BigData BiMonthly Vol 21. June 2016 · BigData BiMonthly Vol 21. June 2016 - 2 - Predictive analytics는 향후 10년간 안정적 성장세, 비즈니스적 가치가 높은 기술

BigData BiMonthly Vol 21. June 2016

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Predictive analytics는 향후 10년간 안정적 성장세, 비즈니스적 가치가 높은 기술고객의 최대 관심 기술 : Data discovery, integration을 통한 고급분석

▶ 본 내용은 美 Forrester Research사의 발표 보고서를 Tech Radar지가 Big data 2016 Q1편에 인용한 기사로 22개 빅데이터 기술의 수명 주기와 비즈니스 가치를 평가한 결과

비즈니스적 가치 평가를 통한 향후 빅데이터 기술 분야 전망

◾ 2016년 현재, 빅데이터 분석 기술 및 시장은 큰 폭의 성장세를 보이고 있으며 Forrester Research社는 비즈니스 가치를 기준하여 총 22개의 기술을 수명 주기를 표현

[ 빅데이터 기술 분야의 비즈니스 가치 평가 및 수명 주기]

[자료] Forrest Research 2016

◾ 차트에서는 22개 빅데이터 분석 기술의 현재 위치를 표현하기 위해 X축에는 생태계 주기를

2016 Top 10 Hot Bigdata Technologies


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시기적으로 표현하고, Y축에는 비즈니스적 가치 수준을 평가하여 각 기술의 현재 상황을 종합적으로 표현

- Blue curve는 가장 중요하고 Hot한(Significant Success) 기술을 표현하고 있으며 Grey Curve에서는 중간 수준(Moderate Success)의 기술, Red Curve에서는 다소 낮은 가치(Minimal success)를 표현하는 형태를 시각화

[ 22개 빅데이터 기술의 비즈니스 가치 및 기술 전환 시기- Table]

[자료] Forrest Research 2016

- 또한 22개의 각 빅데이터 기술은 차기 기술로 전환되는 시기를 1년 미만, 1~3년, 3~5년,

5~10년, 10년 이상으로 예측하여 뜨는 기술과 지는 기술로 표기하여 해당 기술의 수명적 가치를 동시에 표현

no Technology TrajectoryTime to reach

next phase(year)

1 MPP data warehouse Significant 5 to 10

2 Predictive analytics Significant > 10

3 Data Virtualization Significant 3 to 5

4 NoSQL Database Significant 3 to 5

5 Distributed file store Significant 3 to 5

6 In memory data fabric Significant 3 to 5

7 Stream analytics Significant 3 to 5

8 Data Integration Significant 3 to 5

9 Search and knowledge discovery Significant 3 to 5

10 Data Quality Significant 1 to 3

11 Data governance Significant 1 to 3

12 SQL-for Hadoop Significant 1 to 3

13 Insight Platform Significant 1 to 3

14 Data preparation Significant 1 to 3

15 Artificial intelligence Significant 1 to 3

16 Data encryption and masking Moderate 3 to 5

17 Monitor and administration Moderate 3 to 5

18 Data science tool Moderate < 1

19 Stream ingestion Moderate 1 to 3

20 Data modeling and metadata management Moderate 1 to 3

21 Bigdata as a service Moderate 1 to 3

22 Machine learning libraries Moderate < 1


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- 이러한 시장 평가는 시장 평판을 그 근거로 하고 있으며 향후 시장 파괴력이 높을 것으로 예측된 기술에 대해 상대적으로 높은 가치를 부여하는 방식을 선택

향후 10년을 이끌 Top 10 Bigdata Technologies

◾ 위 차트에 제시된 기술 수준 및 평가를 통해 향후 빅데이터 시장에서 가장 비즈니스적 가치가 높은 기술을 추려볼 수 있으며 상위 10개 기술을 추릴 수 있음

- 향후 Top10 빅데이터 기술은 현재 높은 가치를 보유하고 있더라도 3년 내에 새로운 기술 가치로 전환될 것으로 예측되는 기술은 상위 순위로 배치하지 않고, 향후 5년까지 성장세를 지속할 것으로 예측되는 기술을 중심으로 선정

- 이에 따라 데이터 거버넌스, SQL for Hadoop, Insight Platform 기술은 Top 10에서 제외되었으며 현재의 비즈니스 가치로 평가했을 때 가장 높은 수준에 있는 MPP data warehouse 또한 곧 ‘지는 기술’이라는 점에서 제외

◾ 이러한 평가 방법론에 따른 향후 Hot Bigdata Technology Top 10은 아래와 같이 선정되었으며 주로 데이터 분석 및 그에 따르는 지원 기술이 주류로 나타남

(1) Predictive analytics

- ‘Predictive analytics’는 향후 10년간 안정적 성장세를 보이고, 비즈니스적 가치가 높은 기술로 평가되었으며 기업이 자사 및 자사 제품의 시장에서의 평가, 마케팅의 최적화를 통해 비즈니스적 성과를 향상 시키고, Risk를 줄이는 방법을 제공하는 가장 우수한 솔루션으로 선정

- 이는 빅데이터 분석을 통해 향후 시장 예측 모델을 제공하는 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 제공하는 분야로 가장 높은 비즈니스적 가치를 제공하는 기술로 선정

[자료] SAS


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(2) NoSQL databases

- 데이터베이스는 그동안 계층형, 네트워크형, 관계형으로 발전해 왔으나 빅데이터 처리가 일반화되면서 No-SQL에 대한 관심과 가치가 크게 높아지는 추세로 향후 5년까지는 NoSQL의 기술 가치는 지속될 것으로 분석

- NoSQL 기술은 복수의 저가 서버들을 클러스터링, 샤팅 등의 방법을 통해 데이터를 분리하여 처리하고 있어 보다 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술로 평가받고 필요에 따라 Key-value, Documents, Graph Database 등으로 활용할 수 있다는 점이 특징

(3) Search and knowledge discovery

- 정형 또는 비정형 데이터의 검색과 빅데이터 분석을 위해 제공되는 툴과 기술은 향후 5년간 지속적인 성장세를 보일 것으로 예측

- 이는 단순한 검색 도구가 아니라 파일 시스템, 데이터베이스, 스트림, API 및 기타 플랫폼, 애플리케이션에 있는 다양한 유형의 데이터를 분석하여 새로운 Insight를 제공하는 툴로서 매우 중요한 가치를 지니는 것으로 평가

(4) Stream analytics

- 네트워크 또는 시스템에서의 서로 다른 다양한 데이터 소스, 포맷이 다른 데이터 소스를 모두 취합하고 분석하여 필요한 데이터를 선택 후 처리하는 소프트웨어 분야가 향후 높은 성장세를 보일 것으로 평가

- 데이터 분석 및 추론 등을 통해 얻는 지능은 데이터의 규모가 커질수록 다방면의 최신 데이터를 통합하여 얻을수록 더 내재 가치가 높은 지능을 얻을 수 있으며 분석 결과의 정확도도 높아진다는 측면에서 대량의 이종 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 환경 구축 가능성이 점차 커지고 있어 이를 지원하기 위한 기술도 발전

