• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
• /
• pp.335-336
• /
• 2019

5G를 비롯한 무선 네트워크의 발달과 인터넷의 보급이 보편화되어 가고 있다. 또한, 스마트폰 등의 모바일 기기 등이 일상화됨에 따라 방대하고 다양한 유형의 데이터들이 발생되고 있다. 이와 같은 범람하기 시작한 정보와 데이터들을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 초지능 연결의 4차 산업혁명 시대가 도래하였다. 이러한 4차 산업혁명은 ICBM(IoT, Cloud, Big data, Mobile) 기술이 발달함에 따라 가능했으며. 그중 빅데이터는 초지능 연결의 근간이 되고 있다. 하지만, 빅데이터에서의 데이터는 다양한 목적에 의해 다양한 유형의 데이터를 모두 포함하고 있음에도 데이터 포맷 및 데이터 셋 등의 불일치에 의해 즉각적인 연결은 불가능하다. 본 논문에서는 스마트 공장을 중심으로 서로 다른 형태의 이기종 데이터를 통합하여 처리할 수 있는 빅데이터 처리 플랫폼을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.32-37
• /
• 2014

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.503-505
• /
• 2021

정보통신 기술(ICT)의 발달로 이루어진 4 차 산업혁명으로 '빅데이터'의 시대가 도래하고 있다. 소셜 네트워크 서비스(SNS), 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI) 등 다양한 장소에서 다양한 형태로 데이터들이 쌓이고 있다. 그중 MBTI 성격유형 검사를 통한 다양한 분석 시스템이 많아지고 있다. 사람들은 재미를 위해 자신의 성향을 입력하고 정해진 MBTI 검사 기준을 통해 결과를 받는다. 이러한 개개인의 성향 데이터를 모으면 거대한 빅데이터 플랫폼을 만들 수 있을 것이라 기대한다. 이에 본 논문은 구체적인 방안을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권8호
• /
• pp.181-188
• /
• 2020

수산업은 현재 전통어로어업에서 양식업으로 패러다임이 급속히 전환되고 있으며, 수산자원 고갈, 어촌 공동화에 따른 기반 약화 등 다양한 문제점에 직면하여 있다. 이를 타개하기 위한 수산업의 기반 강화, 어촌 6차산업화, 관련 기술표준 수립, 신산업 발굴 등을 위해서 수산업의 중심산업, 주변 산업의 데이터와 공공 및 민간의 유관 데이터를 모두 포함하는 수산업 빅데이터 플랫폼의 구축이 필요하다. 데이터 센터기관이 수집, 연계, 전처리를 수행하고, 플랫폼 주관 기관이 빅데이터 플랫폼 구축, 운영 및 데이터마켓을 통한 수산업 데이터 선순환 체계를 조성하여 당면 위기 극복 및 스마트 수산업 헤게모니 확보, 가치이동의 핵심열쇠로 활용하여야 한다. 본 연구를 통하여 이를 성공적으로 추진하기 위한 정책적·기술적 빅데이터 플랫폼 구축 방안에 대하여 제안하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.77-84
• /
• 2016

최근 이슈가 되고 있는 핀테크 산업의 종류 및 특징에 대해 알아본다. 이를 통해 핀테크 산업의 본질은 플랫폼 사업이라는 것과 시장선점에 있다는 사실을 확인한다. 아울러 핀테크 산업이 성공하기 위해서는 기존 금융서비스보다 단가를 낮추기 위한 방안이 필요하고 이에 대한 해결책은 바로 빅데이터 활용 및 빅데이터 분석임을 인식 한다. 마지막으로 기존 금융권과 신생 핀테크 업체들 간의 상생을 위한 협력만이 우리나라 핀테크가 나아가야할 방향임을 제언한다.

• Spatial Information Research
• /
• 제21권5호
• /
• pp.43-51
• /
• 2013

본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
• /
• pp.67-68
• /
• 2016

최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 다양한 분산 시스템 플랫폼이 등장하고 있다. 그 중 아파치 스파크(Apache Spark)는 하둡 플랫폼의 속도저하 단점을 보완하기 위해 인 메모리 처리를 지원하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 오픈 소스 분산 데이터 처리 플랫폼이다. 하지만, 아파치 스파크의 작업은 메모리에 의존적이므로 제한된 메모리 환경에서 전체 작업 성능은 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 메모리 용량에 따른 아파치 스파크 성능 비교를 통해 아파치 스파크 동작을 위해 필요한 적정 메모리 용량을 확인한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.215-219
• /
• 2022

디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.350-353
• /
• 2017

사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이란 사물 인터넷으로서 사물을 서로 연결 및 통신하여 정보를 주고 받을 수 있게 하는 기술이다. 사물 인터넷의 급속한 성장으로 인해 수많은 데이터가 발생하게 되었고, 이러한 이유로 인해 빅데이터(big-data) 기술이 대두되었다. 빅데이터는 정형 데이터 뿐만 아니라 사진, 동영상 등의 비정형 데이터 또한 분석하고 활용하는 기술이기 때문에 사물 인터넷과 빅데이터 기술은 서로 보완적인 관계에 있다. 이러한 두 가지 기술의 특성에 기초하여, 본 논문에서는 빅데이터와 사물 인터넷에 대한 정의와 동향에 대하여 알아보고 이러한 두 가지 기술을 연계해 활용한 실제 플랫폼과 스마트 시티 등에 대한 실생활에 쓰이는 실제 사례 및 기술들에 대해 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.281-282
• /
• 2021

본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.