빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 모든 데이터를 의미하며 규모가 방대하고 생성주기가 짧고 다양한 형태를 가지는 특성이 있다. 스마트폰과 인터넷이 대중화되면서 사용자들이 남기는 데이터의 양과 종류는 점점 더 큰 규모로 생성되고 있으며 생성된 빅 데이터로 부터 사용가치가 있는 정보만을 추출하여 활용하는 시기로 전환되고 있다. 빅데이터는 또한 의료 산업이나 보건 분야에도 응용될 수 있으며 IoT, 스마트 헬스케어등의 기술과 함께 융합되어 시너지 효과를 창출하고 있다. 그러나 방대한 데이터를 의미있고 안전하게 활용하기 위해서는 정보보호 등의 선행과제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 의료 빅데이터 활용사례와 기대효과, 해결과제, 마지막으로 의료 빅데이타의 미래전망을 분석한다.
최근 등장한 IoT(Internet of Things)는 개인과 기업에게 효율성 및 편의성을 제공해 줄 것으로 예상되는 기술로 주목받고 있으며, 이에 대한 관심과 투자가 점점 증가하고 있다. IoT의 정착은 빅데이터를 생성시키는 환경을 만듦으로써, 빅데이터분석을 통해 사회전반에 걸쳐 효율성을 증대시킬 뿐만 아니라 새로운 서비스 창출의 기반이 될 수 있다. 하지만 일각에서는 IoT 기술이 새로운 가치를 제공해 주는 이면에, 다양한 프라이버시 침해요소가 존재한다고 주장한다. 사용자가 IoT 서비스를 사용할 때 느낄 수 있는 프라이버시 침해에 대한 우려는 장기적으로 사용자의 수용을 저해할 수 있기 때문에, IoT 산업의 빠른 발전속도에 제동을 걸 수 있다. 따라서 본 연구에서는 IoT 환경에서 발생할 수 있는 사용자 프라이버시 침해를 세 가지 측면(기술적 위협, 서비스제공자의 위협, 정책에 대한 신뢰)에서 살펴보고 프라이버시 우려에 미치는 영향 수준을 비교해 보고자 한다.
데이터의 양은 기술의 발전으로 크게 증가하였고 이를 처리하기 위해 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 플랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 하둡이며, 하둡은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 하둡의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 임포트된 데이터의 업데이트나 삭제가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 구조는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 배치를 통해 생성된 배치뷰와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 실시간뷰를 활용해 기존 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.
제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.
우리나라 헌법에는 "국가는 재해를 예방하고 그 위험으로부터 국민을 보호하기 위하여 노력하여야 한다"고 규정하고 있다. 즉 국가는 국민의 생명과 재산을 잠재적 위험으로 부터 보호할 보호의무 수행자인 것이다. 재난재해는 가장 중요한 범세계적 이슈이며 재난 범위가 기존 지진, 산사태, 수해, 화재 등의 자연재해에 국한되지 않고, 사이버 테러, 질병 등 세계화에 따른 재난 범위 확장이 이루어지고 있다. 사물 인터넷 등장과 인공지능을 통한 빅데이터 분석 능력이 높아지는 현대사회에서 이를 활용한 재난재해 방재 서비스 시스템 구축은 국가 우선 책무이다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용한 각 나라의 재난재해 방지 서비스에 대해 살펴보고자 한다. 이를 통해 IoT 기술을 활용한 재난재해 서비스에 대한 전략 수립을 세우는데 기반이 될 수 있을 것으로 판단된다.
가까운 미래에는 빅데이터의 많은 부분을 IoT 데이터가 차지할 것이라는 전망이 나오고 있다. 그에 따라, IoT 데이터의 많은 부분을 차치하는 센서 데이터에 관한 관심과 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 여러 분야에서 활용되고 있는 센서 데이터는 분석할 때 실제와는 다른 값인 이상치를 포함하게 되면 정확한 분석이 어려우며, 왜곡된 결과가 도출되어 활용할 수 없는 경우가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 정확한 결과를 도출하기 위해 수집된 원자료를 분석하기 전에 이상치 탐지 및 제거를 하였다. 또한, 점점 늘어나고 있는 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 메모리 접근방식인 스파크를 사용한 분산처리환경에서 처리하였다. 맵리듀스 기반의 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 구현하였으며, 각 단계를 매퍼와 리듀스로 구현하였다. 제안한 기법의 평가를 위해서 3가지 환경에서 비교하였으며, 그 결과 이상치 탐지 및 제거를 하고자 하는 데이터의 용량이 커질수록 스파크를 이용한 분산처리환경에서의 처리가 가장 빠르다는 결과를 얻었다.
급성장하고 있는 빅데이터 시장에서 주목받는 스포츠분야의 초창기 빅데이터 활용 범주는 선수의 기량과 경기력 향상을 위한 빅데이터 분석이 주를 이루었고, 이후 스포츠 환경 변화의 흐름으로 사물인터넷과 인공지능 기술과 같은 ICT 기술의 적용을 통해 보다 섬세하고 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 '빅데이터 기술'이 적용되었다. IT기업인 알리바바는 기존의 인터넷 콘텐츠의 유통 플랫폼을 통해 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 새로운 스포츠 경험을 제공하고자 빅데이터를 활용하였으며, 가상현실을 활용한 스포츠콘텐츠도 빅데이터 분석을 통해 기술 훈련에 활용되고 있다. 향후 스포츠콘텐츠의 빅데이터의 활용은 스마트 환경에서 무궁무진한 가치와 가능성을 가지고 있으나 스포츠콘텐츠를 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼의 부족과 한계점을 극복하는 것이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 스포츠콘텐츠를 제공하는 기업 또는 제공자의 인식의 전환과 스포츠 콘텐츠를 제공할 수 있는 전문인력을 양성하고 확보하는 것이 중요하며, 또한 스포츠콘텐츠로부터 쏟아지는 빅데이터를 체계적으로 관리 활용을 위한 시스템 개발을 위한 정책 추진이 필요하다. 이 외에도 빅데이터 활용에 있어 개인정보 노출문제를 해결하기 위한 사회적 논의를 통한 법적 제도 마련의 노력이 요구된다.
In the information society represented by the Fourth Industrial Revolution, various types of data and information that are difficult to see are produced, processed, and processed and circulated to enhance the value of existing goods. The IoT(Internet of Things) paradigm will change the appearance of individual life, industry, disaster, safety and public service fields. In order to implement the IoT paradigm, several elements of technology are required. It is necessary that these various elements are efficiently connected to constitute one system as a whole. It is also necessary to collect, provide, transmit, store and analyze IoT data for implementation of IoT platform. We designed and implemented a big data processing IoT platform for IoT service implementation. Proposed platform system is consist of IoT sensing/control device, IoT message protocol, unstructured data server and big data analysis components. For platform testing, fixed IoT devices were implemented as solar power generation modules and mobile IoT devices as modules for table tennis stroke data measurement. The transmission part uses the HTTP and the CoAP, which are based on the Internet. The data server is composed of Hadoop and the big data is analyzed using R. Through the emprical test using fixed and mobile IoT devices we confirmed that proposed IoT platform system normally process and operate big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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