(5) In-memory data fabric

- In-memory database는 디스크가 아닌 주 메모리에 모든 데이터를 보유하고 있는 데이터베이스로 디스크 검색보다 자료 접근이 훨씬 빠른 것이 가장 큰 장점이며 데이터 양의 빠른 증가로 데이터베이스 응답 속도가 떨어지는 문제를 해결할 수 있는 대안. 인메모리 방식은 메모리상에 색인을 넣어 필요한 모든 정보를 메모리상의 색인을 통해 빠른 검색이 가능하다는 점에서 높은 성장세가 예측되는 분야


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(6) Distributed file stores

- 저장해야 하는 데이터양이 크게 증가하면서 필요 저장 장치의 수가 증가하게 되었으며 다수의 저장 장치 이용 시 일부 저장장치가 사용 불가능하여도 파일의 가용성을 보장할 뿐만 아니라 대용량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 점에서 파일 분산 저장 기술은 필수적

(7) Data virtualization

- 데이터 가상화는 이종으로 구성된 인프라스트럭처를 하나의 논리적으로 통합된 리소스인 것처럼 접근, 관리, 최적화할 수 있게 해주는 방법으로 이를 통해 일부 서비스, 기능 또는 기타 리소스의 내부적 구현에서 외부 인터페이스를 추상화할 수 있다는 장점을 가지고 있어 빅데이터 기술로 밝은 전망을 보유

(8) Data integration

- 산재된 데이터 소스와 시스템, 애플리케이션 등으로부터 데이터를 취합하고 가치를 지니는 정보가 되도록 만들어주는 과정을 의미하며 데이터를 복제하거나 애플리케이션의 기존 소스를 변경하지 않고도 즉시로 이용할 수 있게 한다는 점에서 우월하며 정기적으로 반복되지 않는 물음에 신속한 대답을 얻을 수 있다는 것이 강점

(9) Data preparation

- 데이터 준비 프로세스의 자동화로 복잡하고 시간 소비적인 수동 데이터 준비 시간을 절약할 수 있으며 데이터의 유효성 검증을 더욱 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 방법론을 제공

(10) Data quality

- 빅데이터에 대한 자동 데이터 프로파일링, 데이터 품질 분석, 데이터 품질 분석 결과 보고 등을 제공하는 품질 관리 솔루션의 중요성이 크게 증가

고객의 최대 관심 기술 : Data discovery, integration을 통한 고급분석

◾ 비즈니스 가치를 평가한 차트에서와 같이 빅데이터 고객이 가장 관심을 보이는 관련 기술에서는 Data preparation and discovery, integration 관련 기술이 높은 응답


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- 포레스터 리서치의 63개 빅데이터 공급업체 조사 (2015년 4Q)에서는 가장 인기가 높은 기술로 아래 그래프와 같이 나타남

[ 고객이 가장 높은 관심을 보이는 기술 분야 Top 6]

[자료] Forrest Research 2015 4Q


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요약 및 결론

◾ 2016년 현재, 빅데이터 분석 기술 및 시장은 큰 폭의 성장세를 보이고 있으며 Forrester Research社는 빅데이터 관련 기술을 대상으로 비즈니스 가치를 기준하여 총 22개의 기술을 수명 주기를 표현

◾ ‘Predictive analytics’는 향후 10년간 안정적 성장세를 보이고, 비즈니스적 가치가 높은 기술로 평가되었으며 기업이 자사 및 자사 제품의 시장에서의 평가, 마케팅의 최적화를 통해 비즈니스적 성과를 향상 시키고, Risk를 줄이는 방법을 제공하는 가장 우수한 솔루션으로 선정

◾ NoSQL 기술은 복수의 저가 서버들을 클러스터링, 샤팅 등의 방법을 통해 데이터를 분리하여 처리하고 있어 보다 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술로 평가받고 필요에 따라 Key-value, Documents, Graph Database 등으로 활용할 수 있다는 점이 특징

◾ 비즈니스 가치를 평가한 차트에서와 같이 빅데이터 고객이 가장 관심을 보이는 관련 기술에서는 Data preparation and discovery, integration 관련 기술이 높은 응답

1. Forrester Research | Enterprise Architecture Professionals 2016, 2. FORBES / Tech 20163. Tech RADAR : Big data, Q1 20164. SAS

[출처]


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공공부문 활용 동향공공부문 활용 동향

빅데이터 융합으로 감염병 유입 차단

∘ 미래창조과학부는 ‘2016 빅데이터 선도 시범사업’으로 질병관리본부와 KT가 제안한 ‘로밍 빅데이터를 활용한 해외유입 감염병 차단 서비스’를 선정. 따라서 민관 빅데이터를 융합하여 해외에서 유입되는 감염병을 조기에 인지하고 확산을 최소화하는 사업이 시작될 예정. 사업은 KT의 로밍 빅데이터와 질병관리본부의 입국자 검역정보 데이터를 융합하는 것으로, 해외 감염병 오염국가 방문 이후 국내 입국자, 혹은 제 3국가 체류 이후 입국자를 파악. 이후 통신사 가입자 정보를 이용하여 귀국 이후 해외 감염병 증상 발현 시 자진신고 안내 등 문자서비스를 제공하는 방식. 시범사업은 우선 KT 가입자 대상으로 실시하고, 질병관리본부가 추가 예산을 확보해 다른 통신사 고객에게도 확대할 예정. 장석영 미래부 인터넷융합정책관은 “시범사업은 국민의 생명과 안전이라는 공익 목적 달성을 위해 민·관이 협력, 빅데이터 등 정보통신기술(ICT) 융합기술을 활용하는 의미있는 사업”이라고 밝힘

중국 난퉁 국가산업단지에 '한중 빅데이터 센터' 개소

∘ 중국 장쑤성 난퉁시 난퉁국가고신기술산업개발지구에 '한중 빅데이터 센터'가 개소 예정. 한국 기업의 난퉁고신개발지구 진출을 돕는 지원센터가 설립되고 한국 스타트업의 입주 공간도 마련될 계획. 중국 아태창의산업원 및 난퉁고신개발지구는 강원창조경제혁신센터 및 한국만화영상진흥원과 이 같은 내용의 업무협약(MOU)을 체결. 난퉁고신개발구에는 다양한 한국 기업과 기관이 진출하며, 아태창의산업원과 강원창조경제혁신센터가 협력해 양국의 빅데이터(Big Data) 기반 기업을 지원하고 첨단산업 과학인재를 양성하기 위한 빅데이터 센터도 구축할 예정. 빅데이터 협력 첫 사례로 뷰티 관련 빅데이터 전문기업인 플러스메이의 중국 진출을 돕는 업무협약(MOU) 또한 체결. 아태창의산업원 유영배 회장은 "많은 한국 기업이 중국 진출을 희망하지만 중국 현지에 대해 잘 모르고 제각각 움직여 성공사례가 드물다"며 "많은 한국기업이 중국에 진출하고 함께 움직일 수 있도록 아태창의산업원이 세무, 법률, 행정 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝힘

도로공사, 빅데이터로 노후 콘크리트 도로 보수

∘ 빅데이터로 낡고 오래된 고속도로의 포장 상태를 미리 파악하고, 파손 구간을 효율적으로 보수해 통행 불편을 최소화하는 연구개발이 추진될 예정. 한국도로공사는 20년 이상


