• Title/Summary/Keyword: 빅데이터

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사이언스 빅 데이터(Science Big Data) 처리 기술 동향

  • Kim, Hui-Jae;Ju, Gyeong-No;Yun, Chan-Hyeon
    • Information and Communications Magazine
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    • v.29 no.11
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    • pp.11-23
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    • 2012
  • 본 고에서는 과학 분야에서의 대용량 데이터 처리를 위한 기술인 사이언스 빅데이터의 처리 기술 동향에 대하여 기술한다. 서론에서 사이언스 빅데이터의 정의 및 필요성을 다루고, 본론에서는 데이터 중심 과학 패러다임의 등장과 그로 인한 사이언스 빅데이터 요구사항, 사이언스 빅데이터 소스 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석 등으로 이루어지는 사이언스 빅데이터 처리 기법에 대하여 기술한다. 또한 현재 다양한 기관에서 연구하고 있는 사이언스 빅데이터 플랫폼, 맵리듀스 등을 이용한 워크플로우 제어 기반의 사이언스 빅데이터 처리 기법을 예시로 소개한다.

빅데이터 활성화 정책 및 응용 사례

  • Bok, Gyeong-Su;Yu, Jae-Su
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.11
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    • pp.3-13
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    • 2014
  • 다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.

빅데이터 활성화 정책 및 응용 사례

  • Bok, Gyeong-Su;Yu, Jae-Su
    • Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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    • v.32 no.11
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    • pp.46-57
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    • 2014
  • 다양한 정보 채널의 등장과 함께 빅데이터에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본고에서는 빅데이터를 활용한 응용을 활성화기 위해 국가별 빅데이터 정책을 분석하고 분야별로 빅데이터를 활용한 사례를 기술한다. 빅데이터를 활용하여 일상 생활에서 일반 사용자들이 사용할 수 있는 응용 서비스 원천 기술 및 서비스 기술을 개발하고 있는 충북대학교 빅데이터생활형 서비스 연구센터(BLSRC)를 소개하고 센터에서 개발한 응용 서비스를 기술한다. 또한 빅데이터 사용을 활성화하고 실생활에 응용하기 위한 방안을 제언한다.

Providing Service Model Based on Concept and Requirements of Spatial Big Data (공간 빅데이터의 개념 및 요구사항을 반영한 서비스 제공 방안)

  • Kim, Geun Han;Jun, Chul Min;Jung, Hui Cheul;Yoon, Jeong Ho
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.24 no.4
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    • pp.89-96
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    • 2016
  • By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.

스마트 시대 빅데이터 기술과 주요 이슈

  • Jo, Yeong-Im
    • ICROS
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    • v.18 no.4
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    • pp.23-33
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    • 2012
  • 빅데이터가 최근 화제이다. 빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로 빅데이터가 스마트 사회에서는 매우 많이 발생하고 있는데, 이러한 빅데이터를 분석하여 유의미한 지식을 발생시킴으로써 가치창출을 이루고 자원을 절감하며 범죄율을 낮추고 우리의 미래를 예측하여 대처할 수 있는 수단을 제공할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이다. 따라서 본 고에서는 스마트 사회의 변화와 빅데이터의 이슈를 설명하고, 빅데이터의 주요 기술과 활용사례를 살펴보고자 한다.

Study on the Direction of Universal Big Data and Big Data Education-Based on the Survey of Big Data Experts (보편적 빅데이터와 빅데이터 교육의 방향성 연구 - 빅데이터 전문가의 인식 조사를 기반으로)

  • Park, Youn-Soo;Lee, Su-Jin
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.24 no.2
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    • pp.201-214
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    • 2020
  • Big data is gradually expanding in diverse fields, with changing the data-related legislation. Moreover it would be interest in big data education. However, it requires a high level of knowledge and skills in order to utilize Big Data and it takes a long time for education spends a lot of money for training. We study that in order to define Universal Big Data used to the industrial field in a wide range. As a result, we make the paradigm for Big Data education for college students. We survey to the professional the Big Data definition and the Big Data perception. According to the survey, the Big Data related-professional recognize that is a wider definition than Computer Science Big Data is. Also they recognize that the Big Data Processing dose not be required Big Data Processing Frameworks or High Performance Computers. This means that in order to educate Big Data, it is necessary to focus on the analysis methods and application methods of Universal Big Data rather than computer science (Engineering) knowledge and skills. Based on the our research, we propose the Universal Big Data education on the new paradigm.

보건의료 분야의 빅데이터 활용 동향

  • Lee, Ji-Hye;Je, Mi-Gyeong;Jo, Myeong-Ji;Son, Hyeon-Seok
    • Information and Communications Magazine
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    • v.32 no.1
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    • pp.63-75
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    • 2014
  • 정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

Big data and statistics (빅데이터와 통계학)

  • Kim, Yongdai;Cho, Kwang Hyun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.5
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    • pp.959-974
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    • 2013
  • We investigate the roles of statistics and statisticians in the big data era. Definition and application areas of big data are reviewed and statistical characteristics of big data and their meanings are discussed. Various statistical methodologies applicable to big data analysis are illustrated, and two real big data projects are explained.

Applying Service Quality to Big Data Quality (빅데이터 품질 확장을 위한 서비스 품질 연구)

  • Park, Jooseok;Kim, Seunghyun;Ryu, Hocheol;Lee, Zoonky;Lee, Jangho;Lee, Junyong
    • The Journal of Bigdata
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    • v.2 no.2
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    • pp.87-93
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    • 2017
  • The research on data quality has been performed for a long time. However, the research focused on structured data. With the recent digital revolution or the fourth industrial revolution, quality control of big data is becoming more important. In this paper, we analyze and classify big data quality types through previous research. The types of big data quality can be classified into value, data structure, process, value chain, and maturity model. Based on these comparative studies, this paper proposes a new standard, service quality of big data.

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Development of Big Data System for Energy Big Data (에너지 빅데이터를 수용하는 빅데이터 시스템 개발)

  • Song, Mingoo
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.24 no.1
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    • pp.24-32
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    • 2018
  • This paper proposes a Big Data system for energy Big Data which is aggregated in real-time from industrial and public sources. The constructed Big Data system is based on Hadoop and the Spark framework is simultaneously applied on Big Data processing, which supports in-memory distributed computing. In the paper, we focus on Big Data, in the form of heat energy for district heating, and deal with methodologies for storing, managing, processing and analyzing aggregated Big Data in real-time while considering properties of energy input and output. At present, the Big Data influx is stored and managed in accordance with the designed relational database schema inside the system and the stored Big Data is processed and analyzed as to set objectives. The paper exemplifies a number of heat demand plants, concerned with district heating, as industrial sources of heat energy Big Data gathered in real-time as well as the proposed system.