초록 ▼

□ 연구개요
본 연구의 목표는 정보의 가치에 기반을 둔 데이터 수집 및 분석 기술 제안을 통해 최소 용량의 데이터와 계산적 복잡도가 낮은 알고리즘으로 원하는 추론 정확도를 달성하는 정보처리 시스템의 개발이다. 이 목표를 위해 본 연구는 우선 정보 가치에 대한 새로운 정량화 척도를 도입하고, 정량화 된 정보의 가치에 기준하여 차등적 신뢰도를 보장하는 데이터 수집 기술을 개발한다. 또한 현실적 데이터 수집 환경을 반영하여 신뢰도가 알려지지 않은 다양한 소스로부터의 분산 데이터 수집 및 처리 기술을 개발하고, 특히 사람들로부터 효율

□ 연구개요
본 연구의 목표는 정보의 가치에 기반을 둔 데이터 수집 및 분석 기술 제안을 통해 최소 용량의 데이터와 계산적 복잡도가 낮은 알고리즘으로 원하는 추론 정확도를 달성하는 정보처리 시스템의 개발이다. 이 목표를 위해 본 연구는 우선 정보 가치에 대한 새로운 정량화 척도를 도입하고, 정량화 된 정보의 가치에 기준하여 차등적 신뢰도를 보장하는 데이터 수집 기술을 개발한다. 또한 현실적 데이터 수집 환경을 반영하여 신뢰도가 알려지지 않은 다양한 소스로부터의 분산 데이터 수집 및 처리 기술을 개발하고, 특히 사람들로부터 효율적으로 정보를 얻기 위해 인적요소를 고려한 데이터수집 기술을 제안한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1. 정보의 양뿐만 아니라 정보의 유용성에 기반을 둔 정보 가치에 대한 새로운 정량화 척도 도입: 새롭게 정량화 된 정보의 가치를 기준으로, 주어진 용량의 데이터에 가장 가치 있는 정보를 효율적으로 담기 위한 데이터 수집 기술을 개발함. 정보의 양에만 기초한 기존의 데이터 수집 기술의 한계를 극복하고, 보다 효율적인 데이터 수집 기술을 개발함.
2. 서로 다른 가치를 지닌 정보 수집 시에 가치에 따라 차등적 신뢰도를 보장하는 부호화 기술을 개발: 개발된 부호화 기반 데이터 수집 기술이 정보의 가치에 상관없이 동일한 신뢰도를 보장하는 일반적 데이터 수집 기술에 비해 더 적은 양의 데이터로 원하는 추론 정확도를 달성함을 보임.
3. 다양한 성능 효율성을 최적화하는 분산 데이터 수집 및 처리기술을 개발: 현실적 데이터 수집 환경을 반영하여, 신뢰도를 미리 알 수 없는 다양한 소스(인터넷, 센서네트워크, 사물인터넷 등)로부터 분산적으로 데이터를 수집하는 모델을 개발함. 해당 모델에서 적합한 분산 데이터 수집 및 처리기술을 개발함. 실제적 크라우드소싱 환경에서 비용 효율성을 증가시킴을 입증.
4. 사람들로부터 얻는 데이터의 특성을 수학적으로 모델링하고 이 모델에 적합한 빅데이터 수집 및 분석 기술을 제공: 질문 복잡도 증가에 따라 대답의 오류가 확연히 증가하는 사람 고유의 특성을 고려하여 사람들로부터 최소 질문 개수로 원하는 정보를 추출하기 위한 최적의 데이터 수집 기법을 제시함. 기존 빅데이터 연구에서 많이 이뤄지지 않은 인적요소를 고려한 연구를 통해, 보다 효율적인 빅데이터 시스템을 구축하고, 인간 컴퓨터 상호 작용(Human Computer Interaction)과 같은 다양한 응용 분야로의 연계를 모색하였음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
- 본 연구는 빅데이터 분야의 공학적 디자인 원리 확립, 데이터과학을 위한 부호화 기법 및 추론 알고리즘 개발, 이를 통한 효율적 데이터 수집 및 분석 기술을 제공함으로써 미래 다양한 빅데이터 어플리케이션을 위한 기반을 확립한다. 특히 위의 기술은 의료 데이터 분석, 자율 주행 자동차 설계와 같이 효율적 데이터 수집과 높은 추론 정확도가 요구되는 다양한 응용 분야에서 널리 이용 될 것으로 기대된다.
- 본 연구는 정보이론을 바탕으로 한 정보 가치 정량화, 통계적 추론을 바탕으로 한 추론 정확도 분석, 그리고 효율적 추론 알고리즘 설계 등 데이터 과학 연구에 필요한 모든 요소를 융합한 학제적 연구로써 새로운 정보 기술 분야를 개척하는 연구이다. 첨단 ICT 분야의 개척은 기술 중심 창업 기업의 탄생을 촉진하는 산업적 효과와 더불어, 미래 정보 기술을 선도하는 유능한 인재를 배출하는 교육적 효과가 클 것이라 기대한다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구개발의 목적 ... 4
• 나. 본 연구의 필요성 및 중요성: 데이터과학을 위한 시스템적 접근 방법 확립 ... 5
• 다. 연구 가설 및 연구 가설의 도출근거 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 가. 연도별 연구개발과제 수행 내용 및 범위 ... 6
• 나. 세부 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 15
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 15
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 16
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
• 가. 학문적 파급효과: 데이터과학 분야가 하나의 학문으로 자리 잡는데 기여 ... 17
• 나. 기술적 파급효과: 빅데이터 수집 및 분석에 명확한 시스템 디자인 가이드라인 제시 ... 17
• 다. 사회적 기여 가능성: 미래 빅데이터 어플리케이션을 위한 견고한 기반 확립 ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 가. 연구 개발 성과의 활용 분야 및 활용방안 ... 18
• 나. 추가연구의 필요성, 타 연구에의 응용 방안 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 19
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 22
• 끝페이지 ... 32