본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
최근 활발히 연구되고 있는 빅데이터와 의료 영역이 융합되면서, 보건의료서비스 분야에서는 데이터 집약적이고 공간을 초월한 새로운 서비스패러다임의 움직임이 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 빅데이터를 활용하여 건강증진 및 예방을 위하여 생활 속에서 제공되고 있는 생활환경 및 보건 데이터 기반의 라이프케어 서비스동향과 기술에 관하여 알아본다.
최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
최근 각국은 정부 데이터 개방을 위한 데이터 플랫폼을 구축하고, 행정정보데이터세트 등 다양한 데이터를 민간에서 웹을 통해 자유롭게 활용하도록 하고 있다. 이 연구는 전 세계적으로 가장 많이 활용되는 대표적인 오픈 데이터 플랫폼인 소크라타와 CKAN의 기능을 분석하고, 각국의 활용 사례를 살펴보았다. 그리고 서울시의 데이터세트 서비스 현황을 사례로 검토하여, 오픈 데이터 플랫폼을 적용한 지방자치단체의 데이터세트 관리 및 서비스 방안을 개념적으로 제시하였다. 이를 통해 기록으로서의 데이터세트 서비스 제공을 위한 지방자치단체의 장기적인 보존과 관리체제 방안을 제도적 측면과 데이터의 생산 및 관리 측면, 서비스 측면 및 플랫폼의 선택 등 다양한 측면에서 제시하였다.
최근 대규모의 분산 시스템을 통합, 구축하기 위한 S/W설계 방법론으로 웹 서비스를 구현 기술로 한 서비스-지향 구조(Service-Oriented Architecture) 개념이 등장하였다. SOA를 기반으로 조립되는 서비스간에 상호 작용하는 데이터는 인터페이스를 통한 형식적인 검증뿐 아니라 사용자의 의도에 맞게 사용될 수 있는지에 대한 실질적인 검증도 필요하다. 본 논문은 서비스-지향 구조에서 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 오류를 실시간으로 탐지하고 데이터의 제약 조건을 학습시킴으로써 개발자의 수고를 덜고 e-business 시스템과 같이 상호 작용이 많은 시스템의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 서비스를 개발한다.
데이터 방송 서비스(Data broadcasting Service)는 시청자에게 더 높은 품질의 영상과 음성은 뿐만 아니라 유용한 부가 정보를 함께 제공하고 있다. 이 중 채널 종류와 프로그램 정보와 같은 시청자 및 방송 수신 단말기에게 필요한 정보를 서비스 인포메이션이라고 한다. 이 서비스 인포메이션은 테이블 형태로 전송이 되며, 이 테이블의 종류 및 형태는 데이터 방송 표준별로 차이점을 가지고 있다. 방송사업자는 각 데이터 방송 표준에 정의된 서비스 인포메이션 테이블(Service Information Table) 종류와 형태에 맞춰서 서비스를 제공하기 때문에, 사업자간 서비스의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 방송 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 미들웨어의 개발을 위한 범용 서비스 인포메이션 테이블 파싱 전략을 제안한다. 이 전략은 XML 기반의 테이블 종류와 형태에 대한 기술 정보를 이용하여 별도의 수정 없이 동적으로 대상 테이블의 파싱을 가능하게 한다.
기존 Web2.0 시대의 플랫폼 기업은 서비스를 통해 생성된 개인 데이터로 다양한 비즈니스를 창출해왔다. 하지만 데이터 제공자인 개인은 해당 수익에서 제외되는 모순된 상황에 놓였다. 이에 개인이 자신의 데이터를 적극 관리·통제하면서 능동적으로 활용할 수 있는 개념인 마이데이터(MyData)가 등장했다. 국내에서는 '20.8월 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 통과되면서 신용정보법에 근거해 금융 분야 마이데이터 서비스가 활성화되기 시작했다. 그러나 현존하는 마이데이터 플랫폼은 중앙화된 시스템으로 본래 취지와 다르게 개인의 데이터 소유권과 통제권을 보장하기에 부족하다. 이에 본 논문에서는 기존 마이데이터 플랫폼의 한계점을 분석하고, Web3.0 등 변화하는 환경에서 개인의 데이터 주권을 보장하고, 데이터 가치를 공정하게 분배받을 수 있는 DID 플랫폼 기반의 마이데이터 서비스 모델을 제안한다.
