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제 출 문

한국정보통신기술협회 회장 귀하

본 보고서를 “빅데이터 포럼에 관한 연구 의 최종결과보고서로 제출합니다” .

년 월 일2012 12 15

포럼 사무국 한국정보통신진흥협회:

연구 책임자 양창준 책임연구원:

참여 연구원 박종혁 연구원:

방송통신 연구개발 관리규정 제 조에 따라 보고서 열람35 에 동의합니다.

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요 약 문 초 록( )과 제 번 호

과 제 명 국제사실표준화기구 포럼 협력 및 전문가 육성( )

포 럼 명국문 빅데이터 포럼( )

영문( )BIG DATA Forum

사 무 국 빅데이터 포럼 사무국 연구책임자 양 창 준당 해 년 도사 업 기 간 개월2012. 3. 15. 12. 15. ( 9 )～

참 여 기 관 한국정보통신진흥협회 참여기관책임자 하 성 민

포럼의 목적 및 필요성1.

빅데이터 포럼은 산학연관 전문가들의 역량을 집결하여 민간기업 및 연, 구기관 등의

다양한 의견을 수렴하고 빅데이터 관련 정책수립 의견 개진 국내 빅데이터 활성화를, ,

위한 국민인식 재고 및 다가올 빅데이터 시대를 위한 인재육성 업계 기술 표준개발을,

주도하며 국제 표준화 활동에 적극 참여함으로써 국가 산업경쟁력 확보를 위한 기반 조성

을 추진하고 있다.

포럼 핵심 표준화 대상 및 내용2. (ToR)

빅데이터 전문인력양성 테스트베드 구축 빅데이터 환경조성을 위한 정책건의 빅데, , ,

이터 국민 인식 재고를 위한 기업 및 공공기관 인식전환 프로그램 개발, 빅데이터 활용

가이드라인 표준화를 목적으로 하고 있다.

포럼 운영 개발 결과 및 성과3.

빅데이터 포럼의 창립을 통해 공공기관 및 산업계에 대한 인식을 전환 시키는데 일조

하고 앞으로의 빅데이터 산업 활성화를 통한 국제경쟁력 향상에 큰 기여를 할 수 있는

초석을 다졌다 할 수 있다.

활용방안 및 기대효과4.

개 분과위원회의 설치를 통한 전문인력양성 테스트베드의 구축 빅데이터 환경 조4 , ,

성 정책건의 빅데이터 활용 가이드라인을 통한 기술 표준화를 추진하여 빅데이터의,

건전하고 발전적 방향모색을 기대하고 있다.

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SUMMARYGRANT NUMBER

Title 국제사실표준화기구 포럼 협력 및 전문가 육성( )Forum 영문( )BIG DATA ForumBureau BIG DATA Forum Director chang jun, YangProjectPeriod 2012. 3. 15. 12. 15. ( 9 month)～

Participatingorganizations

Korea Association forICT promotion

Head oforganization sung min, Ha

1. The objective and necessity of the Forum

The Big Data Forum is promoting construction of the base for securing national

competitiveness of industry by intensifying the capacity of the professionals from

industry, academy, research institute and the government, gathering various opinion

from private companies and research institutes etc, suggesting opinions to the

government in regard to policy-making of big data, raising awareness of the public

for promoting internal use of big data, developing human resource, participating the

activities of international standardization and leading development of standardization

in big data industry.

2. Terms of Reference

Terms of Reference(ToR) is to train big data experts, to build a test bed,

to propose suggestions of creating environment for big data, to develop

awareness-changing program of private and public organization for raising

awareness of the public and to standardize guideline for practical use of

big data.

3. Result and performance of development and operation of the Forum

This project lay groundwork for changing awareness of public organization and

industry by founding the Big Data Forum, and contributing global competitiveness

for promoting big data industry.

4. Practical use and expectations

It is expected that this project will seek sound and developmental

directions for big data by instituting 4 subcommittees, while training big

data experts, building a test bed, proposing policy suggestions for

creating environment for big data and promoting technical standardization

with guideline for practical use of big data.

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CONTENTS

Chapter 1. Introduction ································································································· 8

Chapter 2. Operation of the Big Data Forum ······················································· 9

Section1. Status of home and abroad ······················································································ 9

1. Technology of core standardization target ·································································9

2. Market status and prospect ···························································································13

가. Foreign status and prospect ·····················································································13

나. Domestic status and prospect ··················································································16

3. Status of technological development and standardization ··································24

가. Foreign status ·················································································································24

나. Domestic status ·············································································································27

Section2. Organization and operation of the Forum ····················································27

1. Objective and necessity ··································································································27

2. History ···································································································································27

3. Organization and major activities ·················································································28

가. Organization(including organizational chart) ·························································28

나. Major activities of subcommittee(or Working Group) ········································28

1) Human resource train ··························································································28

2) Policy promotion ····································································································28

3) Information sharing and practical use ···························································29

4) Technology planning ····························································································29

5) Working Group ·······································································································29

다. Membership composition ····························································································30

라. Structural chart of standardization promotion ······················································30

Chapter 3. Result of the Big Data Forum activities in 2012 ······················ 31

Section1. Summary of major result ····················································································31

Section2. Activity result ··········································································································31

1. Operation result ·················································································································31

2. International standardization result ··············································································35

가. Draft performance(proposal/reflection/acceptance) ···········································35

나. Representing draft performance ···············································································35

3. Domestic standardization result ····················································································35

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가. Standardization development performance(forum/organization/country) ····· 35

나. Representing standardization development and practical use performance ····· 35

4. Others ····································································································································35

Chapter 4. Major action plan for 2013 ···································································36

Section1. Research objective of the Big Data Forum 2013 ···························36

Section2. Content ··········································································································37

Section3. Method ···········································································································37

Chapter 5. Conclusion ··································································································39

Section1. Conclusion ····································································································39

Section2. Expectations ·································································································39

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목 차- -

제 장 서 론1 ··················································································································· 8

제 장 빅데이터 포럼 운영2 ·························································································9

제 절 국내외 현황1 ···························································································································· 9

핵심 표준화대상 기술1. ··········································································································9

시장현황 및 전망2. ················································································································13

가 국외 시장현황 및 전망. ··································································································13

나 국내 시장현황 및 전망. ··································································································16

기술개발 및 표준화 현황3. ································································································24

가 국외 기술개발 및 표준화 현황. ····················································································24

나 국내 기술개발 및 표준화 현황. ····················································································27

제 절 포럼 구성 및 운영2 ·······································································································27

목적 및 필요성1. ····················································································································27

연혁2. ········································································································································27

조직구성 및 주요활동3. ········································································································28

가 조직구성 조직도 포함. ( ) ···································································································28

나 분과 워킹그룹 별 주요활동. (or ) ·····················································································28

인력양성분과1) ············································································································28

정책홍보분과2) ············································································································28

정보공유표준화분과3) ································································································29

기술기획분과4) ············································································································29

빅데이터 포럼 워킹그룹5) ························································································29

다 회원사 구성. ······················································································································30

라 표준화 추진체계도. ··········································································································30

제 장 년도 빅데이터 포럼 활동결과3 2012 ·························································· 31

제 절 주요 추진실적 요약1 ·····································································································31

제 절 활동 결과2 ·······················································································································31

포럼 운영 결과1. ····················································································································31

국제표준화 활동 결과2. ········································································································35

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가 기고서 실적 제안 반영 채택. ( / / ) ························································································35

나 대표 기고서 실적. ············································································································35

국내표준화 활동 결과3. ········································································································35

가 표준개발 실적 포럼 단체 국가. ( / / ) ····················································································35

나 대표 표준개발 및 활용 실적. ························································································35

기타 활동 결과4. ····················································································································35

제 장 년도 주요 수행계획4 2013 ··················································································36

제 절 년도 빅데이터포럼 연구목표1 2013 ····························································36

제 절 수행 과제 내용2 ·······························································································37

제 절 수행 과제 방법3 ·······························································································37

제 장 결 론5 ·····················································································································39

제 절 결론1 ···················································································································39

제 절 기대효과2 ···········································································································39

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제 장 서론1

는 모바일 스마트 혁명의 핵심자원으로 산업혁명에서의 철과 석탄의 역할을 하며Big Data ,

제 의 경영자원으로서 혁신과 경쟁력 강화 생산성 향상을 촉진하는 생산요소로 작용하고 있4 ,

다. 산업혁명에서는 철과 석탄이 혁명에서는 인터넷이 세계 경제 변화를 지탱하는 핵심 요소였듯, IT

이 다가올 모바일 스마트 혁명에서는 가 경제 변화의 핵심 자원 역할을 할 것으로 예상되, Big Data

고 있다.

