빅데이터 서비스 모델 및 사업화 주요 이슈에 대한 연구

임철수 한국차세대컴퓨팅학회 2014 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.10 No.3

스마트 혁명과 함께 이용자가 생산하는 데이터 양이 폭증하고 데이터 유형이 다양화 되면서, 이들 데이터를 수집, 축적, 분석, 활용하여 새로운 가치를 만들어 내는 빅데이터가 ICT 분야의 이슈로 부상하고 있다. 또한, 해외는 물론, 국내에서도 관련 기술 및 시장 성장에 대한 기대감이 올라가면서 다양한 서비스 모델들이 개발되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다양하고 혁신적인 빅데이터 서비스 모델들이 발굴될 수 있도록 국내 및 해외 성공사례들을 제시하고, 사업화시 고려해야할 기술적 이슈, 전문 인력 문제, 개인정보 보호 및 프라이버시 이슈들을 제기하였다.

MapReduce와 시공간 데이터를 이용한 빅 데이터 크기의 이동객체 갱신 횟수 감소 기법

최용권,백성하,김경배,배해영,Choi, Youn-Gwon,Baek, Sung-Ha,Kim, Gyung-Bae,Bae, Hae-Young 한국공간정보학회 2012 한국공간정보학회지 Vol.20 No.2

지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다. Until now, many indexing methods that can reduce update cost have been proposed for managing massive moving objects. Because indexing methods for moving objects have to be updated periodically for managing moving objects that change their location data frequently. However these kinds indexing methods occur big load that exceed system capacity when the number of moving objects increase dramatically. In this paper, we propose the update frequency reducing method to combine MapReduce and existing indices. We use the update request grouping method for each moving object by using MapReduce. We decide to update by comparing the latest data and the oldest data in grouping data. We reduce update frequency by updating the latest data only. When update is delayed, for the data should not be lost and updated periodically, we store the data in a certain period of time in the hash table that keep previous update data. By the performance evaluation, we can prove that the proposed method reduces the update frequency by comparison with methods that are not applied the proposed method.

위치증명기반 블록체인 네트워크를 활용한 사물 간 에너지 직거래 시스템에 관한 연구

김영곤(Young-Gon Kim),허걸(Keol Heo),최중인(Jung-In Choi) 한국에너지학회 2020 에너지공학 Vol.29 No.3

MapReduce와 시공간 데이터를 이용한 빅 데이터 크기의 이동객체 갱신 횟수 감소 기법

최용권,백성하,김경배,배해영 대한공간정보학회 2012 Spatial Information Research Vol.20 No.2

Until now, many indexing methods that can reduce update cost have been proposed for managing massive moving objects. Because indexing methods for moving objects have to be updated periodically for managing moving objects that change their location data frequently. However these kinds indexing methods occur big load that exceed system capacity when the number of moving objects increase dramatically. In this paper, we propose the update frequency reducing method to combine MapReduce and existing indices. We use the update request grouping method for each moving object by using MapReduce. We decide to update by comparing the latest data and the oldest data in grouping data. We reduce update frequency by updating the latest data only. When update is delayed, for the data should not be lost and updated periodically, we store the data in a certain period of time in the hash table that keep previous update data. By the performance evaluation, we can prove that the proposed method reduces the update frequency by comparison with methods that are not applied the proposed method. 지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.

ICT 응용 서비스 지능화를 지원하는 클라우드-네이티브 기반 SmartX AI 컴퓨팅 클러스터 설계 및 검증

권진철,김남곤,김종원 한국정보과학회 2019 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.25 No.12

