우리사회는 점점 더 융/복합 현상이 가속화되고, 광범위한 영역으로 확대되고 있다. 이러한 중심축에는 정보통신 기술이 자리잡고 있음은 당연한 일이다. 일례로 정보통신기술과 의료산업의 융합의 결과로 스마트 헬스케어 산업이 등장하였으며, 모든 분야에 정보통신 기술을 접목하고자 하는 노력들이 계속되고 있다. 이로 인해 우리주변에는 수많은 디지털 데이터들이 만들어지고 있다. 또 다른 한편으로는 대중화 되고 있는 스마트폰, 태블릿PC와 카메라, 게임기기등을 통하여 다양한 데이터들이 생성되고 있다. 본 연구에서는 광범위하게 발생하고 있는 빅데이터에 대한 활용 상태를 알아보고 빅데이터 플랫폼의 한 축인 처리 프로세스들에 대해 비교, 분석하였다.
우리사회는 점점 더 융/복합 현상이 가속화되고, 광범위한 영역으로 확대되고 있다. 이러한 중심축에는 정보통신 기술이 자리잡고 있음은 당연한 일이다. 일례로 정보통신기술과 의료산업의 융합의 결과로 스마트 헬스케어 산업이 등장하였으며, 모든 분야에 정보통신 기술을 접목하고자 하는 노력들이 계속되고 있다. 이로 인해 우리주변에는 수많은 디지털 데이터들이 만들어지고 있다. 또 다른 한편으로는 대중화 되고 있는 스마트폰, 태블릿PC와 카메라, 게임기기등을 통하여 다양한 데이터들이 생성되고 있다. 본 연구에서는 광범위하게 발생하고 있는 빅데이터에 대한 활용 상태를 알아보고 빅데이터 플랫폼의 한 축인 처리 프로세스들에 대해 비교, 분석하였다.
Our society has two prospective properties because of IT technology. Firstly, it is accelerated a degree of convergence. And convergence regions are expanded. For example, smart healthcare region was created by IT technology and medical industry. The efforts to convergence will be continued. Because...
Our society has two prospective properties because of IT technology. Firstly, it is accelerated a degree of convergence. And convergence regions are expanded. For example, smart healthcare region was created by IT technology and medical industry. The efforts to convergence will be continued. Because of these properties, A number of data are made in our life. Through many devices such as smart phone, camera, game machine, tablet pc, various data types are produced. In this paper, we described utilization of Big Data. And we analysed Big Data processing process.
Our society has two prospective properties because of IT technology. Firstly, it is accelerated a degree of convergence. And convergence regions are expanded. For example, smart healthcare region was created by IT technology and medical industry. The efforts to convergence will be continued. Because of these properties, A number of data are made in our life. Through many devices such as smart phone, camera, game machine, tablet pc, various data types are produced. In this paper, we described utilization of Big Data. And we analysed Big Data processing process.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
미국에서 새로운 유통 트렌드를 발견하는데 이용된 빅데이터 분석 사례를 들어보자. 쇼핑과 세일을 대표하는 “블랙 프라이데이”는 연중 최대 규모라 알려져 있다.
빅데이터를 다루는 여러 플랫폼을 저장 시스템, 처리프로세스(방식), 분석 메커니즘이라는 세 가지 측면으로 나누어 볼 수 있다. 본 연구에서는 위에서 기술된 3대 요소 중 처리 프로세스와 관련된 플랫폼 기술들에 비교, 분석하였다.
빅데이터를 다루는 여러 플랫폼을 저장 시스템, 처리프로세스(방식), 분석 메커니즘이라는 세 가지 측면으로 나누어 볼 수 있다. 본고에서는 위에서 기술된 3대 요소 중 처리 프로세스와 관련된 플랫폼 기술에 대해 기술하였다. 저장 시스템으로 병렬 DBMS와 NoSQL은 모두 대량의 데이터를 저장하기 위해 수평 확장 접근 방식을 취하고 있다는 점에서는 동일하다.
강 유역의 지형측량 자료와 강수량통계, 레이더 사진 등의 데이터에서 추출한 통합 수학적 모델에 기초해 강수량과 갑작스런 홍수를 예측한다. 뿐만 아니라 강수량과 교통체증, 정전 사태 등 도시에 영향을 미치는 상황들도 평가한다.
가설 설정
“오늘 태어난 아이가 평생 동안 살아가면서 만들어 낼 데이터의 양은 미국 의회 도서관에 보관된 데이터의 약 70배에 이를 것이다.
② 많은 수의 컴퓨터가 처리에 참가하므로, 하드웨어 장애 등의 시스템 장애가 예외적인 상황이라기 보다는 일반적인 상황이라 가정.
제안 방법
IBM이 제공한 고해상도 날씨 예측 시스템과 수문학적 모델링 시스템은 날씨 및 수문 관련 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측한다. 강 유역의 지형측량 자료와 강수량통계, 레이더 사진 등의 데이터에서 추출한 통합 수학적 모델에 기초해 강수량과 갑작스런 홍수를 예측한다. 뿐만 아니라 강수량과 교통체증, 정전 사태 등 도시에 영향을 미치는 상황들도 평가한다.
성능/효과
싱가포르는 빅데이터 분석을 통해 실시간 교통정보에서 한 단계 더 나아간 '교통량 예측 시스템(TPT)'을 운영하고 있다. 솔루션을 제공한 IBM에 따르면 전체적인 예측 결과는 85% 이상의 정확성을 보이고 있고 특히 교통량이 가장 많은 비즈니스 중심가에서는 정확도가 85% 이상으로 측정됐다.
후속연구
앞으로도 빅데이터 플랫폼에 대한 관심 및 활용성은 지속적으로 확대될 것이며 영역 또한 순수한 정보기술 영역을 넘어 모든 영역으로 광범위하게 적용될 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빅데이터가 의미하는 것은 무엇인가?
빅데이터는 기존 데이터에 비해 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다. 세계적인 컨설팅 기관인 Mckinsey지는 2011년 한 보고서에서[5] 빅데이터의 정의는 “기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터 셋 규모로서 그 정의는 주관적이며 앞으로도 계속 변화될 것이다”라고 언급하고 있다.
빅데이터가 갖추어야 하는 요소기술에는 무엇이 있는가?
빅데이터가 갖추어야 하는 요소기술로서 미디어관련 데이터 크기(Volume), 데이터 입/출력 속도(Velocity), 데이터 형태(Variety)가 있다. 크기는 일반적으로 수십 테라 혹은 수십 페타 바이트 이상 규모의 데이터 속성을 의미한다.
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