그림 패러다임 변화[ 1-1]

는 제 의 경영자원으로서 혁신과 경쟁력 강화 생산성 향상을 촉진하는 투입요소이Big Data 4 ,

다 소비자 행동과 시장변동 예측을 통해 비즈니스모델을 혁신하고 신사업 발굴에 기회를 제. ,

공할 수 있는 혁신 원가절감 제품차별화 투명성 증가를 통해 기업 경쟁력 강화를 통한 경쟁, , ,

력 강화 산업부문 전반의 생산성 향상을 통한 를 증가하여 생산성이 제고되는 핵심요소, GDP

로 자리 잡고 있다.

그림 빅데이터의 대 특징[ 1-2] 3

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제 장 빅 데이터 포럼 운영2

제 절 국내외 현황1

핵심 표준화대상 기술1.

가 빅데이터 패러다임 변화.

기술관점에서 빅데이터의 발전과정을 살펴보면 방송 인터넷 통신이 진화하는 과정속에, , PC, ,

서 데이터의 속도가 증가하고 용량이 증가하게 되었다 년 이후 스마트폰이 확산되면서, . 2007 ,

스마트폰의 기능에 방송 인터넷 통신기능이 융합되면서 데이터 용량이 폭발적으로 증가, PC, , ,

하게 되고 속도와 콘텐츠 다양화가 추가되면서 빅데이터 시대가 도래한 것이다, .

그림 기술관점에서 빅데이터의 진화[ 2-1]

나 빅데이터 생태계.

빅데이터의 생태계는 분석 대상인 대규모 데이터와 이를 처리하는 시스템 수집저장분석 그( )․ ․리고 서비스가 효율적으로 어우러져야 빅데이터가 가능하다.

그림 빅데이터 활용 흐름도[ 2-2]

자료 한맥투자증권: (‘12.7.)

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다 빅데이터 표준화 대상.

빅데이터 시대에 표준화 대상을 크게 두 가지로 볼 수 있다 대량의 데이터를 서로 공유하고.

분석하기 위한 데이터 공유분석 표준화 가 필요하다 또 다른 측면에서는 빅데이터 서비스를“ ” .

위한 개인정보보호 등 빅데이터 활용측면 에서 표준화가 필요하다“ ” .

빅데이터는 다양한 정보들을 분석해야 하는 특성으로 인해 빅데이터 분석 플랫폼이 필요하,

다 이러한 플랫폼에는 대규모 데이터 빅데이터 분석된 데이터 그리고 요약된. ( ), (mined data),

데이터 등을 통해 분석가 들이 다양한 용도로 분석하게 되고 이러한(summary) (programmer) ,

분석된 내용을 정부 기업 개인들이 서비스에 활용될 수 있다 이러한 과정에서 서로 다른 환, , .

경 다른 양식 다른 조건 다른 시간 다른 포맷으로 수집되고 저장된 데이터를 공유하기 위, , , ,

해서는 표준화된 양식과 환경이 필요한데 이러한 표준화된 양식은 표준화를 통해서만 가능할, ,

수 있다.

그림[ 2-3] Multi-Level Access Plafrorm

그리고 빅데이터 활용측면에서는 개인정보 보호 등 사생활을 보호할 수 있는 다양한 표준화,

가 필요하다 현재 빅데이터 관련 표준화는 전무하며 유사한 내용들은 개인정보보호법 등에서. ,

찾아볼 수 있다 개인정보보호법은 가 제시한. OECD 수집제한의 원칙1. , 정보정확성의 원칙2. , 3.

목적명확화 원칙 이용제한의 원칙 안전보호의 원칙, 4. , 5. , 공개의 원칙 개인 참가의 원칙6. , 7. ,

책임의 원칙 등 개 권고사항을 토대로8. 8 국내개인정보 보호법을 제정하였다.

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그림 개인정보 보호법의 주요 내용[ 2-4]

라 빅데이터 산업 정의.

여러 기관에서 빅데이터에 대한 정의를 하고 있으나 통일된 정의는 아, 직까지 없다. 최근

빅데이터는 대용량 데이터의 수집 저장 분석 체계화를 위한, , , 도구 플랫폼 분석기법, ,

등을 포괄하는 용어로 변화하고 있다.

표 빅데이터 기관별 정의[ 2-1]

삼성경제연구소빅데이터는 단지 거대하기 보다는 형식이 다양하고 순환속도가 매

우 빨라서 기존방식으로는 관리 분석이 어려운 데이터를 의미함

McKinsey & Company일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 저장 관리 분석할 수 있는 범/ /

위를 초과하는 규모의 데이터

위키백과사전 기존 방식으로 저장 관리 분석하기 어려울 정도로 큰 규모의 자료/ /

국가정보화전략위원회

대용량 데이터를 활용 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 생성‘ / ,

된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한

정보화 기술’

한국인터넷진흥원

빅데이터는 일반적인 로는 관리하기 어려운 정도의 큰 규DB S/W

모로서 현재로는 수십 테라에서 향후 페타 엑사 바이트 정도 크기,

의 대용량 데이터를 의미

IDC다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이,

터의초고속수집 발굴 분석을지원하도록고안된차세대기술및아키텍처, ,

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빅 데이터에 대한 가장 공통된 정의는 모두 개념 포함하고 있다 크“3V” . 기 속도(Volume),

다양성 등 요소는 빅데이터의 정의의 요소라 할 수 있다(Velocity), (Variety) 3 3 .

표 빅데이터의 요소< 2-2> 3

크기(Volume) 수집되고 창출되는 데이터의 방대함을 의미

속도(Velocity) 데이터 분석에 필요한 속도

다양성(Variety) 텍스트 음성 동영상 웹 로그에 이르기까지 아주 다양한 데이터의 종류, , ,

빅데이터 포럼 에서는 국가 정보화전략위원회에서 정의한 내용을 바탕으로 정의를‘ ’ 대용량 데‘

이터를 활용 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하/ ,

거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술 로 정의하였다’ .

표 빅데이터의 정의< 2-3>

대용량 데이터를 활용분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응/ ,

하거나 변화를 예측하기 위한 기기 기술 서비스 및 그밖의, , 대용량 데이터 처리를 위한 일련의 활동

과 수단

마 빅데이터 산업 분류체계.

현재까지 빅데이터 산업에 대한 체계적인 분류는 아직 존재하지 않으며 에서는 서버 소프, IDC ,

트웨어 스토리지 등으로 구분하고 있다, . 구글 후지쯔 등 글로벌 기업들은 빅, IBM, HP, , NEC IT

데이터 지원 제품 및 서비스 제공하고 있으며 대량데이터를 수집 분석한 빅데이터를 비즈니스,

에 이용하려는 기업이 증가하는 추세이며 정보통신 교육 의료 금융 등 사회 각 분야에서 활, , , ,

용하려는 업체나 기관들이 존재한다.

빅데이터의 기술분류는 분석 기술 표현기술 인프라에 따라 구분하고 있으며 분석 기술이, , ,

란 데이터 분석하는 기술과 방법론을 의미하며 데이터 마이닝 기계학습 자연어 처리 패턴 인, , ,

식 예측 모델링 등 여러 가지 분석기술이 있다, . 표현 기술에는 데이터를 시각화할 수 있는 분

석된 결과를 표현하는 기술들이다 인프라는 비즈니스 인텔리전스 클라우드컴퓨팅 분산데이. , ,

터베이스 분산병렬처리 분석 파일 시스템 등을 말한다(NOSQL), (HADOOP), .

빅데이터 포럼 사무국에서의 분류체계는 빅데이터 시장 규모 파악을 위한 통계분류체계와 기

술분류체계를 동시에 활용할 수 있는 분류체계를 설정 하였다 특히 빅데이터 경제규모를 파악.

할 수 있는 통계 분류체계가 중요하며 등 리서치그룹과 비교 가능하도록 구성 하였다, IDC .

