WEBGL 등 실시간 3차원 웹 서비스를 S-10X 데이터 서비스 구현에 활용함으로써 보다 폭넓은 항해정보의 공유방안을 생각하고 실제 플랫폼에 데이터를 시각화함으로써 S-10X 데이터에 활용서비스 모델을 구축하고자 한다. 이를 위하여 CESUIM 같은 오픈소스 프로젝트를 이용함으로써 데이터 시각화 및 구축 이용에 도움을 주고자 한다.
최근 디지털 기술의 발전으로 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화하고 있다. 연구데이터의 국가적 관리와 활용은 연구의 투명성과 효율성을 제고하고, 나아가 데이터 기반으로 급변하는 사회에 대비하기 위한 필수 요소이다. 주요 선진국에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 공유·활용을 위한 정책과 인프라 구축이 적극적으로 추진되고 있다. 국내에서도 2019년 국가연구개발과제 제안시 데이터 관리 계획을 제출하도록 관련 규정이 개정되었다. 데이터 관리 계획 제도가 효과적으로 실행되고 지속성을 유지하기 위해서는 연구자에게 다양한 지원 여건이 필요하다. 또한 데이터 관리 계획 가이드라인과 이행 절차는 국가 또는 기관 차원의 연구데이터 관리·활용을 위해 필수적이다. 이 연구에서는 데이터 관리 계획의 개요와 국내의 추진 현황 및 이슈를 살펴보고, 작성 가이드라인과 체크리스트, 적용프로세스, 그리고 연구기관에서의 이행방안을 제시한다.
최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.
현재 정부에서는 실수요자 중심의 맞춤형 정보 제공 계획을 수립하고, 다량의 공공정보를 개방하기 위한 제도적 장치를 마련하는 등 적극적으로 공공정보 개방 정책을 펼치고 있다. 이러한 정책을 바탕으로 개방된 공공정보의 활용성을 극대화하기 위해서는 이를 공간정보 분야로 확대할 필요성이 있으나 아직은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공정보 개방 창구인 공공데이터포털의 연동 정보를 분석하여 공간정보로 표현할 수 있는 대상을 선별하는 기준을 제시하였고, 외부시스템 간의 데이터 연계 방식을 살펴보았다. 이를 통해 공공데이터포털의 공공정보와 오픈플랫폼 간의 자료연계를 효율적으로 지원하기 위한 연계서버 모형을 정립하여 향후 오픈플랫폼과 공공데이터포털 정보를 활용한 새로운 공간정보서비스를 창출하고자 하였다.
1995년 이후 수행된 국가지리정보체계(NGIS) 사업에 따라 중앙정부와 지방자치단체는 많은 공간정보를 축적하였으며, 국토교통부는 2012년 1월 공간정보 오픈플랫폼(V-World) 서비스를 시작하여 다양한 기능과 서비스를 제공하고 있다. 하지만 사용자가 실질적으로 원하는 데이터와 민간의 비즈니스 영역에서 활용하기 위한 데이터 부재, 지자체에서의 활용 및 홍보 부족 그리고 민간협력 미흡 등의 난제로 국가 공간정보 플랫폼으로써의 확실한 돌파구를 찾지 못하고 있는 실정이다. 공간정보 오픈플랫폼이 서비스 된지 3년이 지난 현재의 연구동향을 분석하면, 주로 해외진출, 연계, 서비스개선, 활용, 향후전략에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 선진 해외의 공간정보 플랫폼 구축동향과 국내 연구동향을 분석하여, 신기술과 비즈니스 플랫폼의 개념, 서울시 공간정보 플랫폼 등을 종합하여 미래 공간정보 오픈 플랫폼의 구축을 위한 정책을 제시하고자 한다.