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된 노후 콘크리트 포장 고속도로가 계속 증가하고 있어 보수 구간 선정과 작업의 효율화를 위해 빅데이터 자료 분석 방법과 알고리즘을 개발한다고 밝힘. 콘크리트 포장 도로는 아스팔트 도로와 달리 부분적인 보수를 할 수 없어 대대적인 포장 작업이 불가피하며, 따라서 차량 통행 제한에 따른 교통 정체는 물론 콘크리트 양생에 걸리는 시간도 필요해 상당한 통행 불편이 발생. 이에 따라 고속도로 포장상태와 교통량, 제설제 사용량, 기후 등을 빅데이터로 종합 분석해 재포장이 필요한 구간을 찾아내 효과적으로 보수할 계획으로, 또한 생애주기 비용에 따른 사업대상구간에서 최적의 대안과 우선순위 알고리즘도 개발해 효율적인 예산 정책도 수립할 예정. 도로공사 관계자는 "앞으로 10년 간 노후 콘크리트 포장 도로가 6배 증가할 것으로 보여 효율적인 보수를 위해 내년 말까지 빅데이터 분석 방법과 알고리즘을 개발할 것"이라고 밝힘

서울시, 빅데이터로 ‘젠트리피케이션’ 선제 대응

∘ 서울시가 젠트리피케이션에 대한 선제적인 대응을 강화하기 위해 지난 10년간 빅데이터 분석을 활용해 서울 전역의 젠트리피케이션 흐름을 파악ㆍ예측할 수 있는 정책지도 개발에 착수할 예정. 젠트리피케이션이란 낙후됐던 구도심이 다시 번성해 사람들이 몰리면서 임대료가 상승하고 기존 원주민들이 밀려나는 결과가 현상화 된 것으로, 서울시는 도시재생사업과 연계한 상생ㆍ협력 중심의 바람직한 젠트리피케이션을 유도하기 위해 이와 같은 사업을 추진하기로 하고 이달 중으로 연구용역을 발주한다고 밝힘. 또한 정책지도 개발은 지난 10년간 도시재생활성화지역 등 주요지역을 포함한 서울시 전역의 인구이동, 부동산거래 등 다양한 빅데이터 자료 분석을 기반으로 할 예정으로, 정책지도를 통해 각 지역의 젠트리피케이션 현상을 모니터링하고 추이를 예측함으로써 선제적인 대응방안 마련이 가능해지고 체계적인 도시재생정책 수립에도 활용 가능하다는 계획. ‘도시재생활성화지역별 젠트리피케이션 대응 기본지침’에 따른 5개 지역은 ▲저이용ㆍ저개발 중심지역 ▲쇠퇴ㆍ낙후 산업지역 ▲역사ㆍ문화ㆍ관광 특화지역 ▲노후주거지역(이면주거지형) ▲노후주거지역(생활가로형)

인천시-인천관광공사, 중국 ‘알리바바’ 산하 알리트립과 업무협약

∘ 인천시와 인천관광공사는 알리바바 산하 최대 온라인 여행서비스 플랫폼인 알리트립과 '중국 온라인 여행시장 선점을 위한 전략적 업무협약'(MOU)을 체결. 인천관광공사는 협약을 통해, 알리트립 여행 온라인 플랫폼을 기반으로 중국 자유여행객(FIT) 유치를 위한 인천관광 상품을 기획·구성하고 홍보 및 판매 촉진을 위해 중국 온라인·모바일 시장을 본격 공략할 방침. 특히 알리트립이 보유한 약 4억명에 달하는 알리바바 그룹의 빅데이터를 활용해 파트너인 중국 여행기업과 소비자들의 최신 여행 트랜드를 분석하고 이를 통해 고객 맞춤형 홍보를 진행할 계획. 최혜경 인천관광공사 본부장은 "중국 온라인 시장은 급격히 성장


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하고 있으며, 10명중 8명의 중국 관광객이 인터넷을 통해 여행상품을 주문 예약하고 있다"며 "이에 발맞춰 중국 현지에서 파급력이 높은 알리바바의 홍보채널 및 빅데이터를 활용한 온라인 마케팅을 통해 관광객 유치에 힘쓰겠다"고 밝힘

지재전략원, 미래 전략 ‘특허 데이터’ 활용도 상승 계획

∘ 한국지식재산전략원이 국내 표준산업 분류에 맞춰 ‘특허 데이터’ 동기화에 나설 예정. 산업 현장에서 특허 데이터에 기반을 두고 미래 먹거리를 찾을 수 있도록 접근 장벽을 허문다는 목표로, 전략원은 최근 국내외 290여만건 특허 빅데이터를 한 곳에 통합한 ‘국가 미래전략 특허분석센터’를 오픈. 누구나 ‘맞춤형’으로 활용할 수 있는 특허 분석 기틀을 마련한 것으로, 특허분석센터는 향후 ▲정부 R&D 기획 ▲민간기업 미래 먹거리 제시 ▲기술금융 활성화 등을 목표로 미래 전략 분석을 지원할 예정. 또한 국내 특허 정보에 시장·기술 정보 등을 추가해 필요에 따라 맞춤형으로 활용할 수 있도록 할 계획. 올해는 △정부 R&D 기획을 위한 유망기술 발굴 △민간업체 대상 맞춤형 특허 분석 제공 △기술금융 활성화를 위한 기술신용평가기관(TCB)·기술정보DB 등과 연계 강화 등을 우선 추진하여 유망 기술뿐만 아니라 유망 제품·서비스까지 발굴 영역을 확장, 국가 미래 전략 밑그림을 그린다는 목표

대구정부통합전산센터, 국가 클라우드센터 구축 추진

∘ 대구정부통합전산센터는 국정과제(134번) ‘정부통합전산센터를 클라우드 컴퓨팅센터로 전환’의 일환으로 추진되는 사업으로, 전자정부 2020기본계획 ‘지능정보기술을 활용한 첨단행정 구현’을 위한 핵심기반의 ‘국가 클라우드 센터’로 구축될 예정. 이 사업은 총 사업비 4,609억원을 투입하여, 대구광역시 동구 도학동 일대에 최대 5만여 전산장비를 수용하는 규모로 추진하고 있으며, 클라우드·빅데이터 등 신기술을 활용한 클라우드 컴퓨팅 센터로 구축할 계획. 특히, 대구센터는 기존 대전·광주센터와 서비스 이동이 자유로운 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC)로 구축할 예정으로, 가상화 기술을 서버 뿐만아니라 스토리지·네트워크 등에 확대 적용함으로써 각 센터간 실시간 서비스 분산 배치 및 자동 백업이 가능할 것으로 기대. 김우한 정부통합전산센터장은 “대구센터는 클라우드·빅데이터 등 최신 정보기술이 집약된 데이터센터로 구축하겠다”며 “신기술 기반의 통합전산센터 구축 모델을 마련하여 행정한류가 더욱 확산될 수 있도록 노력하겠다”고 밝힘


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트레저데이터코리아-하쿠호도제일, 마케팅에 빅데이터 접목