빅데이터 산업 실태 조사를 위해 산업의 일반적인 분류유형IT , 관련 분류체계들을 검토하여 대

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분류로 서비스로 구분하고H/W, S/W, , 는 대용량 데이터 관련 스토리지 서버 네트워크로 구H/W , ,

분 하며 는 대용량 데이터 처리를 위한 와 분석 로 구분하고, S/W S/W S/W , 서비스는 시장 초기 단

계에서 매출이 발생 가능한 컨설팅 분야와 향후 매출 발생 가능한 기술지원 유지보수 등은 기타로,

분류 하였다.

표 빅데이터 분류체계< 2-4>

대분류 중분류 정 의IDC

분류 연계

한국DB진흥원분류 연계

HW

스토리지

대용량 데이터의 저장 관리 전송을 위한 기능 및, ,

시스템 구성요소의 집합 등 대용량 데이터의 저장을

위한 저장장소

스토리지

DB

구축서버

빅데이터 서비스 환경에 최적화된 분석이나 서비스

를 할 수 있도록 솔루션이 탑재되어 서비스해주는

장비

서버

네트워크

유무선을 통해 송수신되는 네트워크 및 모바일에서·

발생하는 트래픽을 효율적으로 해결할 수 있는 네트

워크 장비

네트워크

SW

처리SW사용자가 저장한 빅데이터를 효과적으로 저장, 처리하

는 하둡분산 오픈소스 하둡분산 등SW( , , DW )

SWDB

솔루션

분석SW

빅데이터에 대해 사용자 요구나 시장 요구에 맞

는데이터 분석 툴(TOOL)

소셜분석 시각화 도구 등( , , BI )

서비스

컨설팅빅데이터시스템 구축 및분석을 기반으로각종

시스템비즈니스 컨설팅을수행서비스

DB

컨설팅

기타빅데이터시스템 구축 및분석을 기반으로각종

시스템에대한지원 교육훈련 유지보수 등, ,

DB

서비스

※ 빅데이터 시장 분류 스토리지 서버 네트워크 서비스 등 개 분야IDC : , , , S/W, 5

※ 한국 진흥원의 산업 분류 체계 구축 컨설팅 솔루션 서비스 등 대 대분류DB DB : DB , DB , DB , DB 4

시장현황 및 전망2.

가 국외 시장현황 및 전망.

빅데이터 시장 전망(1)

빅데이터는 시장 규모는 년에 세계시장 규모가 억 달러에서 년까지 연평균2010 32 2015

로 성장하여 억 달러 규모로 성장할 전망이다 발표 이러한 성장은 전체 부문39.4% 169 (IDC ). IT

성장률에 비해 배나 높은 수치이며 빅데이터 관련 시장은 서버 스토리지 네트워킹 및7 , , , , SW

서비스로 구분할 수 있다 빅데이터의 핵심영역이 될 분야 시장은 년에 억 달러에서. SW 2010 10

연평균 로 급성장하여 년에는 억달러의 시장으로 성장할 전망이다34.2% 2015 46 .

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그림 빅데이터 시장 규모[ 2-5]

자료 : IDC(2012.3.)

빅데이터 분석(2)

빅데이터 분석을 위해서는 분산처리 플랫폼 분산 검색 엔진 분산(Hadoop), (MapReduce),

파일 시스템 분산 데이터베이스 캐시 서버 경량 서(HDFS), (NoSQL), Front(Page) , Application

버 등 인프라가 필요하며 이러한 인프라를 통해 빠른 검색 빠른 분석 병렬 분석 총소요량, , , ,

감소 등의 결과를 도출할 수 있다(TCO) .

그림 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석[ 2-6]

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주요 기업 동향(3)

구글은 일일 억명의 검색 방문자 억건의 음식점 여행 지동 등 생활정보 억건의- 6.2 , 10 , , , 72

안드로이드 디바이스 페이지뷰 등을 통해 업청난 데이터를 축적하고 있으며 년에는 맵리듀, ‘04

스 기술 개발 년도에는 빅테이블 기술 공개 등을 통해 대용량의 데이터를 처리하고 있다, ’06 .

아마존은 억건의 고객정보 만명의 방문자 만건의 서적 데이터베이스 등의 데- 12 , 440 , 230

이터를 처리하기 위해 년부터 아마존 웹서비스 제공을 위해 클라우드 맵리듀스 빅테이블, ‘08 , ,

기술의 하둡을 개발하였다.

표 주요 글로벌 기업의 데이터 생산량< 2-5>

기 업 핵심데이터 일간 발생 데이터량

구글

방문자의 검색어 클릭한 광고나 링크, 억명의 방문자6.2

음식점 여행 지도 교통 정보 등 생활정보, , , 억건의 검색10

안드로이드 디바이스를 통한 사용자 정보 억건의페이지뷰72

아마존

억명의 고객정보12 만명의 방문자440

고객의 검색어 상품 탐색및 구매 내역, 만개의 상품주문서900

년 크리스마스 기준(2010 )만종의 서적 데이터베이스230

페이스북

억명의 회원 억건의 친구 관계10 , 1,000 억장의 사진2.5

회원의 관심사 소속 결혼여부 심리 상태 등의 소, , ,

셜 데이터억건의 좋아요 와 댓글27 ‘ ’

자료 삼성경제연구소 토러스투자증권: , (‘12.7.)

표 주요 글로벌 기업의 빅데이터 기술 동향< 2-6>

구 분  빅데이터 기술(SW) 특 징 

구 글 맵리듀스 기술 개발- (‘04)

빅테이블 기술 공개- (‘06)

대용량 처리를 위한 분산플랫폼 기술-

대용량 데이터를 위한- NoSQL

야 후  하둡오픈소스 개발- (‘06)구글의맵리듀스 빅테이블 기술을 하둡- , ,

의 오픈소스로 개발  Hbase

아마존 아마존 웹서비스 제공- (‘08) 클라우드 맵리듀스기반 플랫폼 서비스- ,

- 16 -

나 국내 시장현황 및 전망.

데이터 수요기관 실태조사 결과(1)

주요 기업 동향①

빅데이터를 준비하는 한국의 기업들은 하드웨어 분야에서 삼성전자 이수페타시스 삼성케, ,

트원 등이며 통신업종에서는 텔레콤 유플러스 포털분야에서는 다음 등이 준, SK , KT, LG , NHN,

비를 하고 잇으며 게임분야에서는 컴투스 게임빌 위메이드 엔씨소프트 등이 각자 전문분야, , , ,

에서 준비를 하고 있다.

표 주요기업 동향< 2-7>

구 분  종목명 내 용    

하드웨어

삼성전자 글로벌 위의 스마트폰 제조업체로서 자체 에코시스템 구축에 성공1

이수페타시스국내 유일의 서버 제조업체로서 빅데이터 확보를 위한 서버수MLB

요 증가에 따른 수혜전망

삼성테크원 영상 정보 취득을 위한 판매호조와 보안 솔루션 확대CCTV 

통신

텔레콤SK 국내 위의 통신업체로 방대한 가입자 기반을 갖추고 있음1

KT지난해 인수한 클라우드웨어를 통한 빅데이터 분석 툴 개발 진행KT

중

유플러스LG 가입자 증가세가 지속되고 있어 실적개선 전망LTE

포털NHN

국내 위의 포털업체로서 최고 수준의 빅데이터 구축 및 활용 능력을1

보유하고 있으며 모바일 메신저 라인을 통한 다양한 비즈니스 모델,

창출 가능성 부각

다음 아담을 필두로 한 모바일 사업의 꾸준한 상승세

게임

컴투스인기 를 잇달아 출시하여 성공시킴으로서SNG(Social Network Game)

성장기반 마련

게임빌국내 위의 모바일 게임업체로서 다양한 게임라인업을 기반으로 리스크1

관리 및 유저기반 확보

위메이드 카카오톡과 제휴하여 카카오톡 게임센터를 월말 런칭 할 예정임7

엔씨소프트게임의 유저 기반을 갖추고 있어 향후 빅데이터 비즈니스MMORPG

에 긍정적

자료 한맥투자증권: (‘12.7.)

국내 시장 동향②

국내 시장 실태조사 개요㉮

일반기업들의 빅데이터 현황 및 수요 실태 기업들의 빅데이터 제- , IT 품 및 서비(H/W, S/W)

스 공급 실태 파악을 위해서 조사 방법 및 대상을 이원화하여 조사를 설계하였다.

