보고서 정보
주관연구기관 |
한국건설기술연구원 Korea Institute Of Construction Technology |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2014-12 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201500010998 |
DB 구축일자 |
2015-07-18
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초록
▼
제1장 서 론
1. 기획의 개요
1.1 개발 기술의 개요
◦ 최근 웹과 더불어 각종 센서 네트워크, 다양한 스마트/모바일 단말기 및 SNS(Social Network Service) 사용량의 폭발적인 증가에 따라 이들로부터 생성되는 엄청난 양의 데이터가 지속적으로 폭증하고 있음 (2011년도에만 새롭게 생성된 데이터의 총량은 1.8 Zettabyte (=1,021 Byte)에 이름, IDC 2012)
◦ 또한, 정부에서는 정부3.0정책인 공공데이터 개방과 관련하여 범정부 차원에서 교통, 지리, 교육 등과 같은
제1장 서 론
1. 기획의 개요
1.1 개발 기술의 개요
◦ 최근 웹과 더불어 각종 센서 네트워크, 다양한 스마트/모바일 단말기 및 SNS(Social Network Service) 사용량의 폭발적인 증가에 따라 이들로부터 생성되는 엄청난 양의 데이터가 지속적으로 폭증하고 있음 (2011년도에만 새롭게 생성된 데이터의 총량은 1.8 Zettabyte (=1,021 Byte)에 이름, IDC 2012)
◦ 또한, 정부에서는 정부3.0정책인 공공데이터 개방과 관련하여 범정부 차원에서 교통, 지리, 교육 등과 같은 공공부문 정보 중 빅데이터 분석이 가능하고 파급효과가 큰 데이터부터 즉시 개방하려고 함
◦ 정부 공개 데이터인 공공정보의 분류는 대분류 33개, 중분류 117개의 분류체계를 가지고 있으며, 이중 직접적 또는 간접적인 관련 분야를 추출하여 도시교통정보 서비스를 위한 융합분석을 수행할 수 있음
- 실제 공공부문에서 낭비되는 예산에 대해 다양한 추정치가 존재하며, 빅데이터를 활용하여 공공부문에서 직접적으로 효과를 얻을 수 있는 영역에서 이러한 비효율성을 제거할 수 있는 가능성은 매우 높음
- 빅데이터를 활용한 공공부문의 비용 절감 효과의 규모는 편익을 제외하고, 유럽의 23개 정부에서 빅데이터로 인한 행정관리 비용 절감 추정액은 15~20%로 추정
◦ 이렇게 다중소스로부터 축적된 빅데이터는 과거의 방법으로는 저장, 처리 및 분석이 불가능하였으나, 현재는 정보처리 기술의 눈부신 발전에 힘입어 분석이 가능해 지고 있음
◦ 우리 정부 및 세계 선진 각국에서는 정부주도의 중장기 R&D를 통해 빅데이터로부터 새로운 부가가치 창출을 통한 국가 경쟁력 강화에 노력을 기울이고 있음
◦ 홍수, 범죄, 질병, 교통, 에너지 등의 도시문제에서 기존 해결이 어려웠던 문제를 빅데이터 적용하여 해결이 가능할 것으로 기대
◦ 최근 IT 업계는 빅데이터 비즈니스 발굴에 주력하며 글로벌 빅데이터 시장에서 주도권을 잡기 위한 전략을 강화 중임
- 글로벌 IT기업들은 빅데이터를 차세대 주력분야로 선정하고, 빅데이터 전문기업의 인수합병 등을 통해 선도적 전략을 수립함
- 현재 많은 IT기업들은 기존의 강점과 전문성을 빅데이터 영역까지 확장시켜 새로운 서비스와 솔루션을 마련 중임
- 전통적으로 비즈니스 솔루션에 강점이 있는 기업들은 BI, DW 등에 빅데이터를 접목하고, 고급 분석(Advanced Analysis)을 강화함
◦ 국내의 경우, 교통정보시스템의 지속적인 확대 구축으로 교통DB는 양적인 측면에서 주목할 만한 발전을 이루었으나, 방대한 양의 축적된 교통 데이터를 통해 의미 있는 정보를 재생산하기 위한 시스템 부재로 인한 활용가치가 저하됨
◦ 국가차원에서 운영 중인 KTDB, ITS, TMS 등의 교통데이터를 활용한 빅데이터 통합분석시스템 구축을 통해 신뢰성 높은 통합 교통정보 제공으로 효율적이고 경제적인 국가정책 수립과 교통정보제공 서비스와 관련된 국내 IT 업계의 빅데이터 비즈니스 발굴지원이 필요함
◦ 빅데이터 관련 세계 시장은 연평균 약 40%의 고속 성장을 이루고 있으며, 2015년에는 169억불에 이를 것으로 전망됨(IDC 2012).
