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.
This study divided articles into two time periods, from 2012 to 2022, with the aim of using big data analysis to look at patterns in the ecosystem of fashion start-ups. The research method extracted top keywords based on TF(Term Frequency) and TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), analyzed the network, and derived centrality values. As a result of comparing the first and second fashion startup ecosystems, elements of policy, support, market, finance, and human capital were derived in the first period. In addition, in the second period, elements of policy, support, market, finance, and culture were derived. In the first period, the fashion startup ecosystem focused on fostering new designer startups by emphasizing support, finance, and human capital factors and focusing on policies. Meanwhile, in the second period, online-based fashion platform startups and fashion tech startups appeared with the support of digital transformation and fulfillment services triggered by COVID-19(Corona Virus Disease 19), private finances were emphasized, and cultural factors were derived along with success stories of fashion startups. This study is meaningful in that it helps in developing strategies for fashion startups to grow into sustainable companies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.769-777
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2014
최근 세계 주요국들은 데이터를 또 하나의 자원으로 인식하고 있으며, 정부의 투명성과 효율성을 제고하고 경제 활성화 효과를 기대하기 위하여 공공데이터를 적극 개방하는 정책을 경쟁적으로 시행하고 있다. 본 연구에서는 공공데이터의 개념을 알아보고 우리나라 공공데이터 정책의 현재와 문제점 및 공공데이터 이용을 활성화하기 위한 전략에 대하여 논의한다. 구체적으로는 데이터 품질의 중요성과 데이터 세트의 통일화 및 표준화 필요성, 공공 데이터 플랫폼 전략, 정부기관 간 또는 정부기관 내공공 데이터의 공유 필요성 및 데이터 산업의 중심축으로서의 공공데이터와 빅데이터의 통합 지원 정책의 필요성 등이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.911-923
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2016
빅데이터 시대에 머신러닝의 중요성은 더욱 부각되고 있고 로지스틱 회귀는 머신러닝에서 분류를 위한 방법으로 의료, 경제학, 마케팅 및 사회과학 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있다. 지금까지 R과 Hadoop의 통합환경인 RHIPE 플랫폼은 설치 및 MapReduce 구현의 어려움으로 인해 거의 연구가 이루지 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대해 로지스틱 회귀 추정을 위한 두가지 알고리즘 즉, Gradient Descent 알고리즘과 Newton-Raphson 알고리즘에 대해 MapReduce로 구현하고, 실제 데이터와 모의실험 데이터를 가지고 이들 알고리즘 간의 성능을 비교하고자 한다. 알고리즘 성능 실험에서 Gradient Descent 알고리즘은 학습률에 크게 의존하고 또한 데이터에 따라 수렴하지 않는 문제를 갖고 있다. Newton-Raphson 알고리즘은 학습률이 불필요 할 뿐만 아니라 모든 실험 데이터에 대해 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 지구온난화 문제를 해결하기 위해 새로운 에너지원을 만드는 것보다 기존 에너지을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 에너지 플랫폼 시스템을 제안한다. 이를 위해 공공정보 데이터 포털 및 기상청 데이터를 수집하고 분석하여 최근 5년간 에너지 사용량 및 온실가스 배출량 등 전반적인 에너지 데이터를 전력공급자와 사용자에게 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 에너지 정보 제공 및 효율적인 분산전원 시스템을 제공하고자 한다. 또한 기존 에너지 플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하고 있다. 구축된 에너지 플랫폼을 통해 전력 공급자와 사용자의 편의성을 향상 시키고, 불필요한 과잉 전력 생산을 방지하여 지구온난화 문제에 기여하고자 한다. 본 논문에서는 시스템의 설계부터 구현까지의 내용을 상세하게 설명하고, 향후 보완 및 개선 방향을 제시한다.