- 17 -

표 국내 일반기업 및 기업 조사개요< 2-8> IT

구 분 내 용

일반

기업

수요( )

조사 대상8개 업종공공 방송통신서비스 마케팅 금융 제조 의료( , , , , , 교육, ,

기업관리 의 전산실 담당자)

표본 추출 업종 매출액별 분포에 따른 층화 비례 할당 추출․회수 표본 총 개 사 개 업종 개 업체240 (8 * 30 )

조사 방법 사업체 방문 면접 및 이메일 조사 병행/Fax

조사 내용데이터 수집 저장 관리 분석 활용현황, , , , ,

빅데이터 활용 인식,

기업IT

공급( )

조사 대상 빅데이터 관련 업체의 사업부서 담당자IT

표본 추출

표준산업분류 중(KSIC) 출판 영상 방송통신 및 정보서비스업, ,

중 서비스분야와 패키지IT 분야 업종의 매SW 일경제 기준으로DB

매출액 상위 100개 업체 전수 조사

- 언론보도검색 등을 통해 빅데이터 관련 업체 개 사 추가(65 )

전수 조사 시행

회수 표본 총 개 사30

조사 방법 사업체 방문 면접 및 이메일 조사 병행/Fax

조사 내용 인력 빅데이터 매출 및 투자 애로사항 등, R&D , ,

조사체계- : 월 개월 간 실사 시행 및 데이터 분석2012.10~11 (2 )

그림 조사체계 흐름도[ 2-7]

- 18 -

데이터 수집 및 저장 분야㉯

- 데이터 보유( ) 기업이 업무활용을 위해 필요한 보유 비중은DB 86.7%

․ 특히 대기업 종사자수 인 이상 집단은 비중이 수준, , 300 DB 100%

- 데이터 규모( ) 기업들이 보유한 데이터베이스 저장용량 규모는DB( ) 수준이 절반GB (50.5%),

수준이 이며 수준은 로 미미TB 35.6% , PB 1.9%

․ 특히 저장용량 규모가 분야는 방송통신서비스 기업인 로, DB PB 11.9% 가장 높고 공공분야,

타 분야는 거의 없음3.8%,

GB(Gigabyte), TB(Terabyte), PB(Petabyte)※

- 데이터 원천( ) 업무를 통한 내부 자료생성평균 이 가장( 88.5%) 높고 외, 부자료 구입 오(7.2%),

픈데이터 수집 은 상대적으로 낮은 수준(4.5%)

※ 오픈데이터 누구나 공개 접근 및 활용 가능한 데이터국가통계자료 웹서치 자료: ( , )

- 데이터 유형( ) 정형데이터 수집저장이 로 가장 높고 비정형데이94.3% ,․ 터 반정형데이41.1%,

터 등을 수집 저장 중복응답 기준26.3% / ( )

표 분석 데이터 현황< 2-9>

구 분 정형데이터 반정형 데이터 비정형 데이터

수집 저장 비율/ 94.3% 26.3% 41.1%

※ 정형데이터 고정된 필드에 저장된 데이터 관계형 및 스프레드 시트 등: , DB

※ 반정형데이터 메타데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터 이나 등: , XML HTML

※ 비정형데이터 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터형식이 없는 텍스트 문서 및 이미: (

지 동영상 음성 등, , )

- 개인식별정보( ) 기업의 는 에 개인식별정보68.8% DB 보유 중이며, 특히 금융(86.2% 교육),

(83.3% 분야 등이 특히 높게 나타남)

데이터 관리 및 분석㉰

- 데이터 전담인력( ) 관리DB 전담인력의 보유 비중은 이며76.0% , 분석DB 전담인력의 보

유 비중은 로 상대적으로 낮음32.2%

DB․ 관리 전담인력은 평균 명이며 업종별로는 기4.5 , 업관리 명 공공 명 방송(13.0 ), (4.2 ),

- 19 -

통신서비스 및 의료 명 등의 순임(3.7 )

DB․ 분석 전담인력은 평균 명이며 업종별로는 제조 명 방송통신서비스 명2.7 , (4.3 ), (3.3 ),

교육 명 기업관리 명 등 순임(2.9 ), (2.6 )

- 데이터 관리분석 투자( )․ 연간 관리분석 투자금액은 년 억원 년 억원DB 2011 0.76 , 2012 0.77․으로 투자 증가율은 높지 않은 수준

업종별로는 년에2012․ 금융 억원 공공 억원 관련 기업의 투자금액이 가장 높게 나(2.7 ), (1.2 )

타남

그림 관리 전담인력 규모 및 관리 분석 투자 금액[ 2-8] DB DB /

- 데이터 분석 솔루션( ) 데이터 분석 솔루션을 도입한 평균 로 현재는 낮은 수준임11.5%

기업규모에서는 대기업 업(39.1%),․ 종별로는 금융 방송통신서비스 가 상대적으(20.7%), (19.2%)

로 높음

그림 분석 솔루션 도입 비율[ 2-9]

- 20 -

데이터 분석 활용㉱

- 분석 효과( ) 가치사슬 상에서 데이터 분석의 효과(Value chain) 가 사후관리 마케팅(21.7%), ․판매 에서 가장 높게 나타남(17.5%)

그림 데이터 분석 효과 가치평가도[ 2-10]

- 분석 협업( ) 부서나 조직간 협업을 통해 데이터 분석을 수행하는 사례는 로 매우 낮14.2%

은 수준

업․ 종별로는 교육 방송통신서비스 에서 협업 수준이 높음(26.7%), (20.0%)

- 분석 공유( ) 데이터 분석을 수행한 후 분석결과를 대부분 조직 내부에서만 활용 전(80.4%) ,

사적 공유활용이 미흡․

- 애로사항( ) 데이터 수집 관리 분석 결과 활용 시 애로사항은 데이터, , , 관리 데이터 분(40.0%),

석역량 부족 에서 높게 나타남(20.8%)

그림 빅데이터 관련 애로사항 분포도[ 2-11]

- 21 -

애※ 로요인 급증하는 데이터의 정확성과 일관성 유지 분산된 데이터의: , 통합 중복 저장 관리,

등에 따라 데이터 관리의 어려움이 증가 특히 금융 교육 등 활용 수준이. , , DB

높은 업종에서 데이터 관리에 어려움이 많음

빅데이터 인식 및 활용㉲

- 빅데이터 인지( ) 전산담당자의 빅데이터 인지수준 이름만 인( 지+어느 정도 내용 인지은)

로 절반이상이 빅데이터에 대해 인지59.6%

․ 업종별로는 공공교육 방송통신서비스 금융 분야에서(76.7%), (73.3%), (66.7%)․ 상대적으로 높게

나타남

그림 빅데이터 인지 수준[ 2-12]

- 빅데이터 관련 기술 인지( ) 빅데이터 관련 기술에 대한 인지율에서 클라우드컴퓨팅

소셜네트워크분석 실시간 분석 기술에서 높게 나타남(67.1%), (59.2%), (55.8%)

․ 반면 빅데이터 관련 기반 기술인 시각화 등의 인지율은, Hadoop, NoSql, 낮은 수준

- 22 -

그림 빅데이터 관련 기술 인지[ 2-13]

- (빅데이터 활용 경험) 대용량 데이터로부터 가치를 창출하기 위해 빅데이터를 활용하고 있

는 기업은 조사대상 사 중 사 로240 5 (2.1%) , 대부분의 기업들은 빅데이터 분석 경험이 전무

한 상황

빅데이터 활용기업인 개사 중 개사는 빅데이터 분석을 통해 업무성과 및 효율성 향상5 4․등 긍정적인 효과를 얻었다고 응답

[그림 빅데이터 분석 수행 활용 여부2-14]

데이터 공급기관 실태조사 결과(2)

빅데이터 사업 영역①

o 기업 현황( ) 조사한 빅데이터 공급기업 개사들은 대부분 년(30 ) 2009 이후 사업을 시작하였으며,

- 23 -

대부분 주 사업 영역은 및 컨설팅S/W

- 최근 빅데이터 시장의 성장 가능성을 보고 빅데이터 사업을 시작한 것으로 나타남

표 빅데이터 관련 사업 시작 년도< 2-10>

년2009 년2010 년2011 년2012

개5 개5 개10 개10

o 주력 제품( ) 빅데이터 주력 사업 비중은 처리 공급이 가장 높고 다음으로 분석SW (57.2%),

공급 공급 의 순임SW (32.1%), HW 10.7%

표 빅데이터 주력 사업 비중< 2-11>

공급HW자체 데이터센터와 클라우드 시스템을 통해 빅 데이터서비스를 위한 인프라를 생성 구성 실행 유통, , ,

10.7%

처리 공급SW사용자가 저장한 빅데이터를 효과적으로 저장 처리하는,

를 제공SW57.2%

분석 공급SW사용자의 빅데이터에 대해 사용자 요구나 시장 요구에맞는 데이터 분석 툴 을 제공(TOOL)

