본고에서는 한국을 비롯하여 미국, 일본, 유럽의 최근 빅데이터 특허시장을 분석하였다. 분석결과 빅데이터 특허시장은 미국이 세계시장을 독과점하는 구조로 나타났다. 전 세계적으로 가장 활발한 특허 활동을 전개하고 있는 미국 특허를 대상으로 빅데이터 연구개발 트렌드를 조망해 보면 과거에는 다수 기업들에 의하여 많은 특허출원이 이루어지는 경향을 보였으나, 최근 들어 기존 기업들 간의 경쟁이 심화되면서 대기업 위주로 특허출원시장이 재편되어 가는 경향을 보이고 있다. 한편 과거에는 데이터 분석 및 처리기술에 많은 특허출원이 이루어졌으나 최근에는 데이터 운영 및 관리기술로 옮겨가는 것으로 조사되었으며, 특허출원 건수도 과거에 비하여 대폭 증가하고 있는 경향을 보이고 있다. 우리나라의 경우 실시간 처리기술, 저장기술, 표현기술은 상대적으로 높은 출원 점유율을 보이고 있으나, 데이터 수집 및 분석기술은 상대적으로 점유율이 낮게 나타나 관련 기술 강화를 위한 대책 마련이 시급한 것으로 조사되었다. 정부는 이를 위하여 데이터 사이언티스트 양성을 위한 정책적 지원을 확대할 필요가 있다.
최근 기업들은 빅데이터 활용을 통해 얻은 분석결과를 고객 마케팅 및 영업 전략 수립에 적극 활용함으로써 수익성 증대 및 비용 절감이라는 기대 효익를 달성하고 있다. 이러한 흐름에 따라 기업 내 시스템 사용자를 고객으로 두고 있는 HRM시스템 역시 인사데이터 분석을 기반으로 사용자의 기호와 요구사항을 반영한 가치 있는 정보를 제공해줌으로써 기존 기업 고객 이외에 잠재적인 고객층을 확보할 수 있는 맞춤형 HRM 시스템으로 진화해야 할 것이다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 인사데이터 분석의 필요성과 국외 인사데이터 분석 활용사례를 살펴보고 이를 기반으로 빅데이터 분석기술을 활용하여 사용자에게 가치 있는 정보를 제공해주는 개인화된 맞춤형 HRM시스템을 제안 및 설계하고자 한다.
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.
정보통신 기술은 아날로그 산업에서 디지털 산업을 거쳐 현재는 스마트 산업으로 이어지는 수단으로 활용되어 왔다. 특히 산업 사회생활에서 문서로 직접 주고받던 환경에서 메일, 전자문서 교환 등으로 바뀌면서 편리성과 비용절감을 통해 산업 사회생활 발전에 기여하고 있다. 최근 빅데이터 기술은 대용량 정보를 분석하여 기상예측, 신약개발, 유전자 분석 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 대용량 정보 안에는 개인 식별을 할 수 있는 정보가 포함되어 있어, 빅데이터 기술을 바로 적용하기에는 개인정보보호법이 정하는 개인정보보호 이용에 관한 법률에 대한 준비가 미흡한 실정이다. 예를 들어 공공기관의 데이터를 활용하여 날씨 예측, 재난 방재 서비스 등을 통해 국민의 삶을 제고함과 동시에 경제적으로 많은 이익을 가져올 수 있다. 그러나 개인정보를 타인이 악의적으로 이용할 수 있어 개인에게 경제적, 정신적 피해를 줄 수 있다. 또한 개인정보의 노출은 과거와 달리 삭제되거나 잊혀지지 않고 영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 이를 사전에 막을 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본고는 빅데이터 등장에 따른 시장구조 변화 및 경제적 파급효과를 분석하고, 법리적 분석을 바탕으로 빅데이터 기술이 올바르게 시장에 정착할 수 있은 법(규제)방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 국내외에서 발표된 빅데이터 플랫폼을 조사 및 분석하였다. 분석결과 각 플랫폼에서 개인정보보안에 문제점이 있었다. 특히 빅데이터 플랫폼에 많이 사용되는 대표적인 NoSQL DB인 HBase에 저장된 빅데이터 개인정보 암호화의 취약점과, DB에 저장된 데이터를 암 복호화 할 때에 시스템에 부하가 발생하는 것이다. 이에 본 논문에서는 HBase의 암호화 방법, 암 복호화시 시스템 및 네트워크 통신의 부하를 경감시키는 방안과 빅데이터 플랫폼의 각 단계에 개인정보관리체계(PIMS)를 적용하는 방안을 제시한다. 그리고 이것이 반영된 새로운 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 따라서 제안된 빅데이터 플랫폼은 개인정보보안강화 및 시스템 성능의 효율성 확보로 빅데이터 사용의 활성화에 크게 기여할 것이라 판단된다.
