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제4차 산업혁명과 데이터 과학
Industry 4.0 and Data Science 원문보기

한국콘텐츠학회지 = Korea Contents Association, v.15 no.1, 2017년, pp.21 - 28  

박상찬 (경희대학교 경영대학)

초록이 없습니다.

주제어

#Industry 4   #0   #Data Science   #IoT   #Bigdata Analytic   #Cloud Computing  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 0 은 자동화, 스마트 센서를 활용한 사물통신 (IoT), 빅 데이터 분석(big data analytics), 클라우드 컴퓨팅 (cloud computing), 복합현실 (mixed reality), 인공지능 기술 등을 활용하여, 물리적인 공간과 사이버 상에 미래형 공장, 스마트 공장을 구현하는데 목적을 두고 있다. Industry 4.0 에서 데이터 과학 (data science)이 차지하는 비중을 매우 높을 수 밖 에 없는데, 그 이유를 알아보기로 하자.
  • 지역 특성에 따른 종합적인 에너지 수급을 관리하는 스마트 커뮤니티가 구현되며, 각 가정과 커뮤니티 내의 활동 데이터를 이용한 서비스를 제공하려 한다.

가설 설정

  • 1) 해결할 문제를 명확히 정의해야 할 것이다. 무엇보다도 프로젝트 수행 후 최종 결과물에 대한 정의가 필요하며, 수행 결과 평가를 위한 가치기준을 확립해야 한다.
  • 2) 획득한 데이터가 얼마나 좋은 지를 판단해야 한다. 과거에 획득한 자료는 해결해야 할 문제와 관련성이 떨어질 수도 있다.
  • 6) 에너지 사용을 극대화 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Industry 4.0의 목적은 무엇인가? 4차 산업혁명이라 불리는 Industry 4.0 은 자동화, 스마트 센서를 활용한 사물통신 (IoT), 빅 데이터 분석(big data analytics), 클라우드 컴퓨팅 (cloud computing), 복합현실 (mixed reality), 인공지능 기술 등을 활용하여, 물리적인 공간과 사이버 상에 미래형 공장, 스마트 공장을 구현하는데 목적을 두고 있다. Industry 4.
공급사슬 전체에서 발생하는 자료를 수집 분석하기에 어려움이 있는데, 이러한 어려움을 해결하는 방안은 무엇인가? 0에서는 이러한 것이 클라우드 컴퓨팅에 의하여 해결된다. 우선 클라우드 컴퓨팅의 IaaS(Infra as a Service)를 통하여 저렴한 가격 (현재 1기가바이트당 월 60원 정도)으로 발생된 자료를 발생 지역과 무관하게 클라우드 데이터 센터에 저장 할 수 있고, PaaS (Platform as a Service)를 통하여 각각의 지역에서 서로 다른 형태로 발생한 자료를 플랫폼을 통하여 통합관리 할 수 있으며, SaaS (Software as a Service)를 통해 필요한 모니터링, 즉각적인 피드백, 장기적인 추천 시스템을 운영할 수 있게 된다.
빅 데이터 분석이 다른 분석과 크게 대별되는 점은 무엇인가? 유사자료의 군집화 (clustering), 상위 하위 집합화 (super set & subset), 분별 네트워크화 (discrete network)와 같은 분석방법이 필수적으로 필요하다. 빅 데이터 분석이 다른 분석 방법과 크게 대별되는 것은, 기존 분석 방법이 자료에 근거하여 모수(parameter) 값을 추정하거나, 종속변수의 값을 추정하는 것이었다면, 빅 데이터 분석의 결과는 추정 값을 유추하는 단서를 제공하거나, 유사도 값 이내에서 추정 값이 가질 수 있는 범위를 좁혀가는 것으로 볼 수 있다. IBM의 왓슨 (Watson) 을 예로 들어 보면, 왓슨은 획득한 빅데이터를 사전과 동의어 주석 등의 하위 시스템을 이용하여 1) 이해하고, 추론 알고리듬을 사용하여 2) 유추하며, 기계학습과 전문가를 지식 전수 훈련을 통한 3) 학습을 하게 된다.
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참고문헌 (10)

  1. Industry 4.0 framework and contributing digital technologies, PWC 

  2. Stefan Weisenberger, The big data industry 4.0 prediction miracle and a few painful realizations, April 4, 2015, SAP 

  3. Industry 4.0 - The Capgemini Consulting View, Sharpening the Picture beyond the Hype 

  4. Contact, Connecting the world- Industry 4.0, 2014, ABB 

  5. InterConnect, Industry 4.0 and IoT, 2016, IBM 

  6. Man and Machine in Industry 4.0, Applying Use Cases to Analyse Industry 4.0's Effets, BCG 

  7. How Industry 4.0 is Changing How We Manage Value Creation, 2015, HORVATH & Partners 

  8. Industry 4.0, Opportunities for the Swiss Export Industry, April 2016 

  9. Industry 4.0 in Practice Conference, June 2016, Estonia 

  10. 경제산업성, 신산업 구조 비전, 제4차 산업혁명을 주도하는 일본의 전략, 4, 2016 

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