32.1%

- 빅데이터 공급기업의 주요 제품서비스는 데이터 관리 및 데이․ 터 통합을 위한 제품 및 서비스

비중이 높으며 그 다음으로 애플리케이션 부문의 시각화 도구 제품 등의 순임, , BI

o 공급 대상( ) 금융 보험 기업관리 분야에 대한 공급 비중이 높음, ,

빅데- 이터 공급 기업의 관련 기술 및 솔루션의 주요 수요처는 민간 분야 가 공공분(65%)

야 보다(35%) 높음

빅데이터 매출 및 투자②

o 매출 규모( ) 빅데이터 공급기업 중 현재 빅데이터 사업으로 인한 매출이 발생한 기업은 전

체 개 기업 중 총 개 사로 나타남30 23

- 20 년 기준 빅데이터 사업을 통한 평균 매출액은 사업 전체 매출액의 미만11 5%

- 올해 년 예상 매출액은 전체 사업 매출액의 정도 수준이2012 10% 될 것으로 예상

- 24 -

※ 사업 매출액은 기업 내부 기밀정보로 응답 거절이 많아 전체 사업 매출액 기준 비중으로

조사됨

o 투자 규모( ) 전체 사업 매출액의 정도를 빅데이9% 터 관련 제품 및 서비스의 기술연구개발

비용으로 투자했으며 올, 해 년은 정도 수준을 투자규모 증가2012 15%

빅데이터 인력 현황③

o 종업원 수( ) 개 업체의 평균 종업원 수는 명으로30 43 서, 20개 기업이 명 미50 만으로 소규모

기업이 많음

표 빅데이터 업체 평균 종업원 수< 2-12>

개 평균30 社 인 이상100 인 인50 ~99 인 인30 ~49 인 미만30

명43 개2 개8 개10 개10

o 빅데이터 분야 인력 수( ) 개 업체의 빅데이터 분야 인력수는 명으로 개 기업은30 10 , 16 10

명 미만의 소수 개발인력 중심으로 운영

표 빅데이터 인력수< 2-13>

개 평균30 社 인 이상20 인 인10 ~19 인 미만10

명10 개6 개8 개16

기술개발 및 표준화 현황3.

국외 기술개발 및 표준화 현황(1).

국외 표준화 현황①

신규산업의 경우에는 기술이 먼저인지 표준화가 먼저인지가 주요 이슈임-

일반적으로 기술개발이 선행되고 표준화가 따라오는 형태임․기술 표준화의 방향은-

기존의 기술 상황에서 표준화를 추진하는 것이 효율적임㉮

장기적으로 해야하는 표준화와 분석을 지원하기 위한 표준화 등 원화 필요2㉯

클라우드 차원에서 표준화는 어려우며 빅데이터 자체적인 표준화 방향이,㉰

효율적임

o ISO/IEC JTC1

- 25 -

SC 32: Data Management and Interchange–

SC 23: Digitally Recorded Media for Information Interchange and Storage–

SC 27: Security techniques–

SC 7: Software and systems engineering–

o ITU-T

SG 13: Future networks and NGN, Mobile, Cloud Computing–

SG 16: Multimedia coding, system and applications–

SG 17: telecommunication security, IdM, Language and description techniques–

o ISO/IEC JTC1/SC29 Working Group 11 (MPEG)

. ISO/IEC JTC1②

빅데이터에 대한 표준항목 추진- ISO/IEC JTC1/SC32 :

국내 전자출판 이러닝 권고안 확장 제안 예정SC 34 ( ), SC 36 ( )․한국이 주도하고 있는 기구임※

- ISO/IEC JTC1/SC23

빅데이터의 데이터 교환에 따른 의미 정보 일원화 추진 예정․- ISO/IEC JTC1/SC27

빅데이터 기반의 사생활 보호 및 개인정보 보호 측면 예정․등은 활용 서비스 표준임ISO/IEC JTC1/SC23, ISO/IEC JTC1/SC27 /※

- ISO/IEC JTC1/SC7

빅데이터 시스템에 대한 컴포넌트 참조 시스템 예정․기술적인 표준화이며 아직 갈 길이 먼 상황임※

. ITU-T SG13③

클라우드 기반의 빅데이터 분석 기술 추진-

- 26 -

용어정의 요구사항 정의가 추진 중에 있음- ,

년 여름 중국에서 빅데이터 분석 플랫폼 제안- 2012 ,

년 상반기 빅데이터 플랫폼 과제 생성 예정- 2013

클라우드 기반의 빅데티어 시스템 참조 개발-

클라우드 내부에서 빅데이터 지원 시스템 구조 개발-

클라우드 상위의 응용들 사이의 호환성 확보 기술 개발-

. ITU-T SG16/SG17④

특별한 활동은 없음-

은 멀티미디어 빅데이터 분석에 관심 방송쪽에서 관심이 잇는 표준임- G16 ※

은 빅데이터 사생활 보호 방법에 관심- G17

. ISO/IEC JTC1/SC29 WG11 (MPEG)⑤

- MPEG (Working Group 11)

빅데이터의 비정형 데이터의 표현을 정규화 추진‧비정형 데이터가 가지는 중의적 의미를 일원화-

자연어 처리를 기반으로 접근성 향상 목적-

의미기반 데이터 처리 기술과 연계-

현황 그룹에서 발의된 상황- : MPEG Preservation CFP

. W3C BigData Community Group⑥

년 월 신규 생성- 2012 4

표준화 활동에 관심 있는 멤버를 모집 중 한국 명- ( 2 )

빅데이터 처리를 위한 표준 구조 프로그램 정의- , API

상호환성 보안 저비용을 보장할 프로그램 언어 개발- , ,

현재 명의 회원이 가입 의장 없음- 37 ,

- 27 -

이번 회의에서 자세한 논의가 예상됨- TPAC

http://www.w3.org/community/bigdata/※

나 국내 기술개발 및 표준화 현황.

국내 빅데이터 관련 표준화 활동은 이제 시작 단계이며 빅데이터 포럼 을 중심으로 빅o , “ ”

데이터 정보공유를 위한 표준화 작업 진행중

제 절 포럼 구성 및 운영2

목적 및 필요성1.

클라우드 컴퓨팅 서비스가 보편화되면서 구글 애플 페이스북 등 글로벌 기업들은 디지털 파놉티콘, , ,

생태계로 확장 중이다 빅데이터는 모바일 스마트 혁명의 핵심자원으로 산업혁명에서의 철. 과 석탄의 역할을

하며 제 의 경영자원으로서 혁신과 경쟁력 강화 생산성 향상을 촉진하는 생산요소로 작용할 것이다4 , .

핵심자원인 빅데이터의 국가적 차원에서의 활용에는 국내외 동영상 등 비정형 데이터의 수집SNS, ‧분석활용 등에 대한‧ 개인 프라이버시 표준화, 가이드라인 등을 통한, 국내 빅 데이터 거버넌스 프레임

구축이 필요할 것이다.

이를 위해 빅데이터 포럼은 산학연관 전문가들의 역량을 집결하여 민간기업 및 연, , 구기관

등의 다양한 의견을 수렴하고 빅데이터 관련 정책수립 의견 개진 국내 빅데이터 활성화를 위, ,

한 국민인식 재고 및 다가올 빅데이터 시대를 위한 인재육성 업계 기술 표준개발을 주도하며,

국제 표준화 활동에 적극 참여함으로써 국가 산업경쟁력 확보를 위한 기반 조성을 추진하고 있다.

연혁2.

가 빅데이터 포럼 창립총회. 2012.8.16 -

정기세미나 개최(1) 2012. 9.19. -

정기세미나 개최(2) 2012.10.23. -

정기세미나 개최(3) 2012.12.12. -

- 28 -

조직구성 및 주요활동3.

