[논문]공간 데이터 분석 기반의 비즈니스의 혁신: 해외 사례 분석을 중심으로

함유근

공간 데이터 분석 기반의 비즈니스의 혁신: 해외 사례 분석을 중심으로
Business Innovation Through Spatial Data Analysis: A Multi-Case Analysis 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.4 no.1, 2019년, pp.83 - 97

함유근 (건국대학교 경영학과)

초록
AI-Helper

서 및 통신 기술 발전으로 기업경영과 관련된 공간 데이터가 급증하고 있다. 공간 데이터는 이제 2차원적인 지리 데이터를 벗어나 3차원 이상의 공간에 관한 비정형 데이터로 진화하고 있다. 가상공간과 현실공간을 연결해야 하는 제4차산업혁명과 함께 기업들이 이를 활용할 기회도 크게 확대되고 있다. 최근의 해외 사례들의 분석 결과 특히 공간 속에 위치한 고객과 사물의 상황을 파악하여 맞춤화된 서비스를 제공하고, 위험관리를 하며, 더 나아가 업무 프로세스의 혁신도 공간 데이터 분석으로 가능해지고 있다. 향후 공간 속 사람과 사물 들 간의 관계 및 상황을 다양한 소스로부터의 공간 데이터를 결합하여 실시간으로 분석하는 비즈니스 혁신이 모든 분야에서 확대될 전망된다.

Abstract ▼ AI-Helper

With sensor and communication technology development, spatial data related to business activities is exploding. Spatial data is now evolving into atypical data about space over three dimensions, away from two-dimensional geographic data. In addition to the Fourth Industrial Revolution, which connects the virtual space with the real space, there is a great opportunity for companies to utilize it. The analysis of recent overseas cases shows that it is possible to analyze customized services by understanding the situation of customers and objects located in the space, to manage risk, and furthermore to innovate business processes by analyzing spatial data. In the future, business innovation that combines spatial data from various sources and real-time analysis of relationships and situations between people and objects in space is expected to expand in all business fields.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

예를 들어 이 시스템은 특정 지역에 하역 노동자의 시위로 배송에 문제가 있음을 지도상에서 보여준다. 그리고 이 시스템은 각 지역 공급자의 공급 실패나 공급 관련 문제들이 실제로 발생하기 전에 그 위험을 파악하여 공급자의 안정성을 모니터하고 평가한다. 이를 위해 이 시스템은 온라인상에 올라와 있는 수백만 데이터 소스들을 탐색하여 공급자에게 위험이 되는 사건들의 발생을 쉽게 파악할 수 있다²²⁾.
본 논문은 공간 데이터 분석의 본질을 규명하고 공간 데이터의 특성과 이를 가능하게 하는 기반 기술 및 분석 기술을 제시하였다, 그리고 이를 통해 기업경영에서 어떤 비즈니스 혁신이 가능한지에 대해 다양한 사례를 통해 분석하였다.
실시간 날씨 데이터와 구체적 토지 분석 데이터 등을 제공함으로써 농업인들이 합리적이고 신속하게 의사결정을 할 수 있도록 한다. 여러 지역에서 수확되는 종자 관련 데이터를 수집하고 분석하여 어떤 종자를 어느 지역에 심어야 하는지 판단할 수 있도록 한다. 또한 토지를 더욱 비옥하게 만들기 위해 필요한 영양분을 분석하여 적절한 비율로 처방하고, 작물의 질병을 진단하는 것뿐 아니라 질병 취약성을 예측해서 농업인들이 어떤 작물을 어떻게 관리해야 하는지 알려준다²⁰⁾.

제안 방법

공간 데이터 분석 수준을 결정하는 요인들 중공간 차원은 2차원 평면에서부터 3차원 입체 공간, 그리고 시간을 고려한 시공간 등의 단계로 나눌 수 있다. 기존의 차량 내비게이션이 2차원 공간에서 도로 상황을 반영하여 차량이라는 사물의 움직임에 대한 실시간 예측과 최적화 분석을 한다. 향후 자율주행 차량은 사람을 포함해 기상 상태, 도로 상의 사물 등 보다 많은 분석 대상들과 이들 간의 관계에 대해 3차원 이상의 공간에서 보다 다양한 상태와 상황을 반영하는 실시간 최적화 분석이 필요하다.
이런 모든 데이터 들이 공간 데이터라고 할 수 있다. 본 연구에서는 위치 데이터(location data)에 초점을 맞춰 서술하며 주제에 따라 3차원 공간(혹은 더 나아가 시간을 포함한 4차원 공간)에 관한 데이터를 논의하기도 한다.

