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문제 정의
- 본 고에서는 4차 산업혁명에서 빅데이터처리 및 시장 현황에 대해 기술한다. 또한, 4차 산업혁명에서 빅데이터의 응용 사례 및 특징에 대해 기술한다.
- 본 고에서는 2016년 다보스 세계경제포럼에서 논의한 4차 산업혁명을 소개하고 4차 산업혁명의 핵심 주요 기술인 빅데이터 처리 과정, 시장 동향 및 활용 사례에 대하여 살펴보았다. 4차 산업혁명은 이종 기술 및 산업 간의 융합을 통해 획기적인 기술 진보, 파괴적 기술에 의한 산업 재편, 전반적인 시스템의 변화를 가져올 것으로 예상하고 있다.
- 4차 산업혁명의 발전은 빅데이터 기술의 적용이 확대를 의미하며 전체 데이터에서 활용 가능한 데이터의 비중도, 13년 22%에서 20년 37%로 높아질 전망한다[9]. 본 고에서는 4차 산업혁명에서 빅데이터처리 및 시장 현황에 대해 기술한다. 또한, 4차 산업혁명에서 빅데이터의 응용 사례 및 특징에 대해 기술한다.
제안 방법
- 넷플릭스는 고객이 과거에 대여한 영화목록과 시청한 영화에 부여한 평점 등의 데이터를 분석하는 시스템 개발하였다. 10만 개의 영화정보, 1, 600만 명 고객의 시청 이력 정보에 대한 분석하고 각 고객별 웹사이트 내 실시간 행동패턴을 분류하여 개인별 맞춤형 페이지를 제공한다.
- 알고리즘을 개발하고 적용하였다[21]. IPTV 시청, 구매 이력데이터, 모바일 이용 데이터를 기반으로 광범위하게 수집하고 상품 특성 기반 분석과 고객 성향 기반 분석을 구분하여 TV와 모바일로의 연계를 추진하였다. 모바일 App을 제공하여 이용자의 이용로그 및 구매 상품 정보를 분석하는 것은 물론 구매하지 않더라도 찜흐]■기, 장바구니 정보, 검색 이력 등을 종합적으로 분석하여 고객을 3차원으로 분류하고 고객 충성 행동에 따른 프로모션, 상위 고객 행동 패턴 연구, 이탈 고객 재유입 전략 개발의 기초 자료로 활용하였다.
- 항공기 부품으로부터 발생한 데이터를 IoT를 통해 수집하고 수집된 자료를 실시간으로 모니터링한다. 다수의 항공기 부품과 부속품 및 시스템의 모든 센서에서 확보된 데이터를 통해 항공기 정비 문제를 사전에 진단 및 예측을 수행하여 지연 출발과 항공편 취소를 사전 예방하였다. 또한, 지능형 운영 및 ProDAPS(Probabilistic Diagnostic and Prognostic System, 확률적 진단 및 예측 시스템) 분석기술을 활용하여 발생 가능한 문제를 미리 예측하여 빠른 의사 결정 지원하고 있다 항공 기계들이 스스로 데이터를 분석하고 공유할 수 있게 하여 관리자에게 의미 있고 유용한 정보를 실시간으로 제공하며 발생 가능한 문제의 실시간 파악 가능하다.
- 제품 생산 공정별로 품질에 영향을 미치는 인자를 도출하고 머신 비전 등의 기법을 도입하여 설비의 개별 상태를 바탕으로 불량을 조기에 탐지할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 설비 자체의 노후화와 기타 요인들로 인해 설비가 고장 날 수 있는 확률을 멀티포인트 센서를 통해 수집된 데이터를 기반으로 추정하는 예측 모델을 개발하였다. 작업자의 안전을 확보하는 측면에서 작업자가 필수로 착용하는 헬멧에 카메라, 충격 센서, GPS 등의 센서를 장착한 뒤 작업장 내의 작업자 위치와 상태를 실시간으로 인식하고 분석하여 잠재적인 위험요소를 제거하는 시스템을 도입하였다[20].
- 멜론은 사용자들이 축적한 데이터를 통해 아티스트별 인기도를 측정하고 이용자 관심사에 맞는 콘텐츠를 추천하는 음원 서비스를 제공한다[23]. 멜론 이용자들이 축적한 데이터를 통해 팬 소비지수 개발 이용자의 음원 소비량, 영상 재생 횟수, 콘텐츠 조회수, 콘텐츠 좋아요 수, 콘텐츠 공유 수, 댓글 등을 기반으로 아티스트별 팬 선호도를 측정하고 등록된 콘텐츠에 대한 일별, 주간, 월간 이용자 반응을 분석한다. 이용자가 특정 아티스트와 관련하여 발생시킨 데이터를 기반으로 이용자의 아티스트에 대한 친밀도를 온도(°C)로 표현하고 많은 팬 중에 나의 순위를 숫자로 제시하여 흥미를 유발한다.
