 방안을 제시하여 농업관련분야 기업의 빅데이터 활성화 정책 도출에 시사점을 제시하고자 한다.
국내의 경우 빅데이터 인력 수요 증가에도 불구하고, 인력 양성 대학이나 기관은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 이해도와 빅데이터의 영향에 관한 인식 차이 및 학습의향을 조사 분석하고 이를 토대로 빅데이터 인력양성을 위한 시사점을 정리하였다. 연구 결과 빅데이터에 관한 다소간의 이해 차이에도 불구하고 빅데이터의 영향에 대해서는 매우 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 학생들의 학습 의향은 학습경험과 이해도에 비례한 것으로 분석되어 빅데이터 인력 양성을 위한 학교와 정부의 정책적 노력이 필요함을 보여주었다.
정보통신 기술의 발달로 과거에는 다룰 수 없었던 대용량의 데이터 처리가 가능해지면서 빅데이터의 관심이 고조되고 있다. 제조 산업은 축적된 데이터가 풍부하여 빅데이터의 적용 및 활용이 가장 기대되는 분야이다. 제조 기업의 공정은 생산설계, 생산, 판매 등의 프로세스가 복잡하게 얽혀있기 때문에 품질 관리와 생산효율성의 증대를 위해 제조 공정 프로세스의 효율화가 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 기술과 프로세스 마이닝 기법을 제조 공정 분석에 접목시킨 빅데이터 클라우드 서비스를 제안한다. 제조 기업은 클라우드 서비스를 활용하여 공정 프로세스의 개선 및 비용절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 빅데이터 클라우드 서비스는 공정 프로세스 분석, 공정 시간 분석 등의 다양한 분석 서비스를 제공하며 구현 완료하였다. 사례 연구를 통해 클라우드 서비스의 유효성을 검증하였다.
빅데이터는 인터넷의 발달로 인하여 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 양의 정보가 생산되어지는 데이터를 말한다. 빅데이터를 활용하는 다양한 사례 중 기업에서 활용된 사례로 사람들의 구매데이터를 분석하여 개인의 구매 취향을 분석한 뒤 구매자가 원하는 제품을 빠르게 안내하는 시스템이 있으며, 정부에서 빅데이터를 활용된 사례로는 사회복지 자금이 대상자들에게 제대로 지급되고 있는지 판단하여 부정수급자를 원천봉쇄 하는 시스템이 있다. 이처럼 빅테이터가 인간의 삶에 긍정적인 영향을 주는 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데 본 논문에서는 빅데이터를 이용한 IoT의 활용사례를 알아보고, 긍정적 사례와 부정적인 활용사례를 분석한 뒤 그 발전방향에 대해 제시하고자 한다.
국내의 경우 빅데이터 전문인력을 양성하는 기관이나 대학이 아직 많지 않은 실정이다. 그 원인은 여러 가지이지만 우선적으로 빅데이터에 관한 융합적 이해 및 인식 부족을 들 수 있다. 이에 본 연구는 대학 교원들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 조사 결과, 빅데이터에 관한 다소간의 이해에도 불구하고 빅데이터의 영향은 그리 크지 않다고 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 특히 빅데이터에 관한 연구 및 교육 의향도 높지 않은 것으로 분석되어 당분간 빅데이터 인력 양성이 쉽지 않은 것으로 파악되었다. 이에 본 연구는 빅데이터를 중요한 정책의 한 축으로 고려하고 있는 정부 3.0의 정책 기조에 맞게 대학의 빅데이터 인력 양성 정책에 보다 심혈을 기울려야 할 것을 제언하였다.
최근 국내·외에서 빅 데이터에 관한 관심이 높아지고 있으며 수자원 분야에서도 빅데이터 활용의 중요성이 강조되어 왔다. 물관리를 위해서는 기본적으로 물관련 기초데이터가 충분해야 하며, 최근 선진국에서 효과적인 통합물관리를 위해서 빅데이터를 활용한 유역관리 방안이 시도되고 있는 실정이다. 일본의 경우 물환경 데이터와 사회과학 데이터를 활용한 유역특성 파악한다. 다양한 방법의 유역특성을 분석하여 유역관리계획을 마련한다. 국내에서의 물환경 관리계획은 부하량을 기반으로한 수립으로 데이터의 다양상이 부족한 부분이 있다. 하천은 각기 다른 특성을 가지고 있다. 낙동강 유역은 22개의 중권역으로 이루어져 있으며 각 중권역은 다양한 문제점과 특성을 가지고 있다. 따라서 유역의 특성에 따른 유역관리방안이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 데이터 분석을 활용하여 유역의 종합적 분석을 통해 유역을 진단하고자 한다. 또한 물관련 지표들을 활용하여 유역을 평가하고 시각화 그래프를 통해 유역의 기초자료들의 특성을 나타내고 결과를 통해 데이터 분석을 기반으로 한 유역특성을 분석하여 맞춤형 유역관리방안을 모색하고자 한다.
정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.
최근 정보통신기술이 하루가 다르게 발전함에 따라 하루에도 수많은 데이터가 흘러나오는 최근의 추세이다. 정형 데이터 뿐 아니라 비정형 데이터 분석까지 진행하는 최근의 추세에 맞춰 현 빅데이터 기술 동향을 분석한다. 빅데이터 시대를 맞아 기존의 데이터웨어하우스(DW)와 발전된 데이터웨어하우스(DW) 어플라이언스에 대해 분석하고 향후 발전 전망과 방향을 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.
본 논문은 산업 현장과 민간에서 실시간으로 수집되는 에너지 빅데이터를 수용하는 빅데이터 시스템을 제안한다. 구축된 빅데이터 시스템은 하둡(Hadoop) 기반이며, 빅데이터 처리에 있어 인메모리(in-memory) 분산처리 컴퓨팅을 지원하는 스파크(Spark) 프레임워크가 동시에 적용되었다. 본문에서는 지역난방에 사용되는 열에너지 형태의 빅데이터에 초점을 두어, 입출력되는 에너지의 특성을 고려하며 실시간 수집되는 빅데이터를 적재, 관리, 처리 및 분석하는 방법을 다룬다. 이 때, 외부에서 유입되는 빅데이터는 시스템 내부에 설계된 관계형 데이터베이스 스키마에 따라 저장하고 관리되며, 저장된 빅데이터는 설정된 목적에 따라 처리하고 분석된다. 제안된 빅데이터 시스템과 더불어 지역난방과 관련한 복수의 실증현장으로부터 실시간으로 수집되는 열에너지 빅데이터에 대해 시스템이 활용된 사례를 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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