최근 마이크로 서비스 구조(Micro Service Architecture: MSA)를 적용한 지능형 ICT 응용 서비스가 크게 증가하면서, 이들과 효과적(Effectively)이고 유연하게(Flexibly) 연계될 수 있는 AI 컴퓨팅 자원들에 대한 요구 또한 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 상기한 AI 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 클라우드-네이티브(Cloud-native) 기반의 SmartX AI 컴퓨팅 클러스터(SmartX AI Computing Cluster)의 개념을 제안한다. 여기서 클라우드-네이티브 컴퓨팅의 핵심 기술인 컨테이너 가상화와 컨테이너 오케스트레이션 기술은 분산 빅데이터/머신러닝 워크로드를 더욱 유연하고 동적으로 배포/운용할 수 있도록 도움을 준다. 제안하는 클러스터의 구성은 AI 컴퓨팅에 특화된 고성능 하드웨어와 오픈소스 소프트웨어를 중심으로 한다. 본 논문에서는 제시한 클러스터의 개념에 따라 실제 클러스터를 구축하기 위해 필요한 구체적인 하드웨어의 구성과 소프트웨어의 스택을 설계하고 제시한다. 그리고 제시한 설계에 따라 소규모 클러스터를 시험적으로 구축하여 보고, 구축된 클러스터의 기능들과 활용 방안에 대해 살펴본다. 또한 실제 빅데이터 및 분산 머신러닝 트레이닝 워크로드 운용 실험을 통해 스토리지와 네트워킹 측면에서 발생하는 병목(Bottleneck Points)을 도출하여 보고, 이를 개선하기 위한 소프트웨어 구성과 설정을 제안한다. 상기한 시도를 통해 제안하는 SmartX AI 컴퓨팅 클러스터와 실제 ICT 응용 서비스들과의 연계를 통해 효과적인 서비스 지능화의 가능성을 살펴본다. With the increasing adoption of Intelligent ICT Application Services on Micro Service Architecture (MSA), there has been a rising need for an effective and flexible AI Computing Resource. In this paper, we propose an alternative concept of a Cloud-native-based SmartX AI Computing cluster that can effectively cope with the rising AI demands. Container virtualization & container orchestration, which are key components of cloud-native computing, enable the dynamical and flexible deployment and operation of distributed BigData/ML workloads. The proposed cluster components are based on AI-driven high-performance hardware and open-source software. In this paper, we design the hardware structure and the software stack required to adopt the proposed cluster concept into actual real-world clusters. We also implement a small cluster to examine its functionality and possible uses. The paper further expands the topic by providing the results of the experiments running real-distributed BigData/Machine-learning training workloads as well as identifying bottleneck points caused by storage and networking issues. The bottleneck points are used to propose the optimized software stack and configuration required to overcome such issues. The potential of effective intelligent service is presented in the proposed SmartX AI computing cluster when linked to actual ICT application services.

국내 정밀의료의 현황과 방향성

한성민(Seongmin Han) 마인드교육융합학회 2022 마인드 교육 Vol.1 No.1

본 연구의 목적은 정밀의료에 대한 현황 고찰과 더불어 미래에의 전망을 살펴보고자 함이다. 더불어 향후 정밀의료의 방향성에 대한 논의를 위한 탐색연구로서의 의의를 가진다. 빅데이터 기술과 정보통신 기술이 결합한 바이오 의료 산업은 의료산업에서 고부가치적인 분야 중 하나로 주목받고 있다. 최근 3년 동안 의료 산업에서 화두가 되고 있는 분야는 정밀의료(precision medicine)이다. 전 세계는 차세대 의료 산업에서 정밀의료를 1순위로 뽑고 있다. 그러나 우리나라는 미국, 캐나다, 중국과 비교하면 첫 단계를 시작하는 수준이다. 현재까지 정밀의료에 대한 개념과 의미, 정밀의료의 기능과 활용 등에 대한 국내 정보가 제한적이다. 의료계에서는 정밀의료가 고평가되고 있으나 정밀의료의 현황과 방향성에 대해 조사한 문헌은 충분하지 않다. 따라서 본 연구는 정밀의료에 대한 개념과 정밀의료 산업에 대한 현황을 정리하였으며 향후 개인 맞춤형 정밀의료를 실현하기 위한 방향을 제안하였다. 정밀의료는 우리의 건강과 건강 관리에 대한 생각과 사고 방식을 바꿀 수 있는 가능성이 높다. 정밀의료가 보편화하기 전 우리는 의사와 의료 제공자는 최신 과학 및 복잡한 데이터를 활용하여 환자를 이해하고 정확한 치료를 맞춤화 할 수 있는 새로운 기술과 도구를 배워야 할 것이다. 복잡한 생각을 환자들에게 전달하기 위한 도구가 필요할 것이다. 환자들은 유전학과 생물학에 대한 환자의 개인 데이터를 어떻게 보호되는지 그리고 그것들이 어떻게 사용되고 있는지를 알고 싶어 하므로 개인 정보를 강화하기 위한 견고한 플랫폼이 필요할 것이다. 향후 정밀의료 발전을 구축하기 위해서는 과학자들의 많은 연구와 정부와 민간의 파트너십, 시민 사회, 환자, 산업 및 정책 입안자의 협력이 필요할 것이다. The purpose of this study is to examine the current status of precision medicine and the prospects for the future. In addition, it has significance as an exploratory study to discuss the future direction of precision medicine. The biomedical industry, which combines big data technology and information and communication technology, is drawing attention as one of the high value-added fields in the medical industry. The field that has become a hot topic in the medical industry for the last three years is precision medicine. The world ranks precision medicine first in the nextgeneration medical industry. However, compared to the US, Canada, and China, Korea is at the level of starting the first stage. To date, domestic information on the concept and meaning of precision medicine and the functions and uses of precision medicine is limited. Precision medicine is highly evaluated in the medical field, but the literature on the current status and direction of precision medicine is insufficient. Therefore, this study summarizes the concept of precision medicine and the current status of the precision medicine industry, and proposes a direction for realizing personalized precision medicine in the future. Precision medicine is likely to change the way we think and think about health and health care. Before precision medicine becomes prevalent, we will need doctors and healthcare providers to learn new technologies and tools that can use the latest science and complex data to understand patients and tailor precise treatments. You will need tools to communicate complex thoughts to patients. Patients want to know how to protect their personal data about genetics and biology and how they are being used, so they will need a robust platform to enhance their privacy. In order to establish the advancement of precision medicine in the future, a lot of research by scientists, partnership between the government and the private sector, civil society, patients, industry and policy makers will need cooperation.