대상 데이터

팩추얼의 고객으로는 아마존, 애플, (마이크로 소프트)빙, 케피털원, 더웨더컴패니는 물론 위치 마케팅을 하는 페이스북과 우버도 있는데 다음과 같은 서비스를 이용한다. 마케팅 담당자들 위한 데이터(Data for Marketers)는 전세계에 걸쳐 2억8 천만 명의 모바일 사용자들의 움직임을 지도상에 표시한 데이터 셋이다. 사전에 동의한 고객에 한하여 통신사들과 제휴해 이런 위치 정보를 수집한다.
이 시스템도 기상 측정 스테이션, 관개 센서, 곡물 사일로 센서, 토양 센서, 드론/카메라, 인공위성, 로봇 등으로부터 데이터를 수집해 분석한다. 기본적으로 이 시스템의 공간 분석은 GIS의 지도 데이터 위에 다양한 종류의 데이터 계층을 겹쳐서 분석을 실행하는데 토양 계층, 기후 계층, 지형 계층 지도 등 250개의 계층을 사용한다[23].
팩추얼의 고객으로는 아마존, 애플, (마이크로 소프트)빙, 케피털원, 더웨더컴패니는 물론 위치 마케팅을 하는 페이스북과 우버도 있는데 다음과 같은 서비스를 이용한다. 마케팅 담당자들 위한 데이터(Data for Marketers)는 전세계에 걸쳐 2억8 천만 명의 모바일 사용자들의 움직임을 지도상에 표시한 데이터 셋이다.

후속연구

이미 위치 데이터가 개인의 신용평가에 사용되고 있듯이 다양한 공간 데이터는 고객 맞춤화된 서비스 제공을 위해 필수적이 될 것이다. 그리고 공간 데이터 분석의 발전으로 이전에는 대응할 수 없었던 공간 속 기업 자산에 대한 위험관리가 가능하고 더욱 효과적이 될 것이다. 기업 간 가치사슬의 연결이 밀접해질수록 공간 데이터 분석을 통한 이러한 위험관리의 실시간적 대응의 가치도 높아질 전망이다.
향후 자율주행 차량 및 드론 등 신산업 및 제조업의 제4차산업혁명의 실현은 공간 속 수많은 사물들에 대한 다양한 공간 데이터 분석 없이는 불가능하다. 특히 사람과 사물 및 이들 관계에 대한 실시간 공간 데이터 분석을 위해서는 지도등 정확한 지리정보와 함께 이들의 3차원 공간상의 위치와 상태를 실시간으로 파악하여 상황에 맞게 최적화하는 혁신이 필수적이 될 것이다.
기존의 차량 내비게이션이 2차원 공간에서 도로 상황을 반영하여 차량이라는 사물의 움직임에 대한 실시간 예측과 최적화 분석을 한다. 향후 자율주행 차량은 사람을 포함해 기상 상태, 도로 상의 사물 등 보다 많은 분석 대상들과 이들 간의 관계에 대해 3차원 이상의 공간에서 보다 다양한 상태와 상황을 반영하는 실시간 최적화 분석이 필요하다. 기존 GIS는 2차원 공간에 국한되어 있지만 4차산업혁명이나 자율주행 차량과 관련하여 3차원 공간 이상에 대한 분석 수요가 증가하고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공간이란?	위키피디아에 따르면 공간은 “어떤 물질 또는 물체가 존재할 수 있거나 어떤 일이 일어날 수있는 장소”를 의미한다1). 기업의 경영 활동과 관련된 고객, 직원, 점포, 기계설비, 공장, 차량, 원자재, 상품 등 물리적 객체들은 공간 속에서 존재함을 물론 공간을 둘러싼 여러 가지 요인들 및 상호 간에 영향을 받는다.
	빅데이터의 공간데이터 중 유추된 공간 데이터는 무엇인가?	마지막으로 유추된 공간 데이터도 있다. 빅데이터 환경에서는 이미지, 동영상이나 텍스트 데이터로부터 공간을 유추할 수 있다. 공간에 관한 이벤트 데이터는 “어떤 시간에 어떤 장소에 발생한 어떤 일”을 말한다[16]. 이런 이벤트 데이터는 주로 센서로부터도 발생하지만 그 외에도 뉴스 기사, 블로그, SNS 등 텍스트 데이터 속에서도 추출될 수 있다[28]. 보통 이런 데이터들 속의 사건이나 사물은 정밀한 지도상에 위치가 매핑되어 공간 데이터로 활용된다.
	빅데이터 시대의 위치 혹은 공간 데이터의 개념은 무엇인가?	빅데이터 시대에는 위치 혹은 공간 데이터의 개념이 (공간상에서의) 위치와 관련된 정보로 확장되어 위치라는 특성이 포함된 데이터를 의미한다[25]. 공간 데이터를 단순히 위치 데이터로만 국한하는 것은 공간 데이터 활용을 제한할수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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