∘ 트레저데이터코리아와 하쿠호도제일이 ‘스마트 리타겟팅 마케팅(Smart Retargeting Marketing)’ 서비스 개발을 골자로 하는 업무제휴를 체결. 이번 업무제휴를 통해 트레저데이터 코리아와 하쿠호도제일은 DMP(Data Management Platform)를 기반으로 한 스마트 리타겟팅 마케팅 서비스를 연구·개발하고 마케팅을 공동 진행할 예정. 하쿠호도제일은 각 사업 분야별 마케팅 인사이트와 고객 솔루션의 아이디어와 전략을 제공하며, 트레저데이터코리아는 암호화 된 고객 프로파일 DB를 안전하게 저장·분석·출력 가능한 DMP 인프라를 제공할 계획으로, DMP란 데이터 종합 관리 플랫폼으로써 광고를 노출할 때 필요한 수요측 플랫폼과 공급측 플랫폼의 근간이며, 스마트 리타겟팅 마케팅은 기업 내외부 빅데이터 기반의 프라이빗 DMP를 통해 기존 리타겟팅 광고의 효율과 성과를 높인 차세대 디지털 광고를 의미. 트레저데이터코리아 이은철 지사장은 “이번 업무제휴는 하쿠호도제일의 디지털 광고와 트레저데이터의 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼이 만나 광고주들에게 새로운 시장 기회를 제공하고 기업의 매출 경쟁력을 높일 수 있는 대표적인 성공사례가 될 것”이라고 밝힘

MDS테크놀로지, 기계학습 솔루션 '팔콘리' 통해 데이터분석 서비스 제공

∘ MDS테크놀로지가 기계학습(Machine Learning) 솔루션 '팔콘리(Falkony)' 사업권을 확보해 데이터 분석을 위한 서비스를 제공할 예정. 팔콘리는 자체 학습 알고리즘을 통해 최적의 데이터 모델을 도출해 내는 미국의 기계학습 솔루션으로, 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 시각화하는 빅데이터 플랫폼 스플렁크(Splunk)와 연동하면 시너지 효과를 낼 수 있다고 설명. 스플렁크가 실시간으로 분석한 데이터 결과를 팔콘리의 자체 알고리즘으로 자동화하여 이상징후를 사전에 탐지할 수 있기 때문. MDS테크놀로지는 스플렁크와 팔콘리를 결합해 데이터 수집, 분석과 의사 결정에 필요한 이상징후를 사전에 탐지하는 솔루션을 제공할 예정으로, 최첨단 데이터 분석 기술을 활용해 고객의 업무 생산성을 높이고 새로운 가치를 제공한다는 전략. 노윤선 MDS테크놀로지 상무는 "치열해지는 비즈니스 환경 하에서는 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 예측하여 업무 효율성을 높이는 것이 기업의 경쟁력"이라면서 "빅데이터와 머신러닝 기술을 결합하여 고객들에게 차별화된 서비스를 제공하겠다"고 밝힘

민간부문 활용 동향민간부문 활용 동향


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한국기업데이터, 국내 첫 세무증명서류 모바일 발급·전송

∘ 중소기업 신용평가 전문기관인 한국기업데이터(KED)가 국내 최초로 각종 세무증명서류를 스마트폰으로 발급받아 전송할 수 있는 ‘퀵파인드’ 서비스를 출시. 종전에는 개인이 최근 출시된 개인종합자산관리계좌(ISA)를 개설하고자 할 경우 소득금액증명원이나 원천징수영수증을 발급받아 은행에 제출해야 했으나, ‘퀵파인드’ 서비스를 이용하면 개인과 기업 등이 각종 세무증명서류를 스마트폰으로 발급받은 뒤 스마트폰에서 바로 은행에 제출이 가능. 아울러 은행은 해당 증명서를 ‘퀵파인드’ 앱을 통해 데이터베이스화된 상태로 제공받음으로써 심사프로세스에 자동으로 적용할 수 있고, 이를 통해 고객에게 대출 가능 여부 및 금액 등을 신속하게 고지 가능. 향후 한국기업데이터는 퀵파인드를 통해 모바일 환경에 적합한 기업 본인확인서비스를 활성화할 계획이고, 나아가 이를 통해 구축된 빅데이터를 기반으로 금융기관이 필요로 하는 다양한 신용정보서비스를 제공할 예정

KB국민카드, 빅데이터 활용해 소상공인 지원

∘ KB국민카드는 '소상공인 지원 플랫폼 구축을 위한 업무협약식'을 개최하고, 빅데이터를 활용한 소상공인 지원에 나설 예정. 이번 협약을 통해 KB국민카드와 전자부품연구원, 한국과학기술정보연구원은 소상공인 경쟁력 강화를 위한 맞춤형 마케팅 전략 제공 솔루션 구축, 홍보물 제작을 위한 소프트웨어 플랫폼 개발 등 다양한 분야에서 협력할 계획. 매출을 늘리고 싶은 소상공인에게 상권 주변의 유동 인구, 인구 밀집도 등 분석을 통해 영업시간 운영 전략과 쿠폰 배포 전략 등을 제시하는 방식, 또한 소상공인이 홍보 동영상을 쉽게 제작할 수 있도록 소프트웨어 플랫폼도 지원할 예정. KB국민카드 관계자는 "소상공인의 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 기대한다"며 "KB국민카드의 빅데이터 역량을 공공 목적 사업에 적극 활용토록 하겠다고 밝힘

농협은행, 빅데이터와 AI 활용한 '글로벌 로보어드바이저 펀드' 판매

∘ NH농협은행은 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 활용한 '키움 쿼터백 글로벌 로보어드바이저 증권투자신탁 펀드'를 판매. 이 상품은 로보어드바이저 전문투자자문사인 쿼터백투자자문과 키움투자자산운용 간의 업무제휴를 통해 만들어진 상품으로 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 활용해 최적화된 글로벌 자산배분을 추구. 먼저 국내·외에 상장된 전체 ETF를 대상으로 펀드 규모와 유동성 등을 고려해 투자가능 ETF를 선별, 이후 시장국면, 경제지표, 변동성 등 다양한 빅데이터를 활용해 투자에 적합한 10개 내외의 자산군을 선정. 마지막으로 자산간 상관관계 등을 고려해 투자비중을 결정하는 방식. 농협은행은 전통적 투자자산인 주식과 채권뿐만 아니라 대체투자(AI)와 환율, 부동산 등 다양한 글로벌 자산군을 투자대상으로 삼기 때문에 다른 상품들보다 수익 창출 가능성이 높을 것으로 기대한다고 밝히며, 또 대부분의 투자상품이 자산의 향후 상승 여력에 투자하는 반면 이 상품은 하락위험자산을 제거하는 방식으로 운용되기 때문에 안정적인 투자가 가능하다고 설명


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한국무역통계진흥원-가이온, 빅데이터 접목 무역통계정보 분석서비스 개발

∘ 한국무역통계진흥원은 빅데이터 전문기업 가이온과의 업무제휴를 통해 실시간 수출입정보 분석 및 모니터링 서비스인 ‘스마트 트레이드(SmartTrade)’를 개발. 스마트 트레이드 서비스는 수출입 통관자료를 활용한 무역통계가 과거 실적 등을 정형화된 수치로 확인하던 서비스 수준에서 벗어나 국내 수출입기업들이 해외시장개척 등에 실질적으로 도움되는 다차원적인 분석정보와 고객 맞춤형으로 자기업체 수출입통관 상세 분석정보를 실시간으로 제공하는데 초점을 맞춰 개발. 특히 각 산업별 수출입 동향을 각종 수치와 그래픽으로 시각화한 다양한 분석정보와 자기업체 수출입 상세현황 파악 및 위험관리 차원의 모니터링 분석정보를 기본으로 제공함과 아울러 중국 등의 해외 공급업체 및 바이어 정보, 각종 관세 분석정보를 종합적으로 제공해 국내 기업들의 신규 해외시장 개척 등과 관련한 수출입 업무에 효과적 적용이 가능. 한국무역통계진흥원 정세화 원장은 “수출입 무역통계가 빅데이터 기술과 접목돼 새로운 정보가치를 창출하게 되어 매우 뜻 깊다”며 “날로 경쟁이 치열해지는 세계무역시장에서 최근 수출 실적 악화로 어려움을 겪고 있는 국내 기업들의 수출 경쟁력이 향상되는데 스마트 트레이드 서비스가 일조할 수 있기를 기대한다”고 밝힘


