• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2018

스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.79-86
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• 2015

This study started from the concern for Bjrake Ingels, an emerging architect in the architecture circle, who is creative and popular. Recently, the architecture field provides architects with a foundation to express a process on a new form creation through various new expressive languages, design concepts, and methods. The global Danish group BIG(Bjarke Ingels Group) develops a story by their distinctive architectural language. The storytelling is being used in various fields and now the tool called 'story' is settling down as an important element in the life that human lives. Bjarke Ingels leading the group BIG aims for the form expression by the scientific analysis and adaptation after being affected by Danish regional background and OMA. It creates a form to share stories with local members by visually simplifying the region, culture, environment, social phenomenon, economy, and politics that are invisible and do not have the form in the modern society. The elements and expressive features of the space storytelling include locality, cultural, natural environment, and connectivity which are the content structure(story) that enables you to intervene in the story according to the main agent to imagine a new space. The expressive element includes the watching moving line story of the successive, hierarchical, and organic structures which are constructive elements creating various spaces through the mixture, transmutability, and relocation of the program and inducing users to the space. The space storytelling is composed of the symbolism, community, and eco-friendliness to appear diversely through BIG's case analysis. This study will have significance that it drew a method and feature looked at by many contemporary architects from the storytelling viewpoint in the form-creating process, classified the form-creating process through a new storytelling type, and showed a possibility on the development of various methodologies.

• 정보화정책
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• 제21권4호
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• pp.20-39
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• 2014

빅데이터 시대의 도래는 산업 발전에 대한 긍정적 시각과 함께 개인정보보호 및 프라이버시 침해와 관련한 우려 또한 낳고 있다. 이러한 상황에서 최근 방송통신위원회는 빅데이터 환경에서 개인정보 수집과 이용 범위를 규정하는 '빅데이터 가이드라인(안)'을 제시하였다. 그러나 동 '가이드라인(안)'은 산업 진흥에 목적을 두고 있어, 기존 "개인정보보호법"과 충돌하는 내용을 많이 포함하고 있는 상황이다. 이에 시민단체들은 정보주체의 인권이나 프라이버시를 침해할 수 있다는 이유로 제정을 강력히 반대하며, 결국 개인정보위원회는 최근 전면 재검토를 요청했다. 따라서 본 논문에서는 현 '가이드라인(안)'의 한계점을 분석하고, 국내 외 관련 법률을 검토하여, 개인정보보호를 통한 프라이버시 침해를 최소화하는 방향에서 기업들이 빅데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 법과 제도적 정비 방안에 대해 논의한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.75-86
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• 2017

본 연구에서는 빅데이터의 품질을 진단하는 방법을 자동화하는 방법을 제안하고 있다. 빅데이터의 품질진단을 자동화해야 하는 이유는 4차 산업혁명이 이슈화 되면서 과거보다 더 많은 볼륨의 데이터를 발생시키고 이 데이터들을 활용 하려는 요구가 증가하기 때문이다. 데이터는 급증하지만 데이터의 품질을 진단하기 위해 많은 시간이 소비된다면 데이터를 활용하기 위해 많은 시간이 걸리거나 데이터의 품질이 낮아질 수 있다. 그러면 이러한 낮은 품질의 데이터로부터 의사결정이나 예측을 한다면 그 결과 또한 잘못된 방향을 제시할 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터를 신속하게 진단하고 개선할 수 있는 머신러닝 이용한 빅데이터 품질 향상을 위한 진단을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 머신러닝을 이용하여 도메인 분류 작업을 자동화하여 도메인 분류 작업 시 발생할 수 있는 오류를 예방하고 작업 시간을 단축시켰다. 연구 결과를 토대로 데이터 변환의 중요성, 학습되지 않은 데이터에 대한 학습 시킬 수 있는 방안 모색, 도메인별 분류 모델을 개발에 대한 연구를 지속적으로 진행한다면 빅데이터를 활용하기 위한 데이터 품질 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.149-158
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• 2017