가 조직구성 조직도 포함. ( )

그림 조직도[ 2-15]

나 분과 워킹그룹 별 주요활동. (or )

인력양성분과(1)

목표①

빅데이터 관련 표준 교육 프로그램 개발o

전문인력 양성 재직자 석박사o ( / )

전문인력 미스매칭 해소를 위한 정보 제공 등o

주요활동 내용②

인력 양성 과정 정리 기초이론과정 플랫폼 전문가과정 분석전문가과정o ( , , )

서울대학교 빅데이터 센터와의 업무 협업 추진o

정책홍보분과(2)

목표①

업계의견수렴 등을 통한 정부 정책 제안o

- 29 -

법제도 개선방안 금융법 복지정보 등 비교분석o ( , )

산업간 병목현상 파악 및 분석o

빅데이터 국내외 시장 규모 및 각종 통계 정보 제공o

빅데이터 산업 정의 및 분류체계 연구 등-

주요활동 내용②

개인정보보호법의 정책개선 방안 논의 등o

정보공유표준화분과(3)

목표①

빅데이터 활용 가이드라인 작성o

빅데이터 관련 표준화 연구 등o

주요활동 내용②

빅데이터 활용 가이드라인 작성을 통한 빅데이터 활용 기준 제시o

기술기획분과(4)

목표①

국가 중점연구방향 수요 발굴o R&D

시범사업 발굴 사업o

빅 데이터 관련 업체의 가치사슬o (Value Chain)

주요활동 내용②

시범 사업 관련 테스트베드의 구축 논의o

년 빅데이터 촉진 방향 논의o `13 R&D

빅데이터 포럼 워킹그룹(5)

목표①

창립 초기 빅데이터 포럼의 분과위원회가 안정적으로 정착운영될 수 있도록o ∙

운영위원장 및 분과위원장을 주축으로 전문가 그룹 운영

주요활동 내용②

분과위원회 운영 세칙 및 발전 방향 논의o

- 30 -

다 회원사 구성.

표 회원사 구성도< 2-14>

산업체연구소 공공, 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 11 7 8 6 32

백분율(%) 34% 22% 25% 19% 100%

라 표준화 추진체계도.

그림 표준화 추진체계도[ 2-16]

빅데이터의 생산적 활용 측면과 부작용 방지 등에 대해 각계의o 전문가들이 모여 논의하고,

관련 산업발전과 경쟁력 강화를 위해 중지를 모으는 구심체 역할을 하기 위해 빅데이터

포럼을 구성

- 31 -

제 장 년도 빅데이터 포럼 활동결과3 2012

제 절 주요 추진실적 요약1

구분계획

건수 계량치( )실적

건수 계량치( )대표 결과물

국제활동

공적표준

기고서 제안 - 2 -Draft Report on Social Networking

V6 for discussion in Jeju

-Social Network Web 1.1

Spontaneous Service Provisioning

기고서 반영 - -

기고서 제정 - -

사실상표준

기고서 제안 - -

Open Data Interface 9기고서 반영 - 1

기고서 제정 - -

국내활동

단체표준

표준 과제채택TTA 1 -빅데이터 활용 관련 과제 제안O

표준 제정TTA - -

포럼표준

포럼 표준제정 - -

포럼 표준개정 - -

기타성과 지표-1 1 1 빅데이터 산업 활성화 방안O

기타성과 지표-2 1 1 O 빅데이터 활용 가이드라인 작성

제 절 활동 결과2

포럼 운영 결과1.

창립총회(1)

개 요①

일 시 목o : 2012. 8. 16( ) 9:00~17:00

장 소 롯데호텔o :

참석자 명 참석o : 91

주요활동 내용②

빅데이터 포럼 정관 결의 및 운영위원회 구성o

빅데이터 포럼 창립을 통한 국내 빅데이터 활성화 및 관련 법제도 개선 및 정책o

건의

빅데이터 시범 사업 발굴 및 정부건의o

해외 최신기술 동향 및 시장동향 수집제공o

공공기관 자료 활용을 위한 적극적인 가교 역할o

- 32 -

운영위원회(2)

개 요①

일 시 수o : 2012. 9. 5( ) 7:30~10:00

장 소 프레지던트 호텔o :

참석자 명 참석o : 29

주요활동 내용②

운영위원장 및 분과위원장 선출o

운영위원회 및 분과위원회 구성안 발의o

인력양성분과 위원회 회(3) (2 )

개 요①

일 시 수o : 2012. 10. 24( ) 14:00~18:00

수2012. 11. 14( ) 14:00~18:00

장 소 한국정보통신진흥협회 층 강당o : 3

참석자 명 참석o : 9

주요활동 내용②

빅데이터 전문 인력 양성 프로그램 개발 논의o

정책홍보분과 위원회 회(4) (2 )

개 요①

일 시 목o : 2012. 10. 25( ) 10:00~12:00

월2012. 11. 12( ) 16:00~18:00

장 소 한국정보화진흥원 층 회의실o : 11 B

참석자 명 참석o : 10

주요활동 내용②

업계 참여유도를 위한 방안 마련 논의o

민간기업 인식전환 필요 방안 논의o CEO

표준화 전략포럼 관련 자문회의 회(5) ICT (2 )

개 요①

일 시 월o : 2012. 5. 21( ) 13:30~17:30

장 소 한국정보통신진흥협회o :

참석자 명 참석o : 4

- 33 -

주요활동 내용②

실태조사표 작성 실태조사 자료 분석 결과도o , ,

(6 표준화 전략포럼 관련 자문회의 회) ICT (2 )

개 요①

일 시 월o : 2012. 5. 21( ) 13:30~17:30

월2012. 7. 2( ) 14:00~17:00

장 소 한국정보통신진흥협회o :

참석자 명 참석o : 5

주요활동 내용②

실태조사표 작성 실태조사 자료 분석 결과도o , ,

(7 빅데이터 포럼 설립을 위한 관련기관 간담회)

개 요①

일 시 화o : 2012. 7. 10( ) 16:00~18:00

장 소 한국정보통신진흥협회o :

참석자 명 참석o : 26

주요활동 내용②

빅데이터 포럼 설립 관련 일정 사업내용 분과 세부사항 논의o , ,

빅데이터 활성화를 위한 산 학 연 의견수렴o · ·

(8 빅데이터 포럼 설립을 위한 창립 준비회의)

개 요①

일 시 목o : 2012. 7. 19( ) 10:00~13:00

장 소 방송통신위원회 층 회의실o : 13

참석자 명 참석o : 23

주요활동 내용②

빅데이터 포럼 창립 일정 논의 분과위원회 설치 창립 세부사항 점검 등o , ,

(9 빅데이터 포럼 분과 구성 준비회의)

개 요①

일 시 화o : 2012. 8. 7( ) 14:00~18:00

장 소 방송통신위원회 층 회의실o : 14

- 34 -

참석자 명 참석o : 35

주요활동 내용②

빅데이터 포럼 분과별 전문가 발표 및 사업추진 방향 논의o

(10 빅데이터 포럼 분과 운영 관련회의)

개 요①

일 시 목o : 2012. 8. 23( ) 14:00~18:00

장 소 방송통신위원회 층 회의실o : 13

참석자 명 참석o : 11

주요활동 내용②

개 분과별 수행과제 대상 선정 및 운영단회의 및 분과회의 일정 조율o 4

빅데이터 포럼 워킹그룹 회의 회(11) (2 )

개 요①

일 시 월o : 2012. 9. 17( ) 07:30~10:00

월2012. 10. 22( ) 07:30~10:00

장 소o : ibis

참석자 명 참석o : 10

주요활동 내용②

개 분과별 수행과제 대상 선정 및 운영단회의 및 분과회의 일정 조율o 4

빅데이터 포럼 표준연구 및 포럼 활성화를 위한 워크샵(12)

개 요①

일 시 금 토o : 2012. 10. 26( )~27( ) 07:30~10:00

장 소 코바코연수원o :

참석자 명 참석o : 18

주요활동 내용②

테스트베드 구축방안 논의o

데이터 공유 활용을 위한 표준연구 활성화 대책 논의o

인력양성 로드맵 주제발표 후 방향성 논의o

표준 기술 로드맵 연구를 통한 비용대비 효과 극대화 방안 논의 등o

- 35 -

국제표준화 활동 결과2.