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DGIST, 빅데이터 기반 올리고뉴클레오티드 설계 기술 개발

∘ DGIST(대구경북과학기술원) 연구팀이 빅데이터 기술을 적용한 올리고뉴클레오티드(Oligonucleotide) 설계 기술을 개발. 올리고뉴클레오티드는 A·C·T·G 네 가지 뉴클레오티드로 구성된 단일 나선의 짧은 염기서열을 말하며 유전자 진단, 신약 개발 등에 쓰이는 것으로, DGIST 정보통신융합공학전공 김민수 교수와 뇌·인지과학전공 구재형 교수 융합연구팀은 구글 검색 방식의 빅데이터 기술을 적용해 정밀하고 빠른 성능의 올리고뉴클레오티드 설계 기술(MRPrimerW)을 개발. MRPrimerW 기술을 적용하면 유전자 기반의 암 진단, 유전자 변형 농산물(GMO) 탐지, 신종 바이러스 탐지 등 유전자 진단에 광범위하게 사용하는 올리고뉴클레오티드를 정밀하게 설계할 수 있고 바이오 신약 개발에도 도움을 줄 것으로 기대. 이번 연구 성과는 국제적 생물과학 학술지인 '뉴클레익 애시즈 리서치(Nucleic Acids Research, 5월 6일자)'에 게재됐으며, 정보통신융합공학전공 김혜린 박사과정 학생과 뇌 인지과학전공 강나나 박사가 제1공동저자로 참여. 연구팀은 관련 기술을 웹사이트(http://MRPrimerW.com)로 전 세계에 무료 공개. 김민수 교수는 "MRPrimerW 기술은 빅데이터 분석 기술을 유전자 데이터에 가장 효과적으로 적용한 사례 중 하나로 평가받고 있다"며 "세계 생명정보 소프트웨어 시장을 선도할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 밝힘

KISTI, 70배 빠른 초고속 빅데이터 분석기술 개발

∘ KISTI(한국과학기술정보연구원)는 동일한 컴퓨팅 환경에서 전통적인 데이터베이스 관리시스템 등을 적용한 시스템과 비교한 결과 70배 빠른 빅데이터 분석기술을 개발. 이번에 개발한 빅데이터 분석 시스템인 '투픽스'(Turning Pixels into Knowledge and Science)는 데이터 저장·계산 방식의 변화를 통해 대용량 데이터를 병렬분산처리할 때 발생하는 원형 데이터의 전처리·불러오기·재구성 과정 없이 바로 원형 데이터에 접근하는 방식을 취하며, 아울러 환경설정을 통해 손쉽게 필요한 만큼 컴퓨팅 노드를 추가·연동할 수 있다는 것이 특징. 또한 KISTI는 한국해양과학기술원과 극지연구소에, 위성영상·해양연구를 필요로 하는 기관의 특성을 고려한 '투픽스 오션 컬러'(TuPiX Ocean Color) 시스템을 무상으로 기술 이전. 박경석 KISTI 과학데이터기술연구실장은 "데이터 검색·관리에 필요한 비용과 시간을 크게 줄일 수 있어 연구 생산성과 빅데이터 분석·관리 효율성 향상에 기여할 것"이라며 "빅데이터 플랫폼 확산·융합연구 활성화를 위해 투픽스를 기반으로 하는 기관별 특화 시스템을 지속적으로 제공해나갈 계획"이라고 밝힘

학계·연구계 활용 동향학계·연구계 활용 동향


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GIST, 암 유전자 발굴 빅데이터 알고리즘 개발

∘ GIST(광주과학기술원) 이현주 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 차세대 염기서열 데이터를 활용해 암과 연관성이 높은 유전변이 영역을 발굴하는 알고리즘을 개발. 차세대 염기서열 데이터란 유전체를 무수히 많은 짧은 길이의 DNA조각들로 나눈 뒤 병렬적인 서열분석을 통해 얻은 정보를 말하며, 연구팀은 먼저 개별 암 세포들로부터 획득한 차세대 염기서열 데이터 내 노이즈를 '웨이블릿 변환'이라는 수학적 기법을 활용해 제거하고 체세포 유전자의 유전자 개수가 변한 영역을 검출. 연구팀은 검출한 결과들로부터 암과 가장 연관성이 높을 것으로 보이는 유전체 상의 영역들을 선별했고, 그 결과 기존의 유전자 복제 수 변이의 이상을 측정하는 'DNA 마이크로어레이 플랫폼'을 사용하는 알고리즘과 비교했을 때 암과 연관된 유전자를 더 많이 발굴. 이현주 교수는 47개의 난소암 샘플에 개발한 알고리즘을 적용해 기존의 방법론보다 두 배 가까운 수의 암 연관 유전자를 찾아냄을 확인. 이 교수는 "이 알고리즘은 바이오 빅 데이터로부터 암과 연관된 유전변이 영역을 찾는 데 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다"고 밝힘. 이번 연구결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포츠(Scientific Reports, 5월 9일자)'에 게재

고려대, AI·빅데이터 '미래학부' 신설 계획

∘ 고려대가 빅데이터와 인공지능 등 혁신 연구를 망라하는 가칭 '미래대학' 학부를 2018년 신설할 계획. 개별 학과가 아닌 단과대 차원에서 조직되는 국내 첫 사례로, 고려대는 융·복합 연구에 새로운 이정표를 만들 것으로 기대. 고려대에 따르면 염재호 총장은 이 같은 내용의 미래대학 설립 구상을 잠정 확정하고 조만간 교육부 및 학내 구성원들과 의견 수렴 절차에 들어갈 예정. 아직 구체적인 정원은 결정되지 않았으나 고려대 전체 정원의 5%에 해당하는 150여 명이 배정돼 2018년 출범하는 것을 목표로 설정. 고려대 관계자는 "가칭 미래대학으로 명명된 신설학부는 빅데이터와 인공지능 등 데이터 과학을 중심으로 다학제적 융합교육 학과들을 품게 될 것"이라며 "이는 국내 대학에서 전례가 없는 혁신적 실험"이라고 밝힘


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개요

◾ 일시 : 2016. 4. 7. (목) ~ 2016. 4. 8(금)

◾ 장소 : 경북대학교

◾ 참가대상 : 공공기관 및 중소기업, 벤처, 창업자, 개발자 그룹, 협단체 등 이용교육 참석 희망자

◾ 참가방법 : K-ICT빅데이터센터 홈페이지(kbig.kr)를 통해 참가신청*선착순 40명, 17일 중 참가 신청 페이지 게시 및 KBiG회원들 대상 안내

