• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.1
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.3-10
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• 2012

정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전분야를 변화시키고 있으며 다양하고 폭넓은 이용 행태에 따라 지금 이 순간에도 엄청난 데이터를 생산해 내고 있다. 대부분의 인터넷 데이터는 제한적인 활용 이외 단순 생성과 소멸을 반복해 왔으나 최근 들어 빅데이터(Big Data)라는 핵심 키워드의 부상으로 인터넷 데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 과거에도 데이터 마이닝(Data Mining), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence), 라이프 로그(Life Log) 등을 통해 데이터 기반의 부가가치를 창출하려는 노력은 시도되어 왔다. 그렇다면 왜 다시 빅데이터라는 이름으로 재부상 하고 있는 것일까? 이는 정보통신기술의 진화와 맞물려 새롭게 부상하고 있는 인터넷 글로벌 기업들이 지속적으로 생성되는 다양한 데이터들을 확보하고 그 속에서 숨겨진 가치를 찾고 인사이트(Insight)를 도출하려는 시도를 통해 데이터 보유와 활용이 새로운 경쟁력이 될 수 있음을 입증하고 있기 때문이다. 이러한 시도들은 빅데이터를 다양한 분야에서 중요한 이슈로 자리매김하게 하고 있다. 이러한 상황에서 과연 우리는 빅데이터 시대를 어떻게 리드하고 무엇에 집중하여야 할 것인가? 본 연구는 현재 뜨거운 감자로 부상한 빅데이터를 정의하고 빅데이터 시장분석, 사례분석, 정책분석을 통해 시사점을 도출하여 향후 다가올 빅데이터 시대의 국가경쟁력 확보를 위한 빅데이터 이니셔티브(Initiative)의 필요성과 중점 방향 등을 제언하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.30-35
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• 2012

빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.953-954
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• 2013

Smartphone, Tablet PC users increases rapidly, the amount of data is an increasing number and their characteristics vary. Big Data field to collect vast amounts of data such that create new value by analyzing has attracted attention. In recent years, big data technology to use for marketing and product planning movement is growing. In this paper, we would like to analyze the trends of big data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.96-98
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• 2016

Recently, big data technology develop due to the rapid data generation. Thus big data analysis tools for analyzing big data has been developed. Typical big data tools are the R program, Hive, Tajo and more. But data analysis based on Matlab is still common used. And it is still used in big data analysis. In this paper, it research into big data analysis system based on the Matlab for analyzing vital signals.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.55-66
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• 2012

빅 데이터의 관심이 인프라 및 분석기술 자체에서 가치창조 측면으로 이동하면서 가치정보를 효율적으로 발굴, 분석, 추출, 활용하기 위한 차세대 고급 분석 기술 및 기법이 요구되고 있다. 이에 빅 데이터 활용기반구축을 위한 정부 및 기업의 대응이 시급한 시점이다. 이 연구는 빅 데이터 활용기반 구축과 분석기술 개발에 도움을 주고자 빅 데이터 분석의 핵심기술동향을 분석하고 실천과제를 제시한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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• pp.14-26
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• 2014

본고는 빅데이터 시대에 새로운 가치를 창출할 수 있는 정보 분석을 위한 기계학습을 설명하고자 한다. 기계학습의 일반적 정의와 특성, 그리고 빅데이터 특성에 의한 기계학습의 변화를 확인하고 특별히 다양한 변화 중에서 분산 및 병렬화를 통한 스케일러블 기계학습을 중점으로 주어진 빅데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 플랫폼들과 프레임워크들을 설명한다. 더불어 실제 다양한 응용 활용을 제공하고 있는 Google API 같은 빅데이터 분석 기계학습 프로젝트들을 통해서 기계학습을 통한 빅데이터 분석에 대한 폭넓은 이해를 전달하고자 한다.