금융, 통신 등의 응용 분야에서 빅데이터는 광범위하게 활용되고 있으며, 빅데이터 분석 시장은 해마다 크게 성장하고 있다. 이에 반해 소상공인들의 빅데이터 활용 실적은 저조하며, 이는 기존 시스템이 소상공인들의 여건을 충분히 반영하지 못하는 동시에 서비스 이용 가격 역시 높다는 점에 기인한다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로, 본 논문에서는 소상공인에 특화된 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 새로운 플랫폼을 개발, 제안한다. 먼저 소셜 빅데이터 분석과 관련한 기존 연구들을 비교하고, 소상공인의 마케팅을 돕기 위해 필요한 서비스 지표들을 추출한다. 다음으로 도출된 지표들을 구현한 프로토타입 시스템을 소개하고, 구현을 통해 얻어진 시스템 완성에 필요한 기술적인 이슈들을 논의한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.201-209
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2021
The term, eGovernmen or e-Government, uses technology communications devices such as computers and the Internet to provide public services to citizens and others. The eGovernment or e-government provides citizens with new opportunities to access the government directly and conveniently, while the government provides citizens with directservices. Also, in these days, cloud computing is a feature that enables users to use computer system resources, especially data storage (cloud storage) and on-demand computing power, without having to manage themselves. The term is commonly used to describe data centers that are available to many users over the Internet. Today, the dominant Big Cloud is distributed across multiple central servers. You can designate it as an Edge server if it is relatively close to the user. However, despite the prevalence of e-government and cloud computing, each of these concepts has evolved. Research attempts to combine these two concepts were not being made properly. For this reason, in this work, we aim to produce independent and objective analysis results by separating progress steps for the analysis of e-government cloud service platforms. This work will be done through an analysis of the development process and architectural composition of the e-government development standard framework and the cloud platform PaaS-TA. In addition, this study is expected to derive implications from an analysis perspective on the direction and service composition of the e-government cloud service platform currently being pursued.
빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.
This study aimed to grasp the perceptions and trends in fashion platforms and fashion smart factories using big data analysis. As a research method, big data analysis, fashion platform, and smart factory were identified through literature and prior studies, and text mining analysis and network analysis were performed after collecting text from the web environment between April 2019 and April 2021. After data purification with Textom, the words of fashion platform (1,0591 pieces) and fashion smart factory (9750 pieces) were used for analysis. Key words were derived, the frequency of appearance was calculated, and the results were visualized in word cloud and N-gram. The top 70 words by frequency of appearance were used to generate a matrix, structural equivalence analysis was performed, and the results were displayed using network visualization and dendrograms. The collected data revealed that smart factory had high social issues, but consumer interest and academic research were insufficient, and the amount and frequency of related words on the fashion platform were both high. As a result of structural equalization analysis, it was found that fashion platforms with strong connectivity between clusters are creating new competitiveness with service platforms that add sharing, manufacturing, and curation functions, and fashion smart factories can expect future value to grow together, according to digital technology innovation and platforms. This study can serve as a foundation for future research topics related to fashion platforms and smart factories.
과학빅데이터 실험 장비와 ICT 기술의 비약적인 발전으로 엑사바이트 이상 규모의 데이터가 생성되고 있으나, 이러한 빅데이터를 전송하는 기술은 응용과학연구자의 요구에 맞는 수준에 이르지 못하고 있다. 과학빅데이터에 대한 고성능 데이터 전송을 위하여 QoS(Quality of Service) 기반의 다양한 기술이 개발되고 있지만, 기반이 되는 인프라 네트워크의 전반적인 변경을 요구하기도 한다. 반면 ScienceDMZ 기술은 전송 성능에 큰 지장을 초래하는 방화벽을 우회함으로써, 과학빅데이터 전송 성능 향상을 도모하며, 또한 기존 네트워크의 큰 변화 없이 구현이 가능하다. 본 논문에서는, KREONET(국가과학기술연구망) 기반의 국제간 장거리 환경에서 과학빅데이터 고속 전송을 통하여 ScienceDMZ를 구축하고 성능을 검증하였다. 또한, ScienceDMZ의 확장으로써, GPU 플랫폼을 분산 환경에서 연계하는 방안을 소개하고자 한다.