내용

◾ 1일차 : (분석기술) KBiG 센터 및 인프라 활용 소개, R 분석 기술 소개·실습

◾ 2일차 : (분석실습) 빅데이터 기반 소셜데이터 이슈 분석 및 실습

(개인정보 처리) 안전한 빅데이터 활용을 위한 분야별 개인정보 조치사항, 비식별 기술 및 실무 활용 사례 소개

(멘토의 지식나눔) 미정

창업·중소벤처․대학 등 센터 이용자 대상 Data 처리, 분석, 활용, 개인정보 처리 등 K-ICT빅데이터센터 인프라 이용 교육

1. ‘16년도 4월 K-ICT빅데이터센터 이용교육1. ‘16년도 4월 K-ICT빅데이터센터 이용교육


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개요

◾ 일시 : 2016. 5.19 (목) ~ 2016. 5.20 (금)

◾ 장소 : 판교 스타트업캠퍼스 6층 오픈랩

◾ 참가대상 : 공공기관 및 중소기업, 벤처, 창업자, 개발자 그룹, 협단체 등 이용교육 참석 희망자

◾ 참가방법 : K-ICT빅데이터센터 홈페이지(kbig.kr)를 통해 참가신청*선착순 40명, 17일 중 참가 신청 페이지 게시 및 KBiG회원들 대상 안내

내용

◾ 1일차 : (분석기술) KBiG 센터 및 인프라 활용 소개, pig 분석 기술 소개·실습

◾ 2일차 : (분석실습) 관광객 유입과 관광수입 상관관계 분석

(개인정보 처리) 안전한 빅데이터 활용을 위한 분야별 개인정보 조치사항, 비식별 기술 및 실무 활용 사례 소개

(빅데이터 세미나) 뉴스 콘텐츠를 활용한 빅데이터 서비스 및 기반기술

다른 도움없이도 실습강의를 진행할 수 있는 분석실습 데이터, R코드, 강의자료, 매뉴얼로 구성하여 홈페이지에 공개

3. 빅데이터 분석실습 자료 개방3. 빅데이터 분석실습 자료 개방

주요 내용

◾ 빅데이터 기초 (R을 중심으로): R소개 및 활용 기초 교육 자료

◾ 통계적 자료 분석(R을 중심으로): 데이터 분석의 기반지식을 함양하기 위해 기초 데이터와 R-기본패키지의 활용법을 교육

◾ 교통: 서울도시철도공사에서 제공받은 2010~2013년 지하철 역별 승하차 정보 데이터를 바탕으로 탑승객 수를 역, 노선, 연도, 월별로 자료를 정리하는 기법을 습득하고, 탑승객 기준 상위 10개 역을 추출하여 이를 시각화

◾ 농산물: 농축산물 가격 데이터와 기상 데이터 등을 분석 가능한 형태의 데이터로 변환하여 데이터간의 연관분석, 고급클러스터링 기법 적용

◾ 제조: 자동차 부품의 생산데이터로서 공정변수들과 함께 생산된 oil gasket의 탕구 두께가 추출되어 기록된 데이터를 분석, 기본적인 데이터 탐색과, 이를 바탕으로 생산품 품질에 주된 영향을 미치는 공정변수 및 그 연관성 등을 파악. 또한, 불량품 탐지를 위한 모형들을 구성하여 보고 그 성능을 비교 분석

창업·중소벤처․대학 등 센터 이용자 대상 Data 처리, 분석, 활용, 개인정보 처리 등 K-ICT빅데이터센터 인프라 이용 교육

2. ‘16년도 5월 K-ICT빅데이터센터 이용교육2. ‘16년도 5월 K-ICT빅데이터센터 이용교육


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빅데이터 사업 발주 현황빅데이터 사업 발주 현황

계약 및 수주 완료 사업사업명 상세내용 수요기관

공단 빅데이터 기반 개인별 알레르겐 DB

구축

§ 국내외 알레르기질환(알레르겐 중심) 관리 사업 고찰- 국내·외 개인별 알레르겐 관리 사업 현황 및 성과 등 비교분석- 연구 및 실제 적용사례를 고찰하여 장애요인, 극복사례 벤치마킹

§ 국내 알레르기질환 현황 분석 및 중재의 우선순위 도출§ 개인별 알레르겐 DB 구축 및 타당도 검증

- 전산청구자료 활용 알레르겐 정보 수집 방안 도출(알고리즘 개발) 등 개인별 알레르겐 DB 구축 및 확대 방안 제시- 전산청구자료 기반 알레르겐 DB와 의무기록 간 타당도 검증

§ 단기, 중장기적 대국민 서비스 제공을 위한 로드맵 제안 - 자가 회피를 독려할 수 있는 알레르겐 정보 등 대국민 서비스 및 중재 서비스, 발전방향 등 제안

국민건강보험공단

2016년 맞춤형 기상기후 빅데이터 서비스 기반 구축

§ [시스템 아키텍처 개선] 분석플랫폼(웹포털:big.kma.go.kr) 기능 개선 및 보안성 강화- 내‧외부망에 분산 배치된 분석서버를 외부망으로 재배치- 사용자 데이터 업로드 기능 구현 및 분석 솔루션 다양화- 백신SW, 접속로그관리SW 도입으로 보안 취약성 개선

§ [융합서비스 구현] 기상(영향예보)·수산·교통분야 융합서비스 개선 및 개발- 재해 경감, 수산업·농업·관광산업 지원을 위한 융합서비스 고도화※ (기상분야)지역 맞춤형 호우피해 예측 / (수산분야)해양기상자료를 이용한 오징어 어획량 변동성 예측 - 연구개발을 수행한 교통 분야 과제의 융합서비스 신규 개발※ (교통분야) 기상에 따른 교통사고 위험도 맵 구축

§ [활용성 강화] 대내외 기상기후 빅데이터 이해 확산을 통한 활용성 강화- 플랫폼 내 기상기후 빅데이터 실습환경 구성 및 콘텐츠 개발- 수요 조사를 통해 청 내 빅데이터 분석 서비스 제공- 수치모델자료 등 활용 가능한 기상기후 빅데이터 추가 확보- 기상기후 빅데이터 경진대회 지원

기상청


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2016년 뉴스 수집통합 · 빅데이터 분석 시스템 위탁운영

§ - 뉴스 수집 통합 시스템의 위탁 운영- 뉴스 빅데이터 분석 시스템의 위탁 운영- 요청사항 장애 접수, 처리 등 서비스 데스크의 운영 지침 수립- 언론사의 뉴스 콘텐츠 수집 연동 협의, 시험, 관련 설정, 모니터링 등 작업 및 언론사 대응(데이터 재전송, 환경 설정, 문의사항 대응 등)- 언론사의 과거 뉴스 데이터 이관 작업 및 실시간 이행 지원- 뉴스 콘텐츠 미수집 데이터 전송 요청 및 재수집 처리- 뉴스 빅데이터 분석 품질 향상을 위한 오류 데이터 및 오분석 결과에 대한 수정 및 이력 관리- 지식베이스, 개체명사전 등의 언어자원 구축 및 유지관리- 뉴스 수집통합·빅데이터 분석 S/W 형상 관리- 뉴스 수집통합·빅데이터 분석 서버 및 장비 관리- 뉴스 수집통합·빅데이터 분석 서버 운영에 따른 AP 모니터링- 뉴스 수집통합·빅데이터 분석 시스템 사용에 관한 질의응대 수행(HelpDesk겸)