모바일 기기의 확산과 ICT 기술로 핀테크 혁신이 더욱 가속화 될 것으로 전망되는 가운데, 최근 금융의 화두는 '디지털 전환'이며, 여기에는 빅데이터의 활용이 주요 요소라 할 수 있다. 특히 오픈 뱅킹이라는 인프라가 마이데이터와 마이페이먼트 산업과 연계되어 금융정보의 이종결합, 자산 조회 및 이체 기능이 결합되는 오픈 파이낸스 시대가 도래고 있다. 마이데이터는 데이터 활용을 통한 가치 창출에 주목하여 나타난 개념으로, 데이터의 주체가 능동적인 자기결정권을 갖는데 의의가 있는데 현재 국내에서도 마이데이터가 시행 되며 전략적 활용방안을 모색되고 있다. 이에 본 연구는 마이데이터 관련 비즈니스 사례를 분석하여 향후 금융의 디지털 전환을 위한 전략적 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 해외 주요국가에서 마이데이터 개념을 적용한 PSD2 및 오픈뱅킹 정책을 적극 추진하고 있는 가운데 성공적인 비즈니스 모델(Mint, Information Bank, Strands)의 분석을 통해 데이터 기반 비즈니스의 타당성을 확인하고 공통점을 모색하기 위한 사례 연구를 수행하였다. 거래의 효율성과 다양성을 향상시키는 사업 모델을 제공한다는 관점에서 마이데이터는 기존의 사업 모델을 개선할 수 있는 잠재력이 있음을 확인할 수 있었다. 마이데이터는 본인 중심의 모든 데이터로부터 개별적인 데이터 생태계를 쉽게 구현하고 관리할 수 있어야 하는데 개인이 스스로 이를 관리, 통제, 활용하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 마이데이터 오퍼레이터 또는 마이데이터 서비스 제공자 역할을 할 수 있는 비즈니스 모델이 적극적으로 모색될 필요가 있겠다.
최근 오픈 사이언스 문화가 확산됨에 따라 오픈 데이터, 오픈 소스 소프트웨어와 같은 공개된 리소스들을 효율적으로 공유 및 활용하기 위한 방법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 연구 소프트웨어의 재현성을 향상시키기 위한 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 소개하고 다중 KRDC 클러스터 간 워크플로우 연계 방안을 제안한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구 소프트웨어와 분석 환경인 인프라를 결합하여 함께 제공하는 서비스로, 멀티 노드 쿠버네티스(kubernetes) 클러스터를 기반으로 동작한다. 따라서, 서로 다른 KRDC 프레임워크에 존재하는 리소스들을 하나의 워크플로우로 연계하는 것은 복잡한 사용자 인증/인가 문제, 보안 상의 문제를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 프록시(proxy) 앱을 사용하는 워크플로우 연계 기능을 제안하고, 이를 지원하기 위한 통합 인증, 인가 체계와 연계 방안을 구현한다. 제안하는 방법을 두 개의 KRDC 프레임워크를 대상으로 적용하여 제안 워크플로우 연계 방법의 유효함을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 워크플로우 연계 방법과 시나리오는 실제 멀티 클러스터 연계 방안을 구현한 사례로, KRDC 프레임워크 뿐만 아니라 다양한 쿠버네티스 기반 리소스 연계에 활용할 수 있는 우수한 결과로 사료된다.
신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.
오픈 사이언스 시대 연구데이터의 공개를 가속화하고 접근성 및 인용가능성 개선 및 연구데이터에 대한 표준화된 기술문서 제공은 또 다른 과학적 발견에 기여할 수 있어 데이터 출판이 주목을 받고 있다. 또한 출판된 데이터 역시 연구논문과 동등한 지위를 유지할 수 있는 방안으로 데이터 논문이 대두되고, 새로운 학술출판의 유형으로 데이터 저널 발간이 증가추세에 있다. 특히 생태학 분야는 대규모 연구데이터가 생산되고 관리되어야 하는 분야로 전세계적으로 데이터 저널 발간이 활발하다. 반면 국내에는 데이터 저널 연구가 초기 단계이고, 생태학 분야 데이터 저널이 전무하다. 이에 본 연구에서는 생태 분야의 데이터 저널을 발간하기 위한 전략을 탐색하고 제시하였다. 먼저 국내외 데이터 저널 발간 현황과 국내 저널 출판 현황을 조사하였다. 또한 학술출판 및 오픈액세스 정책 전문가, 생태학 학술지 발간 전문가로 구성된 전문가그룹 인터뷰를 수행하였다. 현재 데이터 저널 발간 인프라가 제대로 구축되지 않고 이에 대한 평가체제가 갖추어 지지 않은 국내 학술출판 관행을 반영하고 국내외 조사결과와 전문가 FGI를 실시 결과를 바탕으로 생태학 분야 데이터 저널 출간 방향, 데이터 논문 투고지침, 저널 구성 및 발행주기, 저널 편집위원 구성, 원고의 수급 측면에서 전략을 제시하였다.
빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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