국내 정밀의료의 현황과 방향성

한성민(Han Seongmin) 글로벌지식융합학회 2020 지식융합연구 Vol.3 No.2

본 연구의 목적은 정밀의료에 대한 현황 고찰과 더불어 미래에의 전망을 살펴보고자 함이다. 더불어 향후 정밀의료의 방향성에 대한 논의를 위한 탐색연구로서의 의의를 가진다.빅데이터 기술과 정보통신 기술이 결합한 바이오 의료 산업은 의료산업에서 고부가치적인 분야 중 하나로 주목받고 있다. 최근 3년 동안 의료 산업에서 화두가 되고 있는 분야는 정밀의료(precision medicine)이다. 전 세계는 차세대 의료 산업에서 정밀의료를 1순위로 뽑고 있다. 그러나 우리나라는 미국, 캐나다, 중국과 비교하면 첫 단계를 시작하는 수준이다. 현재까지 정밀의료에 대한 개념과 의미, 정밀의료의 기능과 활용 등에 대한 국내 정보가 제한적이다. 의료계에서는 정밀의료가 고평가되고 있으나 정밀의료의 현황과 방향성에 대해 조사한 문헌은 충분하지 않다. 따라서 본 연구는 정밀의료에 대한 개념과 정밀의료 산업에 대한 현황을 정리하였으며 향후 개인 맞춤형 정밀의료를 실현하기 위한 방향을 제안하였다.정밀의료는 우리의 건강과 건강 관리에 대한 생각과 사고 방식을 바꿀 수 있는 가능성이 높다. 정밀의료가 보편화하기 전 우리는 의사와 의료 제공자는 최신 과학 및 복잡한 데이터를 활용하여 환자를 이해하고 정확한 치료를 맞춤화 할 수 있는 새로운 기술과 도구를 배워야 할 것이다. 복잡한 생각을 환자들에게 전달하기 위한 도구가 필요할 것이다. 환자들은 유전학과 생물학에 대한 환자의 개인 데이터를 어떻게 보호되는지 그리고 그것들이 어떻게 사용되고 있는지를 알고 싶어 하므로 개인 정보를 강화하기 위한 견고한 플랫폼이 필요할 것이다. 향후 정밀의료 발전을 구축하기 위해서는 과학자들의 많은 연구와 정부와 민간의 파트너십, 시민 사회, 환자, 산업 및 정책 입안자의 협력이 필요할 것이다. The purpose of this study is to examine the current status of precision medicine and the prospects for the future. In addition, it has significance as an exploratory study to discuss the future direction of precision medicine. The biomedical industry, which combines big data technology and information and communication technology, is drawing attention as one of the high value-added fields in the medical industry. The field that has become a hot topic in the medical industry for the last three years is precision medicine. The world ranks precision medicine first in the next-generation medical industry. However, compared to the US, Canada, and China, Korea is at the level of starting the first stage. To date, domestic information on the concept and meaning of precision medicine and the functions and uses of precision medicine is limited. Precision medicine is highly evaluated in the medical field, but the literature on the current status and direction of precision medicine is insufficient. Therefore, this study summarizes the concept of precision medicine and the current status of the precision medicine industry, and proposes a direction for realizing personalized precision medicine in the future. Precision medicine is likely to change the way we think and think about health and health care. Before precision medicine becomes prevalent, we will need doctors and healthcare providers to learn new technologies and tools that can use the latest science and complex data to understand patients and tailor precise treatments. You will need tools to communicate complex thoughts to patients. Patients want to know how to protect their personal data about genetics and biology and how they are being used, so they will need a robust platform to enhance their privacy. In order to establish the advancement of precision medicine in the future, a lot of research by scientists, partnership between the government and the private sector, civil society, patients, industry and policy makers will need cooperation.