- IPTV 시청, 구매 이력데이터, 모바일 이용 데이터를 기반으로 광범위하게 수집하고 상품 특성 기반 분석과 고객 성향 기반 분석을 구분하여 TV와 모바일로의 연계를 추진하였다. 모바일 App을 제공하여 이용자의 이용로그 및 구매 상품 정보를 분석하는 것은 물론 구매하지 않더라도 찜흐]■기, 장바구니 정보, 검색 이력 등을 종합적으로 분석하여 고객을 3차원으로 분류하고 고객 충성 행동에 따른 프로모션, 상위 고객 행동 패턴 연구, 이탈 고객 재유입 전략 개발의 기초 자료로 활용하였다. 개별 고객에게 빅데이터(상품 관계, 고객 성향 등) 분석 능력을 토대로 한 추천 시스템을 구축하고 상품간 연관관계 분석 및 대체/보완 상품을 추천한다.
- 예방과 발전기 구동 시간 단축을 위한 최적화 서비스를 제공한다[21]. 발전소의 이슈 사항 접수 및 모니터링을 통해 실시간 데이터 관리를 수행하고 방대한 양의 빅데이터 분석을 통하여 기술적인 문제 처리는 물론 부품교체, 심각한 문제에 대한원인 분석 및 방안을 도출한다. 실시간 모니터링을 통한 이상 징후 조기 경보 서비스를 제공 및 아날로그 신호의 트랜드를 정상 상태와 비교하여 이상 유무를 진단할 수 있는 시스템이 구축하였다.
- 덴마크의 풍력발전용 터빈 제조업체인 베스타스 윈드 시스템은 빅데이터 분석을 통해 풍력발전소 입지 선정 및 효율적인 운영 방안 마련하고 있다[22]. 베스타스는 풍력발전 후보지의 과거 기상 데이터와 터빈의 방대한 양의 특성 자료를 수집하고 분석한다. 바람의 방향 및 높이에 따른 변화 요소, 날씨, 조수 간만의 차, 위성 이미지, 지리 데이터, 날씨 모델링 조사 등의 데이터 이용하여 지형 및 환경에 맞추어 효율적으로 풍력 발전소를 운영하고 있다.
- 설비 문제 예방 및 예측하기 위해 시스템 및 연료 설비로부터 발생되는 데이터를 수집하고 분석된 결과를 기반으로 연료비 절감과 안정적인 설비운영 추진한다. 보일러 튜브의 국부과열 진단을 위해 출력, 연료성상, 운전변수 등 상관 분석 및 추세 분석을 통해 운전 제한치 도달 예측을 함으로써 적정한 정비 시기를 결정한다. 다양한 내 .
- 시간경과에 따라 확대되는 통행가능 도로 정보를 인터넷상에 제공하는 시스템이다. 사용자에 의해 취득된 정보를 바탕으로 실시간 교통 정보를 공유함으로써 최적의 교통 안내 서비스를 제공한다.
- 한국남동발전은 시스템 및 연료 설비로부터 발생되는 데이터를 수집 및 분석하여 연료비 절감 및 안정적인 설비 운영 추진하고 있다[23]. 설비 문제 예방 및 예측하기 위해 시스템 및 연료 설비로부터 발생되는 데이터를 수집하고 분석된 결과를 기반으로 연료비 절감과 안정적인 설비운영 추진한다. 보일러 튜브의 국부과열 진단을 위해 출력, 연료성상, 운전변수 등 상관 분석 및 추세 분석을 통해 운전 제한치 도달 예측을 함으로써 적정한 정비 시기를 결정한다.
- 발전소의 이슈 사항 접수 및 모니터링을 통해 실시간 데이터 관리를 수행하고 방대한 양의 빅데이터 분석을 통하여 기술적인 문제 처리는 물론 부품교체, 심각한 문제에 대한원인 분석 및 방안을 도출한다. 실시간 모니터링을 통한 이상 징후 조기 경보 서비스를 제공 및 아날로그 신호의 트랜드를 정상 상태와 비교하여 이상 유무를 진단할 수 있는 시스템이 구축하였다. 실시간 모니터링 분석으로 비정상 상태의 조기 발견 및 사전 조치로 체계적이고 지속적인 지원이 가능이 가능하며 운전 중 인지를 못하고 있던 정보 사전에 제공하여 대형사고를 예방할 수 있다.