가 기고서 실적 제안 반영 채택. ( / / )

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화회의명

기고자표준화

단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 기술반영

The Open DataInterface (ODI)

Framework for PublicUtilization of Big

Data

IARIAIARIA

Conferences

김화종교수

외 명2

기고서제안

2012-09-24

2 제안

Draft Report on

Social Networking V6

for discussion in

Jeju

ISO/IECJTC1

제주JTC1총회 박종열 기고서

제안2012-11-05

3 제안

Social Network Web1.1 SpontaneousService Provisioning

OMA 총회OMA 박종열 기고서제안

2012-11-12

정책기고

나 대표 기고서 실적.

The Open Data Interface (ODI) Framework for Public Utilization of Big Data

– 기고IARIA

국내표준화 활동 결과3.

가 표준개발 실적 포럼 단체 국가. ( / / )

나 대표 표준개발 및 활용 실적.

없음.

기타 활동 결과4.

없음.

번호 제개정 표준 초안 명( )표준화

기구회의명 구분

과제채택연월일

표준제정연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정

2 제정

3 제정

- 36 -

제 장 년도 주요 수행계획4 2013

제 절 년도 빅데이터 포럼 연구목표1 2013

빅데이터의 활용과 시장 활성화에 목표를 두고 추진되어진 금년도의 빅데이터 포럼은 년`13

도부터 빅데이터 활용가이드 라인 보고서를 활용하여 빅데이터 테스트베드 신설 기술표준연,

구 전문인력양성프로그램 개발 및 빅데이터 정부 정책건의 등을 중점적으로 추진 할 예정이,

다.

표준화o

빅데이터 공유 기술 표준화-

빅데이터 활용 표준화 개인정보보호 등- ( )

빅데이터 인식확산o

빅데이터 국제 컨퍼런스 개최 등-

빅데이터 전문인력양성 프로그램 개발 주도o

전문인력 양성 로드맵-

빅데이터 실태조사o

빅데이터 환경 조성 및 확산을 위한 기초 조사로서 각 단체의 실태조사를 통한 방향성-

- 37 -

조사

빅데이터 활용 분석 경진대회 개최o ·

성공사례 및 아이디어 도출을 통한 빅데이터 환경 조성 및 인식 확산을 위한 경진대회-

개최

제 절 수행 과제 내용2

전문인력양성 프로그램 지원1.

전문인력양성 프로그램을 전문 교육 기관과 협력하여 프로그램 개발 및 교육 수행o

테스트베드 구축 지원2.

빅데이터 테스트 베드의 구축을 지원하여 전문인력양성 소규모 벤처기업등에 지원하여o ,

빅데이터 활용을 도모

제 절 수행 과제 방법3

포럼 운영의 기본적인 틀은 현재의 조직체계를 축으로 개 분과위원회의 활성화를 통한 각4

분과별 표준화를 민간과 공공 의견을 수렴할 예정이며 각 분과의 독립성을 유지하면서도 일,

관성 있는 포럼의 운영 방향성을 유지하기 위하여 전체 분과회의도 추진 할 예정이다.

아울러 전문인력양성프로그램 개발 기술표준연구 테스트베드 구축 등 중요 사항에 대한, , ,

분과별 세부 추진 조직과 포럼 차원의 실무반 구성을 추진할 예정이다, T.F .

그림 포럼 운영 체계도[ 4-1]

- 38 -

그림 기술연구 표준연구 체계도[ 4-2]

- 39 -

제 장 결 론5

제 절 결 론1

빅데이터의 생산적 활용 측면과 역기능 방지 등에 대해 각계의 전문가들이 모여 논의하고,

관련 산업발전과 경쟁력 강화를 위해 중지를 모으는 구심체 역할을 하기 위해 빅데이터 포럼,

을 구성하고 민간과 정부의 가교 역할을 통해 정책건의 등 다가올 빅데이터 시대의 핵심적 역

할을 하고 있다.

빅데이터 포럼은 국내 빅데이터 시장의 활성화와 국민 인식 재고 시장 활성화를 통한 국제,

경쟁력 강화로 이어질 수 있다 데이터의 생산적 활용을 통해 자원 이 부족한 우리. , (resource)

나라가 경쟁력을 갖출 수 있는 소프트 인프라 분야로 육성 할 가치가 충분하다(soft) .

년에는 빅데이터 포럼의 창립을 중점적으로 추진하여 산 학 연관을 잇는 구심점 역할을2012 · · ∙

담당할 목적으로 창립하였다 년에는 기구에 기고문을 편 작성하여 기술반영을 추. 2012 IARIA 1

진하였다.

또한 빅데이터 산업을 더욱 활성화시키기 위하여 현재 개 분과위원회를 통해 각 분과의 목4

표를 설정하여 표준화를 추진할 예정이다 인력양성분과위원회는 빅데이터 전문가양성프로그.

램 정책홍보분과위원회는 빅데이터 관련 법규 정책건의 및 홍보 세미나 준비 기술기획, CEO ,

분과위원회는 테스트베드 구축 표준화 정보공유활용분과위원회는 민간과 공공부문의 빅데이,

터 교류 표준화를 추진 할 예정이다.

제 절 기대효과2

최근 분야에서는 빅데이터가 미래 경쟁력을 좌우할 수 있는 핵심요인으로 주목받고 있ICT

으며 구글 애플 페이스북 등 글로벌 기업들은 이 분야에 대한 과감한 투자를 하고 있다, , , .

우리나라는 세계 최고수준인 인프라와 데이터 유통량을 가지고 있음에도 불구하고 이ICT ,

에 대한 활용은 초기단계에 머물러 있어 산학연관이 협력하여 스마트 시대의 성장 엔진을, ․ ․ ․확보할 필요가 있다 빅데이터의 생산적 활용을 통해 자원 이 부족한 우리나라가 경. , (resource)

쟁력을 갖출 수 있는 소프트 인프라 분야이며 빅데이터의 생산적 활용 측면과 부작용 방(soft)

지 등에 대해 각계의 전문가들이 모여 논의하고 관련 산업발전과 경쟁력 강화를 위해 중지를,

모으는 구심체 역할을 하기 위해 빅데이터 포럼을 구성하였다.

이에 빅데이터 포럼의 창립으로 국내 산업에서 새로운 수익모델을 창출 선도하고 버려ICT ,

지는 데이터를 통해 데이터 활용도를 높이며 융합 복합화 되어지는 현재의 산업에서 새, ICT

로운 창조적 혁신을 이끌어내는데 큰 역할을 기대할 수 있다.

- 40 -

년도 국제표준화 활동실적 기고서1. 2012 -

포럼 명 빅데이터 포럼기고서 명 국문 명 개방형 데이터 인터페이스- : 9

영문 명- : Open Data Interface 9작성자 인적사항 성명 김화종 교수 외 명2 소속 강원대학교

직급 교수 연락처 010-3169-6323

제출 표준화 기구기구명 IARIA 관련기술위원회 -

회의명 IARIA Conferences 회의기간 2012. 9. 24장소

기고서 상태 기고서 제안① □ 기고서 반영, ② ■ 기고서 제정, ③ □,표준화 내용요약 주요 표준화 대상 및 범위( )작성배경 및 목적1.빅데이터란 크기 와 다양성 그리고 생성속도 및 수집빈도 측면에서 기존의(Volume) (Variety), (Velocity)

방법으로는 수집 및 저장 분석 등이 어려운 데이터를 의미하며 최근에는 데이터를 수집 저장 처리, , , ,

분석하는 기술뿐만 아니라 관련한 인재와 조직까지 포괄하는 개념으로 정의되고 있다이러한.

빅데이터는 사물지능통신과 다양한 디바이스 컨텐츠 저장 장치와 응용 프로그램의 발전으로 인하여, ,

생산되는 데이터양이 기하급수적으로 늘고 있어 이를 저장하고 처리하기 위한 많은 기술과 연구가

필요하다이터를 공유하는 방법에 있어서 위에서 제시한 문제점을 해결하고 데이터의 수집 및 처리를.

용이하게 하기 위한 프레임워크를 제안한다ODI .

기고서 내용2.를 통해 사용할 수 있는 데이터의 양이 정해져 있고 전문 프로그래밍 스킬이 요구되어Open API

많은 사람이 접근하기 어려운 단점이 있다 공유데이터를 수집 처리 공유하기 위한 프레임워크는. , , ODI

데이터 코어 공개데이터 저장공간 로 구성된다(Data Core: DC), ODI, (Pubilc Data Space(PDS) .