과학 연구에 있어서 데이터 집약형 컴퓨팅은 데이터의 대형화와 함께 그 중요성이 날로 더하여지고 있다. 데이터 집약형 컴퓨팅은 대용량 데이터의 분석을 통해 과학적 지식을 발견하는 것을 목적으로 하고 있으며, 그 처리 방법에 있어서 데이터 병렬화 기법을 주로 사용하게 되는데, 이는 클라우드 컴퓨팅을 통해 도움을 받을 수 있는 계산 처리 방식이다. 또 데이터 집약형 컴퓨팅 서비스에서는 데이터의 검색 및 추출, 전송 등에 있어서 대용량의 데이터를 다룰 수 있는 고도화된 기술을 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 대규모 과학 데이터 분석을 위해서 필요한 연구 환경을 유연하고 확장성 있게 제공하는 데이터 집약형 클라우드 서비스를 제안하였다. 본 연구의 목표 시스템은 대량의 데이터 분석을 위해 필요한 다양한 형태의 플랫폼, 응용 프로그램, 시스템 프로그램 등을 제공하는 클라우드 기반의 분석 서비스와 데이터 속성에 기반하여 빠른 검색 및 추출, 효율적인 전송을 제공하는 데이터 서비스로 이루어진다.
최근 이슈가 되고 있는 안드로이드 플랫폼은 높은 개방성을 지니고 있다. 이러한 안드로이드 플랫폼에서 애플리케이션을 개발할 때 애플리케이션 간의 데이터 처리는 매우 중요한 이슈이다. 안드로이드 플랫폼에서 데이터를 전송할 때 활용할 수 있는 메커니즘에는 클립보드, 인텐트 그리고 컨텐트 프로바이더 등이 있다. 클립보드는 윈도우즈의 클립보드와 동일한 기능을 가지지만 스트링 타입의 데이터만을 전송할 수 있어 다양한 데이터 처리에는 활용하기가 어렵다. 그리고 인텐트는 데이터 전송에 사용할 수 있지만 인텐트 메커니즘의 주목적은 어떤 액션이 수행되어야 할 메시지를 전달하는 것이기 때문에 다양한 타입의 데이터를 전달하는 데는 적합하지 않다. 또한 데이터를 전달하더라도 데이터의 정보를 포함해야하고 이를 구현하기는 까다롭다. 컨텐트 프로바이더는 애플리케이션 간 데이터 전송을 위해 제공하는 메커니즘이지만 양 애플리케이션 간에는 같은 형식의 레코드를 포함해야 한다. 데이터 저장소로 데이터베이스를 사용하기 때문에 컨텐트 프로바이더를 사용하기 위해서 데이터베이스의 연결 및 질의에 대한 구현도 개발자의 작업에 추가가 된다. 이러한 안드로이드 플랫폼에서 애플리케이션 간의 데이터 전송을 하기 위한 방법의 문제점을 보완하고 해결하기 위하여 본 논문에서는 메타서비스를 설계하고 구현하였다. 메타서비스는 클립보드의 간단한 활용방법에 착안하여 텍스트 데이터뿐만 아니라 다른 타입의 데이터도 전송이 가능하도록 지원해주는 서비스이다. 또한 애플리케이션 개발 과정에서 데이터 처리에 대한 구현 시 복잡성을 주여 효율적이며 높은 가독성을 제공한다. 본 논문에서는 메타서비스의 구조와 디자인 그리고 활용 방법에 대해서 자세히 다룬다.
본 연구에서는 미국 연구중심대학도서관에서 최근 구축 운영되고 있는 연구데이터관리(Research Data Management, RDM) 서비스의 구성요소와 웹사이트에서 제공되는 서비스의 내용을 분석하여 그 현황을 조사하였다. 미국 카네기분류에서 제시된 최고연구중심대학(RU/VH) 중 RDM 서비스를 제공하는 31개 대학도서관의 서비스 내용을 분석하였으며, 분석의 기준은 선행연구에서 제시된 서비스의 구성요소 9가지로 (1) DMP 작성지원; (2) 데이터 파일 정리; (3) 데이터 기술; (4) 데이터 저장; (5) 데이터 공유 및 접근; (6) 데이터 보존; (7) 데이터 인용; (8) 데이터관리 교육; (9) 데이터 지적재산권을 포함한다. 분석 결과 대다수의 기관에서 DMP 작성지원서비스를 운영하고 있었으며 절반 이상의 기관에서 데이터 기술과 데이터 보존 및 데이터관리 교육 서비스를 제공하고 있었다. 특히 학문분야별 데이터에 적합한 메타데이터 및 레포지터리로의 안내와 워크숍 또는 개별 컨설팅을 통한 교육에 초점을 맞추고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 기관 내 혹은 기관 간 협력에 기반을 둔 RDM 서비스 운영과 서비스 담당자의 지식 및 역량에 대한 논의와 연구가 지속되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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