- 암베르크 공장에서는 어느 지점에서 어떤 부품이 잘못되었는지를 실시간으로 확인할 수 있게 되었다. 실시간으로 수집되는 데이터를 바탕으로 설비와 시스템 간에 실시간으로 통신을 하며 개별 기계의 가동 스케줄을 자동으로 결정하거나 동일한 제품을 생산하기 위해 가장 적은 에너지를 사용하는 최적의 공정을 찾아내는 등의 의사결정지원 시스템을 빅데이터 분석을 통해 구현하였다[19].
- 재난.안전 사고 발생시 문서나 유선을 통한 상황 보고에 그친 현장 정보와 언론사나 지자체에서 제공된 영상 정보를 수동적으로 제공하였다. 안전행정부는 기상, 재난이력 및 국내외 재난정보의 정보 공유를 통해 재난현장 상황 정보 취득 가능한 스마트 빅 보드를 제공하고 있다[26].
- 또한, 설비 자체의 노후화와 기타 요인들로 인해 설비가 고장 날 수 있는 확률을 멀티포인트 센서를 통해 수집된 데이터를 기반으로 추정하는 예측 모델을 개발하였다. 작업자의 안전을 확보하는 측면에서 작업자가 필수로 착용하는 헬멧에 카메라, 충격 센서, GPS 등의 센서를 장착한 뒤 작업장 내의 작업자 위치와 상태를 실시간으로 인식하고 분석하여 잠재적인 위험요소를 제거하는 시스템을 도입하였다[20].
- CCTV, 무인항공기, 스마트폰, 인공위성영상 등 다양한 첨단 기술을 통해 지상은 물론 항공에서 제공되는 생생하고 입체적인 재난 현장 상황을 조회할 수 있다. 재난관리에 활용성이 높은 실시간 트윗 정보, 과거 재난이력 및 원인분석결과, 위성영상, 시뮬레이션, 관련 웹사이트 등을 빅데이터 메뉴로 분류하여 예방, 대비, 대응, 복구의 재난 관리의 전체 프로세스에 과학적이면서도 직관적인 재난관리를 수행한다. SNS 기반의 국민 참여형 재난관리와 각종 정보의 통합을 통해 대응에서 복구까지 전 단계의 재난관리프로세스를 모니터링 할 수 있다.
- 시스템을 갖추었다[17]. 제품 생산 공정별로 품질에 영향을 미치는 인자를 도출하고 머신 비전 등의 기법을 도입하여 설비의 개별 상태를 바탕으로 불량을 조기에 탐지할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 설비 자체의 노후화와 기타 요인들로 인해 설비가 고장 날 수 있는 확률을 멀티포인트 센서를 통해 수집된 데이터를 기반으로 추정하는 예측 모델을 개발하였다.
- 연령별 위험도 예보 등 감염병 유행 징후 시 주의 예보 제공한다. 주요 유행성 질병에 대한 건강보험정보와 소셜미디어 정보를 융합하여 질병 예측 모델을 개발하였다. 주요 유행성 질병의 위험도와 동향을 제공하는 대시보드 서비스를 제공하며 지역별 주요 유행성 질병 위험도 정보, 지역 내 질병 관련 진료 동향 및 연령별 진료 현황정보 제공한다.
- 주요 유행성 질병에 대한 건강보험정보와 소셜미디어 정보를 융합하여 질병 예측 모델을 개발하였다. 주요 유행성 질병의 위험도와 동향을 제공하는 대시보드 서비스를 제공하며 지역별 주요 유행성 질병 위험도 정보, 지역 내 질병 관련 진료 동향 및 연령별 진료 현황정보 제공한다.
- GE 항공은 항공기 부품 및 시스템을 위한 센서 데이터를 분석하고 예측하기 위한 지능형 운영 서비스 도입하였다[23]. 항공기 부품으로부터 발생한 데이터를 IoT를 통해 수집하고 수집된 자료를 실시간으로 모니터링한다. 다수의 항공기 부품과 부속품 및 시스템의 모든 센서에서 확보된 데이터를 통해 항공기 정비 문제를 사전에 진단 및 예측을 수행하여 지연 출발과 항공편 취소를 사전 예방하였다.
