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시민 데이터과학자를 위한 빅데이터 예측 지원 서비스
Bigdata Prediction Support Service for Citizen Data Scientists 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.2, 2019년, pp.151 - 159  

장재영 (한성대학교 컴퓨터공학부)

초록
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4차 산업의 근간이 되는 빅데이터 시대가 도래하면서 대부분의 관련 업계에서는 데이터에 대한 저장, 통계분석 및 시각화 기술 중심으로 관련 솔루션들이 개발되고 있다. 하지만 빅데이터 기술의 근본적인 발전을 위해서는 인공지능을 이용한 예측 분석기술의 발전이 필요하다. 하지만 이러한 고급기술은 현재 데이터과학자라고 불리는 일부 전문가에 의해서만 가능한 수준이다. 이를 극복하기 위해서는 데이터에 대한 통찰력을 지닌 비전문가(시민 데이터과학자)가 빅데이터 분석 과정을 저비용으로 쉽게 접근할 수 있는 기반이 마련되어야한다. 본 논문에서는 고수준의 데이터과학 지식 없이 사용하기 쉬운 빅데이터 도구 및 기술의 도움으로 데이터를 분석하기 위한 서비스 과정을 제안한다. 이를 위해 필요한 예측 분석 시스템에 필요한 구성 요소와 환경을 정의하고 전반적인 서비스 설계 방안을 제시한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the era of big data, which is the foundation of the fourth industry, has come, most related industries are developing related solutions focusing on the technologies of data storage, statistical analysis and visualization. However, for the diffusion of bigdata technology, it is necessary to develo...

주제어

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 제안하는 시민 데이터과학자를 위한 예측분석 서비스를 지원하기 위해서는 기존의 데이터과학자에 의해 수행되어진 일련의 과정을 자동화하는 것이 필수적이다. 데이터분석 전 과정을 자동화하는 것은 거의 불가능하므로 데이터과학자만이 수행할 수 있었던 비교적 고난도의 작업에 대해 자동화가 필요한데, 본 논문에서는 구체적으로 데이터 블렌딩(융합), 특징공학, 예측모델 생성 과정의 자동화에 대해 제안한다. 그림 1은 본 논문에서 제안하는 자동화 과정을 보여준다.
  • 본 논문에서는 시민 데이터과학자의 확산을 지원하기 위해 고수준의 예측 분석이 가능 핵심 요소들을 정의하고 이러한 요소들의 자동화 방안을 제시한다. 또한 이러한 기능들이 통합된 시민 데이터과학자를 위한 빅데이터 예측 지원서비스의 설계 결과를 제시한다. 본 논문에서는 시민 데이터과학자를 지원하기 위한 빅데이터 기반 예측 분석 서비스의 자동화 요소를 크게 데이터블렌딩(data blending)[6], 특징공학(feature engineering)[7],예측모델 생성으로 정의하였으며, 각 요소들을 자동화하기 위한 방안과 모델을 정의한다.
  • 본 논문에서는 시민 데이터과학자를 지원하기 위한 빅데이터 기반 예측 분석 서비스의 자동화 요소를 크게 데이터블렌딩(data blending)[6], 특징공학(feature engineering)[7],예측모델 생성으로 정의하였으며, 각 요소들을 자동화하기 위한 방안과 모델을 정의한다. 또한 이러한 서비스를 통해 활용 가능한 분야와 효과에 대해서도 논한다.
  • 본 논문에서는 시민 데이터과학자를 위해 빅데이터 예측 지원서비스가 갖춰야 할 조건과 기능을 제안하였다.자동화 요소로는 데이터 블렌딩, 특징공학, 예측모델 생성을 정의하였으며, 각 요소들을 자동화하기 위한 방안과 모델을 정의하였다.
  • 현재 시민 데이터과학자에 대한 관심이 점차 높아지고 있으나 이를 실현하기 위한 핵심 기술과 시스템에 대해서는 아직까지 많은 연구가 되어있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 시민 데이터과학자의 확산을 지원하기 위해 고수준의 예측 분석이 가능 핵심 요소들을 정의하고 이러한 요소들의 자동화 방안을 제시한다. 또한 이러한 기능들이 통합된 시민 데이터과학자를 위한 빅데이터 예측 지원서비스의 설계 결과를 제시한다.
  • 우선 데이터 블렌딩이란 관련 데이터를 분석 목적에 맞도록 매쉬업(mashup)하는 작업을 의미한다. 특히 예측분석의 경우 예측모델을 생성하기 위한 학습데이터를 생성하는 것을 목적으로 한다. 이와 비교하여 데이터 융합(data integration)은 다양한 목적을 가진 사람들이 서로 공유하기 위해 여러 소스의 데이터를 하나의 저장소에 체계적으로 축적하는 작업을 의미한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
모델분석은 무엇인가? 요약분석은 적절한 변수(속성)들을 선택하여 비교적 단순하게원하는 결과를 얻을 수 있고 복잡한 사고과정을 필요로하지 않는다. 반면에 모델분석은 기계학습(machinelearning) 기술을 활용하여 방대한 데이터에 숨어 있는 고품질의 패턴(모델)을 추출하는 것으로서, 창의적 사고과정을 요구하는 한층 고도화된 작업이다. 좀 더 구체적으로 모델분석은 빅데이터 자체를 간단히 설명하기 위한설명모델(description model)과 클래스 및 수치 값을 예측하는 예측모델(prediction model)을 만드는 작업을 포괄한다.
시민 데이터과학자가 수행하는 것은 무엇인가? 시민 데이터과학자는 고수준의 데이터과학에 대한 지식 없이, 사용하기 쉬운 자동화된 빅데이터 도구 및 기술의 도움으로 예측과 같은 고수준의 데이터 분석과 비즈니스 모델을 만드는 역할을 수행한다. 여기서 자동화된 예측분석 서비스란 데이터 소유자가 데이터를 업로드하고 최소한의 데이터 과학 지식으로 예측 또는 설명 모델을 신속하게 구축 할 수 있게 해주는 서비스를 의미한다.
현재 대부분의 빅데이터 플랫폼들은 요약분석에 초점을 맞추었는데 어떻게 진행되고 있는가? 현재 대부분의 빅데이터 플랫폼들은 요약분석에 초점이 맞춰져있다. 즉, 대용량 데이터에 대한 저장, 통계분석및 시각화 기술 중심으로 관련 솔루션들이 개발되고 있다. 하지만 대부분의 업체에서 활용하고 있는 요약분석및 시각화 기술은 실제 부가가치가 크지 않다.
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