• 산업진흥연구
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• 제5권3호
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• pp.45-51
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• 2020

본 연구는 빅데이터를 활용하여 투자 및 육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 지역내총생산(GRDP)은 각 지역의 생산규모·지출수준·소득수준·산업구조 등을 집약적으로 내포하고 있는 지수로써, 지역경제 분석 및 국가의 정책수립에 활용하는 중요한 자료이다. 국가의 주요 국정과제를 올바르게 수행하기 위해서는 지역경제를 정확히 파악하는 것이 선행되어야 하는데, 이로 인해 최근 지역내총생산에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 특히 해외투자는 투자유치국의 경제에 미치는 영향력이 상당하여, 이에 대한 많은 실증분석이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해외투자 및 국내육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 상관분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 그 결과 전체적으로 투자와 지원이 지역내총생산에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.

• 산업진흥연구
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• 제7권3호
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• pp.17-26
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• 2022

우리가 살아가는 사회는 무엇보다 우리들의 정신과 육체를 자유롭게 건강하게 유지하고자 하는 웰빙에 대한 기대가 확산되면서 헬스케어(health care)라는 의미가 빅데이터, IoT, AI, 블록체인 등의 4차 산업혁명의 핵심적인 융합기술 등을 활용하여 고도화된 의료정보 서비스산업의 발전을 도모하고 있다. 디지털 헬스케어는 인공지능, 빅데이터, 클라우드와 같은 정보기술에 힘입어 전통 의료·헬스케어 산업의 디지털 전환(Digital transformation)으로 추진되어, 보건, 의료, 복지 등에서 그 필요성은 점진적으로 확대되고 있는 경향이다. 그러나 디지털 헬스케어 의료정보의 효율적 운용을 통하여 인간의 자유로운 삶의 행복 추구와 스마트 의료산업으로의 발전을 추구하고자 하는 데는 인적, 물리적 요인의 어려움이 존재하는 것이 현실이다. 나아가 디지털 헬스케어의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 헬스케어 의료정보 관련 첨단기술력과 양질의 데이터 확보, 관련 콘텐츠 개발과 이에 적합한 비지니스 모델을 발굴하는 데 적극적인 투자와 연구가 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우선, 디지털 헬스케어 의료정보의 일반적인 의미와 현황 등을 살펴보고, 이어, 디지털 헬스케어 의료정보를 활성시키기 위한 발전적 과제 등을 중점적으로 분석, 검토하여 앞으로 디지털 헬스케어 의료정보의 활용성을 제고하는데 목적을 두고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.249-267
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• 2021

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.161-169
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• 2023

4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1798-1813
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• 2021

This paper proposes a positive experience design approach for Internet of Things (IoT) intelligent products to improve users' subjective well-being in the fields of artificial intelligence and big data. First, the authors selected six target users and taking the Xiaomi IoT intelligent products for the research objects and conducted a thorough observation on how the target users used IoT intelligent products in their own homes over two weeks via a home-visiting interview, group diary, and focus group. Second, they constructed an individual activities table for the participants' IoT intelligent product experience using a hierarchical task analysis (HTA). Third, two researchers sorted out the sub-tasks of happiness in the HTA table. Finally, the authors found the positive experience design approach of IoT intelligent products. The positive experience design approach of IoT intelligent products is proposed from focusing on the personal pleasure experience to individual life meaningful design and group social relationship design, including individual pleasure experience, personal goal realization, group needs satisfaction and the harmony of group relations. The paper uses the two design examples of an interactive kettle and a harmonious chair to further discuss the feasibility of the design approach. In the era of big data, it is helpful for designers to use this design approach to improve the users' sense of sustainable pleasure, achievement perception of their future goal realization, and the well-being of the group's social relationships.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.249-261
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• 2014

최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1171-1185
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• 2014

R과 Hadoop의 통합환경인 Rhipe 개발로 인해 분산처리 환경 하에서 대용량 데이터 분석이 가능해졌다. 본 논문에서는 Rhipe을 이용하여 실제 데이터와 모의실험 데이터에서 다양한 데이터 크기에 따라 다중 회귀분석을 구현하였다. Hadoop의 가상분산 모드(pseudo-dstributed mode)와 완전분산 모드(fully-distributed mode) 구축 시스템 비교에서 완전분산 모드 시스템이 가상분산 모드 시스템보다 처리 속도가 빠르고 데이터 노드의 수가 많을수록 계산 시간이 점점 줄어드는 것을 알 수 있었다. 또한, 제안된 Rhipe 플랫폼의 성능을 평가하기 위해 기본 R 패키지인 stats와 bigmemory 상에서 유용한 biglm 패키지와 처리 속도를 비교하였다. 실험결과 Rhipe은 데이터의 크기가 클수록 map task 개수가 증가되고 동시에 병렬 처리로 인해 다른 패키지들보다 빠른 처리속도를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.703-709
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• 2017

아웃소싱 데이터베이스란 데이터 관리 및 질의 처리 등의 계산량이 많은 작업을 제 3자 서버에 위탁하는 것이다. 이를 통해 데이터 소유자는 비싼 인프라를 구축하지 않고 빅데이터를 관리할 수 있으며 여러 사용자로부터 받는 질의들을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 보안 위협이 항상 존재하는 네트워크의 특성상 제 3자 서버를 완전히 신뢰하기 어렵고, 그 서버가 처리한 결과도 신뢰하기 어렵다. 이처럼 신뢰할 수 없는 서버가 처리한 질의 결과가 정확한지 확인하는 것을 질의 인증이라고 하며 구간 질의, kNN 질의, 함수 질의 등 다양한 질의에 대한 인증 기법들이 연구되었다. 하지만 빅데이터 분석에 있어 활용도가 높은 집계 질의에 대한 깊이 있는 질의 인증 연구는 이루어지지 않았으며 기존 연구는 고차원이거나 서로 다른 값이 많은 데이터에 대해 비효율적이다. 본 연구에서는 집계 질의 인증을 위한 자료구조를 제안하고 이를 활용한 효율적인 증거 생성 방법과 증명 방법을 제안한다. 그리고 데이터의 상이 값 수, 레코드 개수, 차원 크기 등을 변경하며 진행한 실험 결과를 통해 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.19-24
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• 2017

본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.