국방산업에 관련된 데이터의 양적팽창과 기술성장에 따라, 유의미한 품질정보를 추출하고 이를 통해 정책 제정 및 품질보증 업무에 활용하는 것이 요구되고 있다. 데이터에 기반한 경향 파악 및 의사결정 도출은 다수의 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 하여 업무의 생산성을 높이고 새로운 기회를 발견하는 핵심 수단으로 활용될 수 있다. 따라서 국방산업에서는 개발단계부터 양산단계까지 다양한 품질정보들을 수집하고 이를 활용할 수 있도록 빅데이터 기반의 업무체계 구축이 필요하며, 축적된 정보를 활용하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구는 정보체계 운용을 통해 신뢰성이 확보된 군수품의 품질정보를 수집하여 정형화된 빅데이터를 구축하는 방안을 제시하였으며, 사용자가 이를 활용할 수 있는 종합표준플랫폼을 제시하였다. 제안된 종합표준플랫폼은 군수품시험성적서 정보시스템(Test Report Information Service for Military Supplies, TRIS 시스템) 구축을 통하여 수행하였으며, TRIS 시스템을 통해 축적되는 정형 데이터의 활용방안을 제안하였다. 더불어 국방산업 비정형 데이터 활용방안에 대해 연구하였다. 본 연구의 결과는 향후 국방산업의 데이터 인프라 형성에 기여할 것으로 기대되며, 종합표준플랫폼을 통해 수집된 정보들은 군수품 품질보증에 관한 무기체계 별 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 활용될 것이다.
급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
Big data technology is being used in various fields followed by the development of information and communication technology. In the corporate and public sectors, diverse system platforms are built and operated due to the needs of users, but efficiency is low because they are built from an individual service perspective rather than an integrated service perspective. In this study, the relationship between presenting the characteristics of the type of shared information platform, the integration plan, and integration performance of the shared information system platform was analyzed. The results of the study will provide guidelines for the integration of shared information system platforms by the government and private companies in the future.
국내 전력산업이 스마트 그리드화 되면서 이로 인해 발생하는 빅데이터를 활용하여 수요관리, 시설물관리, 대고객서비스 등을 위한 빅데이터 플랫폼들이 도입되고 있는 추세이다. 그러나 빅데이터 프로젝트의 속성상 실제로 빅데이터 플랫폼의 활용이 업무 프로세스 상에서 정착되기 위해서는 많은 시간과 업데이트가 필요하다. 따라서 기존에 알려져 있거나 이론적인 평가 방법으로는 초기 빅데이터 플랫폼의 성과를 평가하기는 적절하지 않다. 본 논문에서는 빅데이터의 규모, 다양성, 속도에 따른 정보의 완전성/충분성, 정보의 신뢰성/정확성, 정보의 적합성/관련성, 정보의 상세성/구체성, 정보의 비교가능성, 정보의 불편성, 정보의 적시성 등 특정 정보의 7 가지 품질 측면에서 전력산업에서 초기 빅데이터 플랫폼의 성과를 평가하는 방법론을 제시한다.
현재 기상정보를 활용하고자 하는 수요는 증가하고 있으나 제공되는 기상기후정보는 한정적이다. 개선을 위해서는 기상기후 빅데이터 활용 플랫폼 지원, 정부 및 공공기관, 기업의 요구에 부응하는 기상기후 빅데이터 전문 인력 양성이 필요하다. 기상기후 빅데이터는 다양한 분야에서 활용 가능한 고부가가치 서비스 제공이 필요하며 서비스의 확대 및 새로운 콘텐츠 개발을 위하여 산업 분야별 유형별 특성에 맞는 맞춤형 서비스가 제공되어야 한다. 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 국가차원의 협업생태계 조성이 필수적이다. 협업생태계 조성 환경을 만들기 위해서는 해양정책과 기상정책의 융합, 해양학과 기상학의 융합, R&D 기초연구와 응용연구의 융합이 필요하다. 이후 수요분석, 생산정보공유, 단일화 순서로 협업생태계를 구축할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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