IT발전과 함께 해킹 범죄는 지능화, 정교화 되고 있다. 침해대응에 있어 빅데이터 분석이란 정보보호 시스템에서 발생하는 정상로그 등 전체 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 이상행위와 같은 특이점을 도출하는 것이다. 기존에 간과해왔던 데이터를 포함하는 전수 로그를 활용하여 사이버 침해의 초기단계에서부터 침해에 대한 이상 징후를 탐지 및 대응하고자 한다. 정보보호 시스템과 단말 및 서버 등에서 발생하는 비정형에 가까운 빅데이터를 분석하기 위해서 오픈소스 기술을 사용하였다. ELK Stack 오픈소스를 사용한다는 점은 해당 기관의 자체 인력으로 기업 환경에 최적화된 정보보호 관제 체계를 구축하는 것이다. 고가의 상용 데이터 통합 분석 솔루션에 의존할 필요가 없으며, 자체 인력으로 직접 정보보호 관제 체계를 구현함으로써 침해대응의 기술 노하우 축적이 가능하다.
클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
최근 BCI 기술이 등장함에 따라, 다양한 BCI 제품이 출시되고 있다. BCI 기술은 뇌파 정보를 직접 컴퓨터에 전달 가능하게 하는 기술이며, 이러한 기술은 생활에 많은 편의성을 가져다 줄 것이다. 그러나, 이러한 이면에는 정보보호의 문제가 존재한다. 특히, 뇌파정보는 일종의 개인 프라이버시로써 취급될 수 있으며, 뇌파정보를 클라우드 상에서 수집하여 빅데이터 기반으로 수집하고 분석할 시 심각한 개인정보노출이 우려된다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서의 안전한 Privacy-Preserving BCI 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 클라우드 환경에서 개인 식별을 방지하고 뇌파 데이터를 안전하게 보호할 수 있으며, 스니핑 및 내부자 공격 등에 안전하다는 장점이 있다.
정보통신기술의 발전과 함께 데이터의 생산량이 기하급수적으로 증가하면서 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 빅데이터 관련 기술들도 발전함에 따라 여러 분야에서 빅데이터가 수집, 저장, 처리, 분석, 활용되고 있다. 특히 보건의료 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로도 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 빅데이터 기술을 환자 진단 데이터 분석에 활용하여 간단한 병원 진료에 투여되는 막대한 비용을 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 환자 데이터를 분석하여 병원에 가기 어려운 환자나 의학적인 전문 지식이 없는 간병인들에게 의사의 진단과 가까운 간병 가이드 정보를 제시하고자 한다. 먼저 수집된 환자 데이터를 HDFS에 저장하고, 하둡 환경에서 빅데이터 처리 및 분석 도구인 R을 이용하여 데이터를 처리한 후 분류분석을 한다. R의 다양한 기능들을 웹에 구현하기 위해 활용되는 R Shiny를 이용하여 웹 서버에 시각화를 한다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용한 지질자원기술에 대한 사회적 인식을 바탕으로 지질자원기술에 대한 국민 인식 제고 방안을 논의하는 데 있다. 이를 위하여 2010년 1월 1일부터 2022년 4월 14일까지 54개 언론사를 대상으로 언론 기사 제목과 본문에 '지질자원기술'이 포함된 5,044건의 기사를 분석대상으로 삼았으며, 빅데이터 분석을 연구방법으로 채택하였다. 분석 결과, 연구소 중심, 미국·중국·일본 중심, 포항시 지진, 연구원 원장 중심으로 주제어가 구성되어 있었으며, 중요 주제어는 지질, 산업, 광물개발, 환경, 에너지, 원자력, 지하수 등으로 나타났다. 또한, 토픽 분석 결과, 토픽들은 개별적으로 위치하지 않고 전문가, 환경, 연구소 등을 중심으로 상호 연계되어 있고, 미래, 산업, 글로벌 토픽 등으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 지질자원기술의 국민 인식 제고 방안을 논의하였다.
본 연구는 4차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 '스포츠 원 솔루션'은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.
The purpose of this study was to visualize the semantic network with big data related to food exhibition at convention center. For this, this study collected data containing 'coex food exhibition/bexco food exhibition' keywords from web pages and news on Google during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program. From those data, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of hospitality and destinations was high. In addition, the web visibility was also high for convention center programs, such as festival, exhibition, k-pop and event; hospitality related words, such as tourists, service, hotel, cruise, cuisine, travel. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named "Coex", "Bexco", "Nations" and "Hospitality". It is expected that this diagnosis on food exhibition at convention center according to changes in domestic environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing convention marketing strategies.
디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.
타당한 연구 수행을 위해서는 방법론이 중요하다. 소셜네트워크서비스로부터 수집되는 데이터를 대상으로 하는 소셜 빅데이터 연구는 최근 들어 새롭게 부각되는 연구이지만 아직 이에 합당한 연구방법이 충분하지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 빅데이터 분석에 합당한 연구방법론 개발에 앞서, 연구문제의 설정에 대하여 체계적으로 정리하고 질문의 기본 유형을 제시하고자 한다. 그리고 제시되는 6가지 기본 유형에 따른 데이터 형태를 살펴보고자 한다. 나아가 SNS로부터 수집되는 빅데이터 분석과 관련된 통계적인 제 문제에 대해서도 고찰해 보도록 하겠다. 본 연구의 결과는 향후 관련 연구자들이 데이터 유형에 맞는 올바른 연구문제를 수립하고 분석함으로써 타당한 정보를 도출하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 빅데이터와 키워드 네트워크 분석을 통해 공동선 증진을 위한 미래교육 방향을 탐색함으로써 미래교육의 방향성 제안에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. Textom에서 제공하는 빅데이터를 기반으로 '미래교육 + 공통선'이라는 키워드로 데이터를 수집한 후 키워드 네트워크 분석을 수행했다. 연구결과 '공익', '사회', 'KAIST 미래경고', '대책', '연구', '미래교육', '정치' 등이 공동선을 위한 미래교육의 사회적 인식에서 공통 키워드인 것으로 나타났다. 이번 연구결과는 공동선 증진을 위한 미래교육에 대한 사회적 인식이 인간, 물리적 환경, 사회적 대응, 학문적 관심, 교육정책, 교육계획 및 관련 변수와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 이와 같은 결과를 바탕으로 공동선 증진을 위한 미래교육의 방향성 제안을 위한 기초자료 마련에 의미 있는 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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