최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 특정 학회지 논문 중에서 29편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "연구"가 743회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
빅데이터 시대에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터를 분석하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 정부기관이 생산하는 공문서도 텍스트 기반의 대형 비정형데이터로 빅데이터 분석의 대상이 된다. 기관 내부의 업무효율, 지식관리, 기록관리 등의 관점에서 공문서 빅데이터를 분석하여 유용한 시사점을 도출해 나가야 할 것이다. 그러나, 현재 공공기관이 보유 중인 공문서의 상당수가 개방포맷이 아니어서 빅데이터 분석을 하려면 비트스트림에서 텍스트를 추출하는 전처리 과정이 요구된다. 또한, 문서파일 내에 맥락 메타데이터가 충분히 저장되어 있지 못하여 품질 높은 분석을 하려면 별도의 메타데이터 확보 노력이 필요하다. 결론적으로 현재의 공문서는 기계가독(machine readable) 수준이 낮아 빅데이터 분석에 비용이 많이 들게 된다. 이 연구에서는 향후 공문서가 기계가독 수준을 높이기 위해서는 공문서의 개방포맷화, 기안문 서식의 표준태그화, 자기 기술(self-descriptive) 메타데이터 확보, 문서 텍스트 태깅 등이 선행될 필요가 있다는 점을 제안한다. 첫째, 문서가 스스로를 설명하기 위해 추가되어야 하는 메타데이터 항목들을 제시하고 이 메타데이터들이 기계가독형이 되도록 문서파일에 저장하는 방법을 제안한다. 둘째, 문서 내용 분석 시 자연어 처리에만 의존하지 않고 행정 맥락에 따라 중요한 키워드를 미리 국제표준 태그로 마킹하여 기계가독형이 되도록 하는 방안을 제안한다.
빅데이터가 다양한 산업 분야에서 모든 관심을 끌고 있다. 사물과 사물 간 연결과 모바일 장치들의 용도 확대는 데이터의 폭발적인 증가를 불러오고 있다. 이러한 데이터를 분석하여 민간과 공공 분야에서는 비용 절감과 생산성 분야에 있어서 혜택을 누리고 있다. 한국 정부는 이러한 활용을 촉진하기 위해서, 빅데이터 산업발전전략을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구는 빅데이터의 적극적인 육성이 필요한 산업 분야를 전문가의 검증을 통해 선정하였다. 전문가의 50여명의 체계적인 의견 도출을 위해 계층분석법(AHP)을 적용하였다. 분석 결과 의료,복지, 운송/창고보관업, 정보통신/정보보안, 에너지, 금융 분야가 빅데이터 적용이 유망한 것으로 확인되었다. 도출 결과는 앞으로 빅데이터 시범사업으로 인한 모범사례의 발굴 등에 활용되어 빅데이터 산업 발전에 기여할 것이다.
원격탐사 빅데이터 분석 플랫폼은 NASA의 위성 데이터를 다운로드하여 이를 L3 형태로 변환하고, 이를 분석하여 최종적으로 분석 결과보고서를 산출하는 시스템이다. 본 논문의 목적은 최근에 개발된 빅데이터 분석 플랫폼의 품질을 평가하기 위한 평가지표 개발을 연구목표로 한다. 따라서 본 논문은 기존의 ISO/IEC 9126-1국제 소프트웨어 품질 모델을 기반으로 원격탐사 빅데이터 플랫폼의 품질 평가지표의 개발을 연구목표로 한다. 아울러 세부적인 연구개발내용은 다음과 같다. 첫째, ISO/IEC의 소프트웨어 품질 규정과 기존의 소프트웨어 평가모델을 검토한다. 둘째, 본 논문은 원격탐사 빅데이터 분석 플랫폼을 평가하기 위한 평가영역과, 세부적인 평가요소, 평가항목, 평가기준을 정의한다. 플랫폼 품질 평가요소에는 원격탐사 빅데이터 플랫폼의 개발자 측면, 사용자 측면, 유지보수 측면에서의 품질요소 등을 포함할 것이다. 셋째, 제안된 평가지표는 설문을 통해 내용타당도, 신뢰성 분석, 확인적 요인분석 및 경로분석을 통한 구인타당도의 통계분석을 통해 그 타당성과 적합성 검증을 입증하였으며, 통계도구로 SPSS 20.0 프로그램과 Amos 20.0을 이용하여 실험하였다. 마지막으로 본 연구결과는 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 평가준거 개발의 첫 시도라는 점에서 중요하며, 앞으로 개발될 유사 빅데이터 플랫폼의 평가준거의 기초자료로서 활용이 기대되고 플랫폼의 평가기준의 토대가 될 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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