클라우드 서비스에 기반한 글로벌 플랫폼 솔루션 기업은 인공지능과 빅데이터 서비스를 킬러앱으로 발전시키며 기업의 산업 솔루션을 제공하며 이것은 기업의 비즈니스 밸류 체인에 큰 변화를 가져오게 할 것이다. 제조 생산의 최적화에서 디자인과 마케팅, 유통 등이 중요해 지고 SCM와 고객 데이터가 수평적으로 연결되어 관리가 필요해지면서 기업의 모든 데이터도 하나의 플랫폼을 중심으로 데이터에 기반한 통합을 이루어 기업 의사 결정 모델을 구현하는 방향으로 발전하게 된다. 이러한 변화는 기업의 소셜, 모발 솔루션과 통합되는 디지털 혁신을 리드하고 있다. 또한 기업은 다른 기술 경쟁력을 가진 기업의 기술, 플랫폼 솔루션과 Ecosystem 비즈니스 파트너로 융합하여 새로운 비즈니스 모델을 만들고 산업과 지역의 경계를 넘어 새로운 에코시스템 마켓플레이스를 만들고 있다.
"전국에 설치되어 운영 중인 커피자판기가 몇 대가되나요?" 협회로 이런 문의를 하는 전화들이 가끔씩 걸려 온다. 이렇게 외부에서는 실질적으로 자판기 운영대수를 궁금해 하는 경우가 많다. 하지만 협회에서 내는 통계는 매년 생산량기준으로 집계가 되기 때문에 이런 궁금증을 흡족하게 풀어주지 못했다. 실제 운영 중인 커피자판기의 추정대수 정도만을 이야기 할 수 있었지, 객관적인 데이터를 제공하지 못해 왔다. 이 같은 현상은 전국에 산재해 있는 커피자판기들의 대수를 합산하여 통계를 내는 시스템을 구축하기가 힘들기 때문이다. 국내의 경우 전문 운영업자들의 수도 무척 많은 데다가, 거미줄처럼 연계된 개인 운영자까지 포함을 하면 통계 대상이 엄청 광범위해 진다. 따라서 이들을 대상으로 통계 데이터를 합산하는 일은 거의 불가능에 가깝다. 캔음료자판기의 경우는 그래도 대형 음료업체의 수량 데이터를 제공받으면 객관적인 집계가 가능한 점과는 차이가 있다. 이런 탓에 국내는 커피자판기 운영 통계에 대한 갈증이 컸다. 전국에 몇 대 커피자판기가 운영되는지 지역별 분포는 어떻게 되는지 알고자 하는 수요는 많았지만 정보공급자는 없었다. 이러한 현실에서 금호 '마켓 리서치'에서는 운영 통계에 대한 정보갈증을 해소시키는 데이터를 공개한다. 이번에 공개하는 자료는 전국에 영업 신고된 식품자판기의 전체 통계이다. 본지에서 이미 지난 2009년 여름호에 '서울시 영업신고된 식품자판기 운영 현황'을 분석한 기사를 게재하여 큰 반향을 일으킨바 있다. 하지만 이번에 공개되는 데이터는 전국을 대상으로 해 정보가치가 더 크다. 과연 전국에는 몇 대의 식품자판기가 설치되어 있고, 지역별 어떠한 분포와 특징을 나타내고 있는지를 살펴보기로 하자.
기존 웹상 HTML 사용의 경우 문서 브라우징의 역할밖에 못하여 그 자체로는 의미가 없었기에 실행 가능한 프로그램을 따로 설계하여야 했다. SGML의 서브셋인 XML을 사용할 경우 단순한 문서가 아닌 객체로 취급되어 구조화된 데이터를 표현하고 전달하고 교화할 수 있다. 이러한 이유로 JAVA와 XML을 이용한 융통성있는 웹 어플리케이션 개발이 큰 관심거리에 속하고 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠를 XML로 작성하고 JAVA를 기반으로 XMLDOM을 이용하여 그 객체를 얻어와 간단한 인터넷 기반 마켓에 적용시킨다. 또한 그 자료를 DATAMINING에 활용하는 시스템을 설계, 구현하였다. 서버에 별도의 데이터베이스를 만들고 그것을 클라이언트에 연결하는 복잡한 방법을 XML객체를 사용하는 방법으로 간단하게 대체하였다. 데이터는 XML 객체로 이루어져 상점거래가 이루어지고, 이것은 고객 분석 및 상품분석을 위한 DATAMINING에 사용할 수 있게 해준다. 이로써 단순한 XML이 여러 다양한 데이터베이스로써 역할을 하게 된다.