- 홈쇼핑 채널은 상품의 정보제공 및 구매 방식이 일방적인 형태였기 때문에 고객별 성향에 따른 해당 제품 노출은 사실상 불가능하였다 K쇼핑은 기존 홈쇼핑 이 나다른 T커머스 업체들과 다른 가장 큰 차별점을 만들어내기 위해 빅데이터를 통한 고객 행동 분석 데이터를 이용하여 고객별 최적화된 콘텐츠 및 상품 추천 알고리즘을 개발하고 적용하였다[21]. IPTV 시청, 구매 이력데이터, 모바일 이용 데이터를 기반으로 광범위하게 수집하고 상품 특성 기반 분석과 고객 성향 기반 분석을 구분하여 TV와 모바일로의 연계를 추진하였다.
- 또한, 실시간 정보와 과거의 이력 정보를 수집 결합하여 태풍 . 홍수 등으로 인한 하천범람 등과 같은 위험요인을 분석하고 모바일 네트워크의 GPS 위치정보를 이용하여 위험 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 사용자는 자신이 위치한 지역에서 자주 발생하는 기상 관련 재난 정보를 확인할 수 있으며 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있도록 실시간 기상 빅데이터 분석을 활용한 다양한 재난안전 시스템 서비스를 제공받는다.
- 네트워크, 기상조건, 에너지 공급, 작업장 데이터, 스케줄 데이터 등을 통합한 실시간 관리로 운행 스케줄 관리 가능하며 여객.화물 수송의 안정적 운영을 위해 과거에 진단된 문제의 특징이 보관된 빅데이터를 기반으로 예측 모델 개발하였다. 일본 노무라연구소는 스마트폰형 내비게이션 서비스인 전력안내!내비를 활용하여 '11 년 일본 대지진시 도로 교통 체증 피해 최소화하였다[22].
대상 데이터
- 필요하다. DB System 기관차의 원활한 운행과 순환 시스템 확립을 위해 빅데이터를 활용하였다 [21]. 운영 상황 정보를 실시간으로 수집하고 빅데이터 처리를 통해 상황 진단 과정에서 사람의 예감이 아닌 근거 에 기반한 효과적 조치 기능을 제공한다.
성능/효과
- 다수의 항공기 부품과 부속품 및 시스템의 모든 센서에서 확보된 데이터를 통해 항공기 정비 문제를 사전에 진단 및 예측을 수행하여 지연 출발과 항공편 취소를 사전 예방하였다. 또한, 지능형 운영 및 ProDAPS(Probabilistic Diagnostic and Prognostic System, 확률적 진단 및 예측 시스템) 분석기술을 활용하여 발생 가능한 문제를 미리 예측하여 빠른 의사 결정 지원하고 있다 항공 기계들이 스스로 데이터를 분석하고 공유할 수 있게 하여 관리자에게 의미 있고 유용한 정보를 실시간으로 제공하며 발생 가능한 문제의 실시간 파악 가능하다.
후속연구
- '18년까지 빅데이터 수요 기업들은 파일럿 테스트를 포함한 빅데이터 활용이 지속될것으로 예상되고 있다. 또한 IoT, 클라우드와의 빅데이터 연계가 이루어지면서 빅데이터 산업 활성화에 더 기여할 것으로 분석된다[16]. 글로벌 시장의 경우 빅데이터 시장을 구성하고 있는 5가지 요소 중 서버, 스토리지, 소프트웨어 등 하드웨어 인프라 투자 비중이 고르게 나타나고 있으며 특히, 서비스에 대한 비중이 높게 나타나고 있다.
- 데이터 공유를 통해 과거에는 상상할 수 없었던 이종 기술 및 산업 간의 다양한 결합을 통해 새로운 기술 및 산업의 출현은 초융합 환경을 조성한다. 또한, 4차 산업혁명은 인공지능과 빅데이터의 연계 및 융합으로 인해 기술 및 산업구조가 초지능화될 것이다.
- 홍수 등으로 인한 하천범람 등과 같은 위험요인을 분석하고 모바일 네트워크의 GPS 위치정보를 이용하여 위험 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 사용자는 자신이 위치한 지역에서 자주 발생하는 기상 관련 재난 정보를 확인할 수 있으며 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있도록 실시간 기상 빅데이터 분석을 활용한 다양한 재난안전 시스템 서비스를 제공받는다.
- 4차 산업혁명은 초연결, 초융합, 초지능 특성을 가지고 있으며 빅데이터 및 인공지능과 같은 소프트웨어 기술을 통해 지능화된 지식 서비스를 제공할 수 있다. 지능화된 지식 서비스 제공을 위해서는 빅데이터가 핵심 기술로 활용되고 있으며 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 사회 변화에 대응하거나 예측하기 위한 기술로 활용될 것이다. 현재 국내의 빅데이터 기술 수준은 선진국 대비 62.
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