효과적인 사이버공간 작전수행을 위한 빅데이터 거버넌스 모델

장원구 ( Won-gu Jang ) , 이경호 ( Kyung-ho Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 39~51페이지(총13페이지)

초연결, 초지능을 특징으로 하는 4차 산업혁명이 태동하면서 사이버 물리 시스템이 눈앞에 다가온 가운데 사이버공간에서는 인간 생활에 대한 활동기록과 컴퓨터, 정보통신기기 뿐만아니라 사물인터넷과의 통신기록까지 막대한 양의 데이터가 매일 쏟아지고 있다. 3Vs로 대변되는 빅데이터는 국방분야에서도 적극적으로 활용되고 있는데 본 논문에서는 사이버공간에서의 군사작전을 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 빅데이터 거버넌스 모델을 제안하였다. 우리의 사이버공간 작전 임무를 구분하고 사이버공간에서 수집될 수 있는 빅데이터 유형을 분류한 후 빅데이터 거버넌스 이슈와 통합하여 빅데이터 거버넌스 프레임워크모델을 구축하였다. 구축된 모델은 사례를 통하여 그 효용성을 증명하였으며 이를 통하여 국방분야에서 추진되는 빅데이터 활용방안에 기여한다.

TAG 빅데이터, 빅데이터 거버넌스, 사이버공간 정보, 사이버공간 작전, 사이버공간, Big data, Big Data Governance, Cyberspace Intelligence, Cyberspace Operation, Cyberspace

Visual Cell : 바이오세포 이미지 빅데이터를 위한 이미지 분석 및 시각적 검색 시스템

박범준 ( Beomjun Park ) , 조선화 ( Sunhwa Jo ) , 이수안 ( Suan Lee ) , 신지운 ( Jiwoon Shin ) , 유혁상 ( Hyuk Sang Yoo ) , 김진호 ( Jinho Kim )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 53~61페이지(총9페이지)

주변 세포의 구조적, 생화학적 지지체를 제공하는 세포 외 기질은 세포의 분열과 분화 등을 좌우하는 세포생리 조절인자이다. 바이오 분야에서는 3차원 조직공학 지지체인 스캐폴드를 제작하고, 제작한 스캐폴드에 줄기세포를 배양해 동물에 이식해 조직 재생력을 평가한다. 이는 조직 내 콜라겐과 같은 구성성분에 좌우된다. 따라서 조직 내 구성성분의 포함율 및 분포를 파악하는 것이 매우 중요한데, 이에 관한 데이터를 염색된 조직 이미지의 색상을 분석함으로써 얻어낸다. 이때 이미지 수집부터 분석까지의 과정이 적지 않은 비용이 소모되고 있고, 수집되고 분석된 데이터를 연구 기관마다 상이한 포맷으로 관리하고 있다. 따라서 데이터 통합관리 및 분석결과 검색 등이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 관련 빅데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 이 연구 ...

TAG 바이오 세포 이미지, 세포외 기질, 이미지 분석, 시각적 검색, Bio Cell Image, extracellular matrix, image analysis, visual retrieval

주요 지역별 특성과 이동 기간 학습 기법을 활용한 장기 전력수요 예측 모형 개발

공인택 ( Intaek Gong ) , 정다빈 ( Dabeen Jeong ) , 박상아 ( Sang-a Bak ) , 송상화 ( Sanghwa Song ) , 신광섭 ( Kwangsup Shin )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 63~72페이지(총10페이지)

전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수...

TAG 전력수요예측, 선형회귀모형, 신경망모형, 이동기간학습법, Electricity Demand Forecasting, Linear Regression, Neural Network, Sliding Period Learning

교육 데이터와 분석 기법: 사례 연구를 중심으로

권영옥 ( Youngok Kwon )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 73~81페이지(총9페이지)

지난 십여 년간 학생의 학습 과정에서 생성되는 방대한 데이터를 다양한 분석기술을 적용하여 학생의 학습 성과 및 교육 환경을 개선하기 위한 관련 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 교육데이터의 분석 결과를 성공적으로 활용하고 있는 대학의 사례들을 살펴본 후, 기존 사례 연구를 통해서 보다 구체적으로 분석 목적별로 어떤 데이터와 분석 기법이 사용되는지 정리하였다. 그리고 고찰 결과를 토대로 기존 분석의 한계점 및 향후 분석 방향에 대해 제안하고자 한다.

TAG 교육 데이터, 학습 분석, 교육 데이터 마이닝, 학습 성과 예측, Education Data, Learning Analytics, Educational Data Mining, Student Performance Prediction

공간 데이터 분석 기반의 비즈니스의 혁신: 해외 사례 분석을 중심으로

함유근 ( Yukun Ham )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 83~97페이지(총15페이지)

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.