빅테크 기업으로 불리는 글로벌 플랫폼들은 전 세계적인 규모로 성장하면서 데이터의 축적과 가격경쟁력, 네트워크 효과를 확보했다. 이로 인한 경쟁우위를 배경으로 글로벌 플랫폼이 그 위상을 더욱 강화되고 있다. 유럽연합(EU) 집행위 경쟁분과위원회는 반독점 위반을 이유로 구글에 대해 막대한 과징금을 부과하기도 하였는데 이는 구글의 미납 세금을 거둬들이기 위한 것이라 해석되기도 하였다. 실제로 글로벌 플랫폼의 편법적인 조세회피를 겨냥하여 '구글세' 형태의 과세 노력이 진행 중이다. 한편, 국내 콘텐츠 스타트업 및 중소벤처기업 등에도 큰 영향을 미치고 있는 글로벌 플랫폼의 국내 매출과 세금 규모는 정확히 측정되지 않고 있다. 구글의 경우 연구문헌에 따르면 2017년 한국 매출을 약 2조~3조원으로 추정하였으나, 구글코리아는 2021년 매출이 2,900억 원이라 신고하고 130억 원의 세금을 납부하였다. 본 연구는 국내에 큰 영향을 미치고 있는 글로벌 플랫폼의 경제적 효과를 검증하고 구체적으로 대표적인 글로벌 플랫폼인 구글의 연간 국내 매출액과 세금을 정량적으로 추정하고자 하였다. 구글에서 발간한 구글 경제 효과 관련 문건에서 제시된 수치를 기초로 구글의 연간 국내 매출과 세금을 추정한 결과, 연간 매출 4~9조 원, 세금 3,906억 원~9,131억 원의 결과를 얻었다. 본 연구는 이런 글로벌 플랫폼 기업의 국가별 과세 권한 문제를 구글이라는 구체적 사례를 가지고 추정함으로써 앞으로 전개될 디지털 경제 시대의 국가, 조세 정책 방향에 대한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다 할 수 있다.
본 논문에서는 개개인의 복합적 속성과 요구를 반영한 통합된 개인 맞춤형 서비스와 지능정보기술을 기반으로 의료서비스 접근성을 향상시킬 수 있는 개방형 서비스플랫폼의 구축방안에 대하여 설계하였다. 먼저, 데이터 수집 및 저장단계는 데이터 추출, 변환, 로딩을 반복하며 신속하고 정확하게 처리한다. ETL 모듈로부터 생성된 데이터는 분산 파일 시스템에 저장한다. 데이터 분석단계는 스토리지에 저장된 과거 의료 데이터들을 기반으로 기계학습과 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 분석 알고리즘을 적용하여 다양한 패턴들을 생성한다. 데이터 처리단계에서는 데이터를 신속히 처리해야 하므로 보통 작업을 병렬 및 분산 처리하여 성능을 향상시킨다. 데이터 제공방식은 디바이스별 운영하는 플랫폼에 독립적으로 동작해야 하며, 데이터 전송 시 네트워크 부하가 적고, 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위하여 Open API 형태로 제공한다.
최근 중소기업은 세계적인 경쟁력을 갖추기 위해서 공정/품질/에너지 데이터 집계가 자동 또는 실시간으로 처리할 수 있는 산업 구조로 급격하게 변화하고 있다. 특히, 중소기업 생산 공정에서 생산되는 실시간 정보 분석은 중소기업의 유의미한 성과들을 분석, 예측, 처방 및 이행하는 새로운 공정 프로세스 형태로 진화해 가고 있다. 본 논문에서는 중소기업에서 생상되는 데이터를 고도화할 수 있도록 중소기업의 자동화 생산 정보 시스템을 빅데이터화 할 수 있는 플랫폼 구축 모델을 제안한다. 제안 모델은 스마트한 중소기업의 데이터 수집을 위해 중소기업에서 생산되는 제품의 기본 정보에 대한 다양한 데이터를 활용해 중소기업의 운영 효율화(컨설팅 및 교육 등) 및 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 기능이 있다. 또한, 제안 모델은 종소기업의 정보 공유 및 시스템 연계가 원활하게 서로 다른 지역적 특성 및 분야를 가지는 중소기업들간에 긴밀한 협조가 가능한 것이 특징이다.
정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.
4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등과 같은 데이터 기반의 디지털 기술로 촉발되었으며, 데이터의 활용 범위를 보호 대상으로만 생각했던 개인정보의 영역까지도 확장하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있다. 데이터 3법의 개정을 통해 본인 동의하에 개인정보가 자유롭게 이동하고 활용될 수 있는 법·제도는 마련되었으나, 개인정보의 수집부터 관리와 활용까지 전 과정을 아우를 수 있는 플랫폼의 지원도 필요할 것이다. 본 논문에서는 개인정보를 활용한 마이데이터 생태계 구축에 적용할 수 있는 플래폼 모델을 제안하고자 한다. 마이데이터 플랫폼 구축을 위해 필수적으로 갖추어야 할 6가지의 기능적 요건들과 그 기능들을 구현하기 위한 절차와 방법 등에 대하여 설명한다. 6가지 필수 기능으로 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차와 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증 기능을 포함하며, 데이터 수집·저장·연계·융합을 위한 절차와 표준화에 대하여 설명한다. 그리고 통제적인 개인정보 접근을 위한 이용자 인증체계와 데이터 활용을 위한 API 게이트웨이, 마이데이터 플랫폼 서비스를 위한 필수 기능들에 대하여 살펴 본다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모델을 대전시 마이데이터 플랫폼 구축에 적용한 사례와 플랫폼 내에서 운영되는 응용서비스로서 대전시 교통약자의 이동을 지원하는 사례를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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