◦ 과거의 운영체제 경쟁, 서비스 플랫폼 경쟁에 이어 앞으로 다가올 미래사회에 빅데이터 기반의 지능형 플랫폼 경쟁력이 미래 IT시장의 주도권을 형성할 것이라는 데에 이견이 없음
◦ 현대사회에서 발생되는 데이터의 형태는 정형데이터 뿐만 아닌, 비정형 형태의 데이터가 많이 발생되고 있으며, 과거에는 이러한 데이터들이 그냥 없어지는 데이터였으나, 근래에는 비정형데이터를 이용한 수집/분석 기술의 발달을 통해 대용량 분산 클러스터링 최적화 기술 등에 대한 분석이 수행가능하며, 이러한 요구 또한 증가하는 추세를 보이고 있음
◦ 이와 같이 데이터의 활용 가능 한 형태가 다양해짐에 따라 웹, 센서, 모바일 단말기 등 다양한 소스로부터 지속적으로 축적되는 이종의 비정형 빅데이터에 대한 분석을 기반으로 새로운 지식을 습득하고 이에 대한 추론 및 학습을 통해 보다 지능적인 서비스를 제공하기 위한 빅데이터 기반 지능형 플랫폼 핵심기술의 개발이 각 산업 분야에서 국내외적으로 요구되고 있는 상황임
◦ 도시 환경 및 상태 정보를 수집 이용하는 다양한 서비스 모델들이 대두되어 지고 있음
- USN 기반의 게이트웨이를 이용한 센서 정보 수집은 공간적 제약과 중복투자의 문제로 실질적인 빅데이터 수집에 많은 어려움이 있음
- 스마트 단말기를 이용한 공간적, 시간적 제약에 영향을 받지 않는 시민 참여형 도시정보 공통 플랫폼 기술을 개발하여 실시간적인 정보 활용의 기회를 제공 하고자 함
- 위와 같은 시민 참여를 위해, 하드웨어나 OS에 의존성이 없는 공통 아키텍쳐의 개발,센서와 수집장치(스마트단말)와의 인터 워킹 기술 개발, 사용자 앱 개발을 위한 프레임 워크의 개발이 필요함
- 도시정보 통합센터를 구축하여 통신망, 교통망, 시설물 등으로부터 도시정보를 수신하고 이를 통합적으로 분석하여 도시를 효과적으로 운영, 관리하고 거주민이나 관련 기관에 분석된 도시정보를 실시간으로 제공할 필요가 있음
◦ 운전자에게 의미 있는 구간정보(운행시간 예측, 사고예측 등) 제공을 위해서는 신뢰성이 확보된 다양한 구간정보의 수집이 매우 필요로 함
- 기존 교통정보(통행량, 속도, 점유율)만을 기반으로 한 구간정보는 운전자에게 의미있는 정보를 제공하기에는 한계가 있음
◦ 모바일 앱(APP)기반의 개인참여형 풀랫폼은 사용자가 이동 중에도 능동적으로 정보를 제공하거나 개인 맞춤정보를 제공을 받을 수 있음
- 개인 맞춤정보는 참여형 서비스로 제공되어야 하지만, 개인정보보호의 문제를 반드시 해결하여야 함
◦ 최근 국내에서도 수많은 사람들이 SNS(Social Network Service)를 이용하고 있고, 정보를 공유하고 있음
- 최근 이슈화 되고 있는 빅데이터 분석 솔루션은 SNS상의 방대한양의 정보를 분석·추론하여 이용자 또는 기업에게 다양한 이득(Benefit)을 안겨주고 있음
- 그러나 일부 무분별한 거짓정보로 인해 분석·추론 정보는 신뢰도가 낮아지고 있어 사람들로 하여금 혼란을 야기하고 있음
◦ 세계의 다양한 스마트 객체로부터 발생하는 정보를 기반으로 서비스를 생성하고, 융합하여 구동할 수 있도록 하는 서비스 엔진 개발이 필요함
◦ 빅데이터를 고속 분석하여 이상 현상 감지, 가까운 미래 예측(Nowcast), 현 상황 실시간 분석에 활용될 수 있는데(황승구 등 2013), 이러한 데이터들을 수집, 가공 및 분석하여 새로운 데이터를 만들어 내, ‘먼 미래 예측(Forecast)’이 가능한 ‘창조 도시정보’를 제공토록 하여야 함
◦ 미래사회가 가진 불확실성, 리스크, 스마트, 융합이라는 4가지 키워드에 대해, 빅데이터가 통찰력, 대응력, 경쟁력, 창조력을 제공하는 토대가 될 것으로 전망(강만모 외,2012)
◦ 도시정보는 인구, 자원, 교통, 건물, 지명, 환경 및 도시계획 등의 항목으로 주로 사용되고 있으나, 앞으로는 웹기반의 자원, 서비스화 기술이 발전함에 따라 이용자는 좀 더 새롭고 유용한 정보를 필요로 하고 있음
- 이는 ‘정부3.0’ 추진에 따른 공공정보를 포함한 적극적 도시정보 제공과도 일맥 상통한다고 할 수 있음
◦ 현재 서비스 되고 있는 도시교통정보는 실시간 정보제공을 해주고 있는데, 이는 현재를 기점으로 가까운 과거의 정보를 제공해주는 것임
- 현재의 교통상황과 통행행태, OD(Origin and Destination)조사를 통한 현재의 상황이 가까운 미래의 도로에 미치는 영향을 분석하여 정보를 제공해주고 있으나, 이는 개략적 정보를 제공해줄 수밖에 없을 뿐만 아니라 정확하고 많은 OD조사는 불가능 하므로 정보의 정확도는 떨어질 수밖에 없음
- 따라서, 개개인의 OD에 대한 간접적 또는 직접적인 정보 수집 및 좀 더 먼 미래의 도시교통정보를 신뢰성 있게 제공해 줄 필요가 있음
- 또한, 신뢰성 있는 도시교통정보의 제공을 위해 다양한 이종정보를 융합분석 하고 개개인의 정보 자동 수집을 통한 참여형 서비스가 필요함
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