TAG 공간 데이터 종류 공간 데이터 분석, 지리정보시스템(GIS), 지리적 분석기법, 공간 비즈니스, 비즈니스 혁신, Type of Spatial Data, Spatial Data Analysis, GIS, Geospatial Analytics, Space Business, Business Innovation

소셜 미디어 참여에 관한 연구 동향과 쟁점의 변화: 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용한 메타 분석을 중심으로

신현보 ( Hyun-bo Shin ) , 선형주 ( Hyung-ju Seon ) , 이준기 ( Zoon-ky Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 99~118페이지(총20페이지)

본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.

TAG 소셜 미디어 참여, 온라인 참여, 메타분석, 주경로 분석, 사회 연결망 분석, 머신러닝, 클러스터링, 자연어 처리, Social Media, Online Participation, Meta-analysis, Main Path Analysis, Social Network Analysis, Machine Learning, Natural Language Processing

엔지니어링 서비스 지원을 위한 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼 개발 연구

서동우 ( Seo Dongwoo ) , 김명일 ( Kim Myungil ) , 박상진 ( Park Sangjin ) , 김재성 ( Kim Jaesung ) , 정석찬 ( Jeong Seok Chan )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 119~127페이지(총9페이지)

본 연구는 엔지니어링 분야에서 생성되는 대용량의 빅데이터를 효율적으로 저장, 관리, 분석하는 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼을 제안하고자 한다. 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼은 HPC 클라우드 환경, 엔지니어링 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 수집 및 처리 모듈, 인공지능 기반 분석 라이브러리, 응용서비스로 구성된다. 이를 통해 데이터 분석에 대한 전문지식이 없는 엔지니어링 전문가가 IoT 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 산업적으로 활용이 가능하다. 마지막으로 응용서비스에서는 빅데이터 플랫폼 적용 사례를 제시하기 위해 하수처리플랜트 데이터를 이용하여 서비스를 구현하였다.

TAG 빅데이터, 엔지니어링, 오픈소스, 머신러닝, Big Data, Engineering, Open Source, Machine Learning

건설프로젝트에서 Mobile-Cloud Computing Service 특성이 정보융합과 기대성과에 미치는 영향에 관한 연구: 사회적 자본의 관점에서

김영우 ( Youngwoo Kim ) , 오재인 ( Jay In Oh )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제1호, 129~142페이지(총14페이지)

건설 프로젝트는 불완전한 생산환경으로 인해 많은 건설실패가 발생하고 있다. 본 연구는 건설 현장에서 건설 기간 동안 ICT 자원을 임대하여 활용하고, 물리적인 유선 통신망 대신 스마트 폰, 테블릿 PC, 노트북 등 Mobile Device를 활용하는 Mobile Cloud Computing Service(이하 M-Cloud)를 도입할 경우 M-Cloud가 갖고 있는 신속정확성, 공유협업성, 편재성 등의 특성들이 건설현장에 참여하고 있는 다양한 프로젝트 참여자들 간의 사회적 관계망에 영향을 주어 참여자들 간의 정보교환 및 융합을 촉진하고, 상호 신뢰증진과 함께 궁극적으로 프로젝트 기대성과에 큰 도움을 줄 수 있다는 것을 실증적인 방법으로 연구하였다.

TAG M-Cloud, Mobile Cloud Computing Service, 사회적 자본, 건설산업, 정보교환 및 융합, 기대성과, Social Capital, Construction Industry, Performance

스마트 물관리를 위한 빅데이터 거버넌스 모델

최영환 ( Young-hwan Choi ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho ) , 이경희 ( Kyung-hee Lee )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 1~10페이지(총10페이지)

스마트 물관리 분야에서도 빅데이터 분석을 통해 경쟁력을 강화하려는 요구가 급증하면서 빅데이터에 대한 체계적인 관리(거버넌스)가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 빅데이터 거버넌스는 데이터의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터 수명관리, 데이터 전담조직을 통한 데이터 소유 및 관리권의 명확화 등의 데이터 관리를 평가하고(Evaluation), 지시하며(Direction), 모니터링(Monitoring) 하는 체계적인 관리활동을 의미한다. 빅데이터 거버넌스가 확립되지 못하면 중요한 의사결정에 품질이 낮은 데이터를 사용함으로써 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 개인 프라이버시 관련 데이터로 인해 빅브라더의 우려가 현실화될 수 있고, 폭증하는 데이터의 수명관리 소홀로 인해 IT 비용이 급증하기도 한다. 이러한 기술적인 문제가 완비되더라도 데이터 관련 문제를 전담하고 책...

TAG 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 스마트 물관리, 데이터 관리체계, Data Integration, Data Governance, Smart Water Managemen, Data Management System

머신러닝을 이용한 빅데이터 도메인 자동 판별에 관한 연구

공성원 ( Kong Seongwon ) , 황덕열 ( Hwang Deokyoul )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 11~18페이지(총8페이지)

본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한...

TAG 빅데이터, 데이터 품질 진단, 도메인, 머신러닝, 랜덤 포레스트, Big Data, Data Quality Diagnosis, Domain, Machine Learning, Random Forest

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