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Kafe 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 산학협력단 Sejone university |
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보고서유형 | 연차보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-03 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 | TRKO201600015529 |
과제고유번호 | 1711026509 |
사업명 | 방송통신산업기술개발 |
DB 구축일자 | 2016-12-17 |
키워드 | 대용량 데이터 센터.초고속처리 인프라.데이터 플랫폼 / 분석.데이터 처리 및 분석.대용량 데이터 시스템 안전성.Large Scale Data Center.Superhigh-speed Processing Infrastructure.Data Platform /Analysis.Data Processing and Analyzing.Large Scale Data System Stability. |
8. 당해연도 목표 및 범위
○ 장비 인프라 지원
• 대용량 데이터 장비 개발 지원용 하드웨어 구축
• 대용량 데이터 장비 개발 지원
• 대용량 데이터 장비 테스트 서비스 제공
○ 서비스 개발 지원
• 대용량 데이터 분석 서비스 개발 지원
○ 교육 지원
• 대용량 데이터 장비 기반 소프트웨어 개발 능력에 특화된 인력 양성
○ 시범 시스템 개발
• 시범 서비스 개발
○ 환경 구축
• 대용량 데이터 초고속 처리를 위한 인프라의 보급 및 확산
8. 당해연도 목표 및 범위
○ 장비 인프라 지원
• 대용량 데이터 장비 개발 지원용 하드웨어 구축
• 대용량 데이터 장비 개발 지원
• 대용량 데이터 장비 테스트 서비스 제공
○ 서비스 개발 지원
• 대용량 데이터 분석 서비스 개발 지원
○ 교육 지원
• 대용량 데이터 장비 기반 소프트웨어 개발 능력에 특화된 인력 양성
○ 시범 시스템 개발
• 시범 서비스 개발
○ 환경 구축
• 대용량 데이터 초고속 처리를 위한 인프라의 보급 및 확산
9. 추진체계 및 방법
○ 대용량 데이터 장비 개발 지원용 하드웨어 구축
• 기업 지원용 저가형 서버 증설
• 기업의 개발 제품에 대한 시험 환경 제공 및 상용화를 위한 장비 대여 서비스 제공
• 개발 지원 인프라 증설 및 안정화
○ 대용량 데이터 장비 개발 지원
• 장비 운용을 위한 클러스터 관리 솔루션 테스트 및 환경 구축
• 빅데이터 분석 지원을 위한 장비 및 소프트웨어 구축
• 기업대상의 빅데이터 교육을 위한 서버 구축
• 하이퍼바이저를 이용한 가상화 개발 환경 구축
○ 대용량 데이터 장비 테스트 서비스 제공
• 기업용 지원 서버에 대한 성능 검증 테스트
• 국산 서버 및 외산 서버에 대한 성능 비교 테스트
• 빅데이터 기반 성능 검증 테스트
○ 대용량 데이터 분석 서비스 개발 지원
• 기업의 데이터 가치 상승과 비즈니스 모델 창출을 위한 데이터 분석 컨설팅 지원
• 대용량 데이터 분석 서비스 개발 지원 서비스 프로세스 정립
• 지원 대상 업체의 데이터 처리 및 저장 관련 기술 지원
• 지원 대상 업체의 데이터 분석 지원
• 데이터 특성 분석 및 데이터 별 correlation을 이용한 분석 방법 제공
• 정형 및 비정형 데이터의 시각적 분석 도구 제공
• 데이터 분석 기반의 소프트웨어 개발 지원 서비스를 통한 중소기업의 사업화 지원
○ 대용량 데이터 장비 기반 소프트웨어 개발 능력에 특화된 인력 양성
• 대용량 데이터 분석 및 처리를 위한 데이터 과학자 양성
• 빅데이터 교육 및 세미나 개최
• 외부 교육 기관 대비 특화된 커리큘럼 진행
○ 시범 서비스 개발
• 대용량 데이터 포털사이트 구축
• 시각화 시범 서비스 개발
• R의 GUI 시스템 고도화
• OLAP 시스템 고도화
○ 대용량 데이터 초고속 처리를 위한 인프라의 보급 및 확산
• 수요기업 발굴
• 성공사례 홍보 및 노하우 전수
• 온/오프라인을 통한 성공사례의 언론보도 및 홍보 추진
• 언론을 통해 지원 실적에 대한 지속적인 홍보
• 창업보육센터 등을 통한 지속적인 업체 발굴
• 센터 운영성과 홍보 및 확산을 위한 세미나, 워크숍 활동 수행
• 대용량 데이터 포털사이트 구축을 통해 기업 지원서비스 환경 구축
• 대용량 데이터저장 및 활용 환경 구축
10. 수행내용 및 결과
11. 주요 성과
12. 파급효과
○ 기술적 성과
• 72개 중소기업 및 기관의 기술적 애로사항에 대하여 139건 자문 및 기술지원
• 18개 기업의 대용량 데이터 장비 및 소프트웨어 성능 분석 지원
• 9개 중소기업의 10종의 대용량 데이터 관련 소프트웨어 시제품 제작 지원
○ 경제적 성과
• (주)알티베이스의 기술 자문 및 과제 지원을 통한 12억원의 비용 절감
• (주)홈스토리생활의 소프트웨어 시제품 제작 지원 및 로그 데이터 분석을 통해 35억의 투자 유치
• 성과관련 언론 홍보 45건
• 9개 중소기업의 대용량 데이터 관련 소프트웨어 시제품 제작을 지원하여 5개의 제품 상용화
• 72개의 업체 및 기관에게 인프라 활용 지원을 통해 13,800백만원의 비용절감효과와 78,000백만원의 매출액 유발
○ 사회적 성과
• 17건의 대용량 데이터 관련 교육 프로그램을 운영하여 263명의 교육 이수자 배출
• 주관기관 10명, 참여기관 2명, 수혜기업 118명의 고용 창출
• 9건의 MOU 체결을 통해 빅데이터 관련 산학정 협력체계 마련
• 5건의 대용량 데이터 관련 세미나와 워크샵 개최
13. 결과활용 등 향후 계획
○ 중소기업의 대용량 데이터 서비스 시장 진입장벽을 낮추고, 중소기업의 개발제품을 위해 대용량 데이터 인프라를 상시 개방
○ 산학 연계 인프라 활용으로 인한 품질향상과 개발 기간 단축으로 신속한 시장진입 활로 제공
○ 해외 선진 기술을 국내 중소기업에 적용하여 애로사항을 해결
○ 제품개발의 선순환구조에 기여하고 제품 신뢰성에 대한 객관적 근거 제공
○ 국내 대용량 데이터 관련 중소기업 BMT 대행 업무 수행을 위한 전략적 MOU 체결 등 제 3의 시장 수요를 지속적으로 발굴
○ 수요자(공공기관, 민간기업)와 공급자(장비·솔루션 업체) Win-Win 전략 추진
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
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과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
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