한국언론진흥재단


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계약 및 수주 미완료 사업

사업명 상세내용 수요기관

2016 지속가능한 빅데이터 분석서비스

제공 사업

§ 공동주택 부조리 분석 고도화 및 확산- 입찰부조리지수(계약, 입찰제한), 관리비부당지수(전기, 수도, 난방, 장충금, 인건비, 잡수입 등) 부조리 분석 패턴 발굴 모델 고도화- 사업범위를 안양시에서 경기도 전역으로 확대(166단지 → 3,600여 단지)- 공동주택 관리비 부정부당 사용 위험군(공동주택, 공사업체)을 도출하고, 관리비관련 단지별 비교 분석이 가능하도록 시각화하여 지도 위에서 정보 표출

§ CCTV 분석 모델 고도화 및 확산- 범죄, CCTV 현황, 유동인구, 민원정보 등의 활용데이터를 GIS 기반으로 분석하여 CCTV 사각지대 및 우선 설치지역 도출- 비도시형 분석 모델의 고도화 및 11개 시·군 이상 확산 반영- 유동인구, 인구특성, 생활환경, 범죄정보 등을 포함 이동경계지형을 고려한 비정형적 유효 분석셀 구성

§ 소상공인 상권분석 고도화 및 데이터 융합(상권+관광) 분석- 2015년 분석 결과물(3개 업종 상권지도)를 지도형태로 현업부서 요구에 따라 추출·제공 지원- 음식업종 전체 분류 대상의 상권유형 분석 및 소비패턴과 관광행태 등을 결합한 융합 분석 수행

§ 119 구급차 배치 및 운영 최적화 분석 - 지역별 수요유형(응급･비응급, 질환 종류, 환자 재이송 등) 및 구급차 운영에 영향을 줄 수 있는 외부 변수(교통량, 기상 등)에 대한 영향도 분석 수행- GIS 기반의 지역별 응급 환자 분포 현황 파악

(재)경기콘텐츠진흥원

해양수산 빅데이터 활용방안 연구

§ 빅데이터 관련 환경분석- 우리나라 법제도, 추진방향, 플랫폼 공동활용, 빅데이터 지원센터 역할, 예산지원 등 각종 정부 정책 분석- 빅데이터 플랫폼 구축, 자료 수집·관리·처리·서비스 기법, 관련 솔류션 등 기술 동향 분석- 해양수산부, 유관기관 및 타분야 빅데이터 현황 및 유관사업 추진 현황 분석- 해양수산분야 빅데이터 추진현황과 타 분야(기관)와 비교 및 당면과제 분석

§ 해양수산분야 빅데이터 기본계획 수립- 환경분석 결과를 활용하여 추진배경, 정책 및 기술 동향, 국내외 선진사례, 당면과제, 시사점 도출- 시사점, 전문가 세미나, TFT회의 등을 종합하고, 자체연구를 통해 비전, 추진목표, 추진전략 및 추진과제 도출* 해양수산분야 및 타 분야 빅데이터 활용을 통한 발주기관 정책현안 해결 및 신산업 창출을 위한 과제 발굴- 도출된 추진전략 및 추진과제별, 추진배경, 추진개념도(추진전후의 모습을 이미지 형태로 표현), 과제내용, 연차별 로드맵, 소요예산, 기대효과 분석

해양수산부


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* 자세한 사항은 국가종합전자조달 “나라장터(www.g2b.go.kr)”를 참고하세요.

§ 해양수산분야 빅데이터 세부실행계획 수립- 도출된 추진과제별 연차별 세부사업 내용, 연차별 비목별 소요예산, 법제도 등 각종 고려사항, 정량적 정성적 기대효과 도출

경상남도 빅데이터 분석 및 서비스 개발

§ 응급환자 골든타임 확보를 위한 빅데이터 분석 서비스 구현- 경상남도 응급의료 취약지역 분석 서비스 개발- 경상남도 응급환자 지원체계 합리적 개선을 위한 웹서비스 구축- 응급환자 예방활동 강화 지원 서비스 개발

§ 중국인 관광객 유치 전략 마련을 위한 빅데이터 분석 서비스 구현- 경상남도 중국인 관광객 행태 분석 및 시각화 서비스 개발- 중국인 관광객 소비 패턴 분석 및 시각화 서비스 개발- 중국인 관광객 관심사 및 여행 트렌드 분석 및 시각화- 중국인 관광객 유치전략 도출 지원

§ 밀양시 대형축제 빅데이터 분석- 밀양시 축제, 관광지 및 인근 상권 현황 분석/시각화 서비스 개발- 밀양시 대형축제별 유입인구(지역별‧성별‧연령대별‧기상상태별 등) 분석 및 시각화 서비스 개발- 축제기간별 인근 상권 매출 및 소비패턴 분석- 밀양시 축제 방문객 및 관광객 긍‧부정 키워드 분석

§ 안전사각지대 개선을 위한 빅데이터 분석- 창녕군 안전관련시설(경찰서, 지구대, 소방서, CCTV, 가로등 등) 설치 현황 분석 및 시각화 서비스 개발- 경찰서 및 지역 지구대 방범순찰 시간 및 동선 분석- 창녕군 사건‧사고 데이터 분석 - 창녕군 안전관련 민원데이터 분석- 지역별 안전사각지대 및 지역별 위험도 시각화- 안전사각지대 최소화를 위한 순찰동선 시각화

재단법인경남발전연구원

건강보험 빅데이터를 활용한 HP2020 평가지표 생산 및 모니터링 지원방안

마련

§ 건강형평성 평가지표에 대한 국내․외 사례 검토§ 다양한 건강형평성 지표 및 산출 방법론 검토와 활용 방안 제시

- 질병예방을 위한 건강서비스 이용에서부터 필수 의료 이용까지 전 과정에서 발생 가능한 건강형평성 평가지표 검토※ 필요한 의료를 이용하지 못하는 미충족 의료(Unmet Needs) 평가지표 포함- 평가지표별 산출방법론 검토 및 활용방안 제시

§ 건강보험 빅데이터를 활용한 ‘기대수명’ 산출 및 목표 제시- 지역별 및 성별, 연령별, 사회경제적 수준별(소득수준별), 취약집단별(노인, 장애인, 다문화 가정 등) 등 세부집단별 기대수명 산출 및 평가※ 필요한 의료를 이용하지 못하는 미충족 의료(Unmet Needs) 평가지표 포함- 전체 및 하부그룹별 기대수명의 추세 분석(장기 트렌드)- 기대수명 격차에 대한 시뮬레이션 및 격차 개선 목표 제시

§ 건강보험 빅데이터 기반의 다양한 건강형평성 지표 개발 및 활용을 위한 로드맵 제안

국민건강보험공단


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빅데이터 행사 소식빅데이터 행사 소식

1. 제5회 빅데이터포럼

개요 ∘ 일시 : 2016년 6월 1일 (수) 09:30 ~ 17:40

∘ 장소 : 코엑스 그랜드볼룸 101호,102호, 104호

∘ 신청 방법 : 홈페이지(http://www.kbigdata.kr/event02.html)에서 사전등록

∘ 등록기간 : 5월 30일 (월) 까지

소개

- 다보스 포럼 이후 제4차 산업혁명의 관심이 뜨거워지고 있다. 인공지능 알파고와 함께 사라지는 일자리에 대한 불안보다 새로운 제4차 산업혁명에 대

한 기대감이 부각되는 시기에 머신러닝에서 딥러닝까지 인공지능에 대한 수요가 증가될수록 빅데이터(Bigdata)는 기업의 글로벌 경쟁력을 향상시키는데 중요한 축으로 자리잡게 될 것입니다.