최근 수 년 사이에 사물인터넷(Internet of Things)에 대한 학계 및 산업계의 관심이 높다. 그러나, 아직까지 사물인터넷 기반의 제품이나 서비스 혹은 관련 기술에 대한 깊이 있는 연구 결과를 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 사물인터넷이 새로운 기술을 의미하기 보다는 기존에 연구 개발된 기술들을 바탕으로 다양한 디바이스들을 유기적으로 연결함으로써 새로운 가치나 서비스를 만들어내는 개념이기 때문이다. 문제는 이처럼 새로운 가치나 서비스를 만드는 과정이 산업계 종사자들에게조차 친숙한 것이 아니며, 그러다 보니 그러한 과정에서 발생하는 기술적이고 학술적인 부분들에 대해서도 체계적으로 연구되지 못하고 있다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 비즈니스 어프로치를 6 가지 측면에서 제안함으로써 사물인터넷 시장의 활성화와 그에 따른 관련 기술 및 학술적 연구의 단초를 제공하고자 한다. 6 가지 비즈니스 어프로치는 다음과 같다. (1) 애프터마켓형 제품을 출시하라. (2) 네트워크 효과를 이용하라. (3) 새로운 기능을 제공하기 보다는 구체적인 혜택을 제공하라. (4) 디바이스를 서비스와 연계하라. (5) 스몰데이터를 이용하라. 그리고 (6) 데이터를 합성하라. 마지막으로, 사물인터넷 개념을 바탕으로 서비스를 생성하는 과정에서 고려해야 할 사항들에 대해 소개하며 마무리하고자 한다.
기업간전자상거래 (B2B)의 활성화에 따라 주요 IT 업체들은 B2B 를 위한 다양한 솔루션을 개발하고 있으며, 그 과정에서 데이터 교환 표준으로 XML 이 널리 적용되고 있다. XML 은 인터넷상에서 구조화된 문서를 자유롭게 교환 및 정의할 수 있는 특성을 갖는다. 본 연구에서는 XML 이 최근 급속히 적용되고 있는 요인을 주목하여 기업의 도입의향을 중심으로 연구를 수행하였다. 우선 '조직간 시스템 도입 관련' 선행 연구를 참고하여 설문에 의한 실증분석방법을 통해 XML 도입의향을 연구하였다. 더불어 부차적 방법으로 XML 과 관련 언어 (SGML/HTML/EDI 등)의 특성 비교 과정을 통해 XML 의 특징으로부터 e 마켓플레이스의 등장으로 대표되는 기업 경영 환경 변화 요소를 추론을 시도하였다. 본 연구에서는 이러한 분석 결과 XML 의 도입 의향에 영향을 미치는 요소를 분석하였고, 새로운 IT 기술인 XML의 적용에서 기업환경의 중요 변화 특징에 대한 시사점을 얻을 수 있었다.
연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.
현재 안드로이드 마켓에 등록된 고혈압을 주제로 개발 된 앱 들의 경우 혈압 데이터를 안드로이드 단일 환경에서만 관리 하였다. 이러한 문제점을 보완하여 본 연구는 스마트폰과 IPTV(Internet Protocol Television) 두 개의 다른 환경에서 고혈압환자 스스로가 혈압을 편리하게 관리 할 수 있도록 스마트폰 앱을 개발하여 데이터를 복수의 환경에서 관리 하는 것을 목적으로 한다.
빅데이터는 경제개발에서 흥미로운 기회와 도전을 보여왔다. 예를 들어, 농업 분야에서 날씨 데이터 및 토양데이터와 같은 복합데이터의 조합과 이들의 분석 결과는 농업종사자 및 농업경영체들에게 귀중하고 도움되는 정보를 제공한다. 그러나 농업 데이터는 센서들과 농업 웹 마켓 등의 다양한 형태의 장치 및 서비스들을 통해 매 분마다 대규모로 생성된다. 이는 데이터 수집, 저장, 분석과 같은 빅데이터 이슈들을 발생시킨다. 비록 몇몇 시스템들이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었으나, 이들은 다루는 데이터 종류의 제약, 저장 방식의 제약, 데이터 크기의 제약 등의 문제를 여전히 가지고 있다. 이 논문에서는 농업데이터의 수집과 분석 플랫폼의 새로운 설계를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 (1) Flume과 MapReduce를 이용한 다양한 데이터 소스들로부터의 데이터 수집 방법, (2) HDFS, HBase, 그리고 Hive를 이용한 다양한 데이터 저장 방법, (3) Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 분석 모듈들을 제공한다.
스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.
Collins[1]등이 제안한 멀티 에이전트 테스트 베드는 발행/가입 시스템, 타임 릴리즈 암호 법, 그리고 익명 통신 기법에 기반을 두고 있다. 최근 Jaiswal[2]등은 Collins의 멀티 에이전트 테스트 베드를 향상시키는 프로토콜을 제안하였다. 그러나 Jaiswal의 프로토콜 또한 데이터 재전송 공격, DOS 공격, 익명성 폭로 등과 사용자와 공급자 사이의 충돌 등의 문제에 대하여 취약함을 보인다. 본 논문에서는 DOS 공격의 가능성을 줄이고, 공급자에게 티켓 토큰과 처리 순번 제공함으로써 데이터 재전송 공격을 피할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 또한 본 논문의 제안 프로토콜에서, 마켓은 공급자에게 난수 생성 방법과 결정과정의 데이터를 공유하기 위한 보간 다항식을 제공하여 사용자와 특정한 공급자 사이의 충돌을 피할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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