공유데이터와 빅데이터 분석결과를 사용자에게 쉽게 제공하기 위한 프레임워크를 제안한다ODI .

이러한 프레임워크를 이용하면 개인 또는 기업이 소유한 데이터를 쉽게 공개 및 이용이 가능하며ODI

단계별로 빅데이터 분석 과정에 의해 생산된 데이터를 공유할 수 있기 때문에 빅데이터의 독점과

데이터 보유량에 따른 정보격차 해소 그리고 많은 데이터로 인한 빅트래픽을 해소할 수 있을 것이다, .

중요도3.※ Base DocumentReference 참고자료

[1] 빅 데이터http://ko.wikipedia.org/wiki/ _

함유근 채승병 빅데이터 경영을 바꾸다 삼성경제연구소[2] , , “ , ”,

심탁길 오픈소스 빅데이터 플랫폼 기술 한국지능정보시스템학회 년 춘계학술대회[3] , “ ”, 2012 , pp 37-56, 2012. 5.

[4] 안창원 황승구 빅 데이터 기술과 주요 이슈 한국정보과학회 정보과학회지, , “ ”, 30(6) pp 10-17, 2012. 6.

강만모 김상락 박상무 빅 데이터의 분석과 활용 한국정보과학회 정보과학회지[5] , , , “ ”, 30(6), pp 25-

32, 2012. 6.

[6] http://www.programmableweb.com

공유서비스개발가이드라인 행정안전부[7] “ ”,

공유서비스 기술표준적용 가이드라인 행정안전부[8] “ ”,

[9] Hwa-Jong Kim, Seung-Teak Lee, Yi-Chul Kang, "The Open Data Interface(ODI) Framework for Public Utilization of

Big Data", DATA ANALYTICS 2012

국내표준화 여부

- 41 -

년도 국제표준화 활동실적 기고서2. 2012 -

포럼 명 빅데이터 포럼기고서 명 국문 명 제주 회의를 위한 소셜 네트워킹 보고서 초안- :

영문 명- : Draft Report on Social Networking V6 for discussion in Jeju작성자 인적사항 성명 박종열 소속 ETRI

직급 팀장 연락처 010-9631-1369

제출 표준화 기구기구명 ISO/IEC JTC1 관련기술위원회 SWG-P회의명 제주 총회JTC1 회의기간 2012.11.05 ~ 2012.11.10장소 제주 대한민국,

기고서 상태 기고서 제안 기고서 제안 기고서 채택, , ,① ■ ② □ ③ □표준화 내용요약 주요 표준화 대상 및 범위( )

작성배경 및 목적1.

는 차원에서 신규 과제에 대한 아이템을 발굴하고 등을- ISO/IEC JTC1/SWG-P ISO/IEC JTC1 SC, SWG, WG신설하는 등의 대응을 체계적으로 추진하는 연구 그룹으로 년 월 제주도 총회에서 소셜 네트워크에 대한2012 11보고서를 제안하여 발표하고 논의를 거쳐서 년에 과제를 계속 추진하는 것으로 승인 받음2013

기고서 내용2.

제안 기고서는 빅데이터 비정형 데이터에 대표적인 예인 소셜 네트워크에 대한 내용을 포함하고 있는 것으로-빅데이터를 위한 기본 자료가 되는 내용을 포함하고 있다 특히 빅데이터에서 이슈가 되는 소셜 데이터의 공유 및.활용 측면에서 등에서 추가적인 활동을 제안하고 있는 내용으로 년에 빅데이터에 대한SC24, SC32, SC7 2013기술 표준화 항목을 추가하기 위한 밑 작업이 되고 있다.

제안 기고서에서는 세부적인 기술을 포함하고 있지는 않으나 전반적인 이슈를 부각시키고 빅데이터와 연계를-위한 소셜 그래프 공유 사생활 보호 이슈 등을 제안하고 있어 향후 빅데이터 표준화에서 적극적으로 활용 할 수,있는 보고서로 판단한다 또한 제주도 총회에서 관련된 보고서는 발표를 가졌으며 많은 멤버들의 관심과 비판을. ,받았음 특히 산하의 많은 에서 관심을 표명하여 향후 표준화 추진에 영향력이 클 것으로 판단한다. JTC1 SC .

중요도3.Base Document본 제안 기고서는 의 이며 신규 과제를 창출 혹은 신규 을 제안하기 위한 기반- JTC1 Technical Report , WG

작업으로 문서의 중요성을 대단히 높다고 판단함.

Reference 참고자료ISO/IEC JTC 1/SWG 3 N 382

국내표준화 여부해당 사항 없음

- 42 -

년도 국제표준화 활동실적 기고서2. 2012 -

포럼 명 빅데이터 포럼기고서 명 국문 명 즉시적 서비스 진화를 위한 소셜 웹 표준 제안- : 1.1

영문 명- : Social Network Web 1.1 Spontaneous Service Provisioning작성자 인적사항 성명 박종열 소속 ETRI

직급 팀장 연락처 010-9631-1369

제출 표준화 기구기구명 OMA 관련기술위원회 CD회의명 총회OMA 회의기간 2012.11.12 ~ 2012.11.16장소 미국, LA

기고서 상태 기고서 제안 기고서 제안 기고서 채택, , ,① ■ ② □ ③ □표준화 내용요약 주요 표준화 대상 및 범위( )

작성배경 및 목적1.

그룹은 모바일 소셜 네트워크 기술에 대한 표준화를 추진하고 있으며 관련하여 크로스 도메인에서- OMA CD ,소셜 데이터를 수집하기 위한 기술로 소셜웹 진화 기술을 제안함 관련 기고서는 그룹에서 기술 개발의. CD필요성을 설득하고 기술 개발에 따라 통신 사업자가 얻게 되는 이득을 포함하고 있다.

기고서 내용2.

즉시적 서비스 진화 기술은 소셜 네트워크 서비스에서 다양한 소셜 데이터를 특정 사이트에 저장하지 않고-내가 가지고 움직이는 기술을 포함하는 것으로 데이터의 이동성 및 동적으로 소셜 그룹을 형성하는 기술을포함하고 있음 빅데이터에서 개인의 프로파일 및 개인 빅데이터에 대한 표준으로 활용이 가능한 제안으로 기술적.장애보다는 산업적 장애가 높은 분야이기 때문에 표준화를 통해서 극복이 가능할 것으로 판담한다.

중요도3.Base Document본 제안 기고서는 의 신규 과제를 제안하는 내용은 이번 회의에서 결정나지 않고 차기 회의에서 최종- OMA

결정이 나올 것으로 판단한다 따라서 관련 기술의 표준을 위한 중요한 기고서로 판단한다. .

Reference 참고자료CD-MobSocNet_2012_0083

국내표준화 여부해당 사항 없음

- 43 -

회원사 명부 작성3.

기관 회원 기관o : 30

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

대기업( )

1 텔레콤SK 의장사2 KT 부의장사3 씨제이헬로비젼 운영위원단4 핸디소프트5 한국 소프트웨어SAS 운영위원단6 엘지전자주식회사 운영위원단7 위세아이텍8 삼일PWCC9 코스콤10 이씨마이너

11 한국방송공사 부의장사

산업체

중소 벤처( )・

12 솔트룩스 운영위원단

13 다음소프트 운영위원단

14 와이즈넛

15 필링크

16 스터디앤드

연구 기관

17 한국보건복지정보개발원 운영위원단

18 한국전자통신연구원 운영위원단

19 정보통신정책연구원 운영위원단

20 한국교육학술정보원 운영위원단

21 한국방송통신전파진흥원 의장단

22 한국인터넷진흥원 의장단

23 통계청 통계교육원 의장단

24 한국정보화진흥원 의장단

학 계

25 서강대학교 운영위원단

26 서울대학교 운영위원단

27 연세대학교 운영위원단

28 서울과학기술대 운영위원단

29 강릉원주대 운영위원단

30 강원대학교 운영위원단

- 44 -

개인회원 명o : 2

NO 성명 소속 직책 비고1 김정준 법무법인 민후

2 김경환 경북대학교 교수34567891011121314

약어표4.

참고문헌 등5. .

유근 채승병 빅데이터 경영을 바꾸다 삼성경제연구소, , “ , ”,