빅데이터의 가치 활용를 모색하는 사)한국빅데이터학회에서는 이번 제5회 빅데이터포럼에서 다가올 새로운 시대에는 소비자 경험과 데이터 중심의 서비스 그리고 다양한 형태의 협업 등이 중요하기에 <From Bigdata to IoT>을 통하여 차세대 기술 개발과 혁신역량을 도모, 창조경제시대의 기업의 글로벌 경쟁력을 향상시키는 데 있습니다.

프로그램


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∘ 문의 : 한국빅데이터학회 사무국 (Tel. 02-2000-5710)


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2. 2016 매경 스마트테크쇼

개요 ∘ 일시 : 2016년 6월 8일 (수) 10:00 ~ 6월 10일 (금) 17:00

∘ 장소 : 서울 삼성동 코엑스 C홀

∘ 신청 방법 : 온오프믹스 홈페이지(http://onoffmix.com/event/64378)에서 사전 등록

∘ 등록기간 : 3월 15일 (화) 19:30 ~ 6월 3일 (금) 23:30

소개 - Smart Tech for Human_사람을 위한 기술이 한자리에! 매일경제신문사/MBN이

주최하는 스마트테크쇼는 사람을 위한 스마트기술이 한자리에 모이는 Cutting-Edge Technology Event입니다. 새로운 시대를 한발 앞서 나가는 ICT기업의 미래를 먼저 확인하세요.

프로그램

∘ 문의 : 매경 스마트테크쇼 사무국 (Tel. 02-6000-6681/6695/6706 | E-mail. [email protected])


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3. 제4회 ICT- A.I 포럼 (인공지능을 활용한 의료기기)

개요 ∘ 일시 : 2016년 6월 8일 (수) 16:30 ~ 19:00

∘ 장소 : 경기도 상남시 분당구 구미로 173번길 82 분당서울대학교병원 2동 지하1층 소강당

∘ 신청 방법 : 온오프믹스 홈페이지에서 사전 등록

(http://onoffmix.com/event/66747)

∘ 등록기간 : 4월 22일 (금) 9:00 ~ 6월 7일 (화) 18:00

소개

- 저희 분당서울대학교병원 의료기기연구개발센터는 의료현장의 의료기기와 관련이 있는 참신한 아이디어를 발굴하고 다향한 아이디어(R&D, 특허, 사업화 등)의 실현에 관심이 있는 분이라면 누구든지 자유롭게 의견을 나눌 수 있는 포럼을 개최합니다.

이번에 개최되는 제4회 ICT- 포럼은 인공지능(AI: Artifitial Intelligence)을 활용한 의료기기를 주제분야로 선정하였습니다. 인공지능을 활용한 의료기기(H/W, S/W, 아이디어, 기술, 특허, 의료서비스, Biz 모델, R&D, 트렌드 등)에 관심이 있는 다양한 분야의 관계자분들의 관심과 많은 참여를 바랍니다.

프로그램

∘ 문의 : 신민아 연구원 (Tel. 031-787-8704 | E-mail. [email protected])


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4월, 빅데이터를 통해 본 키워드 4월, 빅데이터를 통해 본 키워드 ‘벚꽃’‘벚꽃’

NEWS SNS

* 2016년 3월23일~2016년 4월23일 동안 ‘벚꽃’ 키워드를 분석한 결과입니다.(뉴스 / 트위터, 블로그)

‘벚꽃’ 키워드의 언급시기 및 데이터 언급량

∘ ‘벚꽃’에 대한 트렌드 분석 결과, 3월 말부터 언급량이 가파르게 증가하는 모습을 보이며, 4월 초에 언급량이 가장 높게 나타남

∘ 벚꽃이 만발하는 4월 초가 지난 이후부터 언급량이 급격하게 하락하며, ‘벚꽃’에 관한 관심이 감소

‘벚꽃’ 키워드의 뉴스와 SNS 비교 및 연관어

∘ 뉴스와 SNS 모두 ‘봄바람’, ‘벚나무’ 등과 같은 키워드가 공통적으로 등장 ∘ 뉴스에서는 ‘기상청’, ‘봄날씨’ 등 상춘객을 위한 기후안내 키워드와, ‘버스커버스커’, ‘음원

차트’ 등 벚꽃 개화시기에 사랑받는 음악과 관련된 키워드가 많이 언급 ∘ SNS에서는 ‘경화역’, ‘군항제’, ‘보문단지’ 등 벚꽃축제 명소 관련 키워드가 많이 언급

SNS에 등장한 ‘벚꽃’ 관련 HOT 키워드

∘ ‘꽃놀이’, ‘꽃구경’, ‘꽃비’ 등이 ‘벚꽃’과 함께 많이 언급된 SNS 키워드로 등장하여, 만개한 봄의 벚꽃을 즐기고, ‘봄날’, ‘그대’, ‘꽃말’ 등 시기를 만끽하는 감성 키워드가 다수 등장


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5월, 빅데이터를 통해 본 키워드 5월, 빅데이터를 통해 본 키워드 ‘선물’‘선물’

NEWS SNS

* 2016년 4월24일~2016년 5월24일 동안 ‘선물’ 키워드를 분석한 결과입니다.(뉴스 / 트위터, 블로그)

‘선물’ 키워드의 언급시기 및 데이터 언급량

∘ ‘선물’에 대한 트렌드 분석 결과, 4월 중순부터 언급량이 증가하는 모습을 보이며, 4월 말에는 ‘선물’에 대한 관심이 지속적으로 높게 나타남

∘ 특히 어린이날, 어버이날이 있는 5월 초에 ‘선물’에 관한 관심이 정점에 이르며, 이후부터 언급량이 서서히 하락

‘선물’ 키워드의 뉴스와 SNS 비교 및 연관어

∘ 뉴스와 SNS 모두 ‘어버이날’, ‘어린이날’, ‘스승의날’ 등의 키워드가 공통적으로 등장 ∘ 뉴스에서는 ‘백화점’, ‘이벤트’, ‘유통업’ 등 선물 수요가 많은 시기의 유통업체 및 행사 관련

키워드와, ‘소상공인’, ‘김영란법’, ‘경조사비’ 등 ‘부정청탁 및 금품 등 수수의 금지에 관한 법률(김영란법)’ 시행령안과 관련된 키워드가 많이 언급

∘ SNS에서는 ‘로즈데이’, ‘성년의날’, ‘부부의날’ 등 다양한 기념일 관련 키워드가 많이 언급

SNS에 등장한 ‘선물’ 관련 HOT 키워드

∘ ‘드라이플라워’, ‘돈봉투’, ‘화장품’ 등이 ‘선물’과 함께 많이 언급된 SNS 키워드로 등장하여, 5월 기념일의 선물품목에 대한 관심과, ‘남자친구’, ‘시부모’, ‘와이프’ 등 선물의 대상에 관련된 키워드가 다수 등장