빅데이터는 경제개발에서 흥미로운 기회와 도전을 보여왔다. 예를 들어, 농업 분야에서 날씨 데이터 및 토양데이터와 같은 복합데이터의 조합과 이들의 분석 결과는 농업종사자 및 농업경영체들에게 귀중하고 도움되는 정보를 제공한다. 그러나 농업 데이터는 센서들과 농업 웹 마켓 등의 다양한 형태의 장치 및 서비스들을 통해 매 분마다 대규모로 생성된다. 이는 데이터 수집, 저장, 분석과 같은 빅데이터 이슈들을 발생시킨다. 비록 몇몇 시스템들이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었으나, 이들은 다루는 데이터 종류의 제약, 저장 방식의 제약, 데이터 크기의 제약 등의 문제를 여전히 가지고 있다. 이 논문에서는 농업데이터의 수집과 분석 플랫폼의 새로운 설계를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 (1) Flume과 MapReduce를 이용한 다양한 데이터 소스들로부터의 데이터 수집 방법, (2) HDFS, HBase, 그리고 Hive를 이용한 다양한 데이터 저장 방법, (3) Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 분석 모듈들을 제공한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-6
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• 2016

최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.23-29
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• 2020

ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.

• 한국의류학회지
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• 제41권2호
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• pp.378-391
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• 2017

The application of Big Data has been introduced to the Korean fashion industry; however, the literature has not yet investigated how well high technologies are being perceived and adopted by the practitioners of fashion companies. Recognizing the lack of research, the current research explores how big data analysis has been adopted by fashion practitioners based on the Technology Acceptance Model (TAM) that considers the effect of organizational characteristics (i.e., innovation, slack, and IS infra maturity). First, all TAM relationships were accepted as significant; however, the effect of perceived ease of use on the attitude toward big data was greater than perceived usefulness. Regarding organizational characteristics, while organization innovation had positive impacts on perceived usefulness as well as perceived ease of use, organization slack did not show significant and positive influence on perceived ease of use only. On the other hand, IS infra maturity had a negative effect on perceived usefulness while it did not have any significant impact on perceived ease of use. Finally, the level of perceived usefulness is decreasing as the IS infra of the fashion organization becomes more mature. With the results, the study suggested that fashion industry needs more education on the usage of big data analysis systems and development in related analysis tools.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.235-242
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• 2015

소셜 네트워크 기술이 발달하면서 빅 데이터 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 중앙 서버가 아닌 분산 서버에 저장된 데이터를 손쉽게 검색 및 추출하기 위한 기술은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스를 제공하는 컨텐츠 서버와 관리 서버에서 사용자가 원하는 정보의 처리시간을 최소화하기 위한 빅 데이터 관리 기법을 제안하다. 제안 기법은 빅 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터를 그룹으로 분류한 후 분류된 그룹내 데이터를 속성정보와 연계하여 해쉬체인에 적용한다. 또한, 분산 서버에 저장된 데이터를 최단 시간에 추출하기 위해서 데이터 인덱스 정보(DII, Data Index Information)를 그룹화하여 데이터에 부여된 다중의 속성 정보를 분류하여 데이터의 처리 속도를 향상시킨다. 실험 결과, 클러스터 그룹 수에 따른 데이터의 평균 검색 시간은 평균 14.6% 향상되었고, 키워드 수에 따른 데이터 처리시간은 평균 13% 단축되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.263-268
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• 2015

IT 기술이 발달함에 따라 센서 모바일을 기반으로 사물에 정보를 담아 네트워크로 상호연계되는 유비쿼터스 정보기술이 발달하고 있다. 그러나 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용하기 위한 보안 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되고 있는 대용량 데이터를 사용자가 안전하게 처리하기 위해서 빅 데이터 서비스에 사용되는 데이터에 다중의 속성을 해쉬 체인 기법에 적용한 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 빅 데이터 서비스에 사용한 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터의 속성을 분류하여 분류된 속성 정보를 해쉬 체인으로 묶어 데이터의 안전성을 향상시켰다. 또한, 제안 기법은 여러 지역에 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 데이터 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리하였다.