경기도 빅데이터 분석플랫폼 도입 및 운영방안

옥진아,조무상 경기연구원 2016 정책연구 Vol.- No.-

경기도에서도 2015년 빅파이사업의 일환으로 10개의 빅데이터 분석과제를 추진하였고, 2016년 올해는 2개의 확산사업, 1개의 융합 확산사업과 3개의 신규사업을 추진하고 있다. 뿐만 아니라, 기초 지자체에서도 각 지자체에서 필요에 의해 빅데이터 분석을 하고 있지만, 개별로 추진하다보니, 빅데이터 분석 사업에 대한 공유체계가 마련되어 있지 않아, 비슷하거나 같은 주제임에도 표준화된 모델없이 개별 분석 틀에 따라 추진되는 경우도 많고, 분석결과에 대해 어떻게 활용(적용)되었는지 알 수 없는 문제도 있다. 실제 경기도 지자체 빅데이터 분석사업 추진 담당자와 실무부서 설문조사결과에서도 과학적인 정책지원을 위해 빅데이터 분석이 필요하다고 인지하고 있지만, 실제로 빅데이터 분석사업을 추진할 전문인력도 없고, 빅데이터 분석 사업을 어떻게 추진해야 하는지, 어떤 분석을 해야하는지 등 사업발굴과 분석에 대해 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또한, 현재 각 시 · 군에서 같은 내용임에도 개별적으로 분석사업을 추진하다보니 비용적 측면에서 비효율적이기 때문에 경기도 차원에서 통합적으로 분석하거나 공통의 틀(플랫폼)에 대한 요구가 있었다. 경기도는 각 실국 및 지자체 분석 수요에 대한 수시대응하고 시범사업을 통해 분석된 결과를 토대로 지속가능한 정책지원을 위해 빅데이터 분석플랫폼에 대한 도입전략을 마련해야한다. 빅데이터 분석플랫폼은 데이터 통합관리 기능, 분석을 위한 표준모델, 표준단위, 분석기술, 정책지원기능이 필요하다. 빅데이터 사업을 기획하고 시범사업을 통해 분석결과를 피드백하고 업무에 내재화할 수 있는 시스템으로 구축되어야한다. 빅데이터 분석을 위해서는 데이터 통합관리 체계가 필요하고, 공공데이터와 민간데이터들을 수집, 분류, 정체, 표준화하여, 다양한 분석을 위한 데이터 마트를 구축해야한다. 데이터를 수집 · 구축할 때, 분석의 내용 및 결과를 고려하여 분석을 위한 표준 단위(블록)를 구축하는 것이 중요하다. 경기도 분석플랫폼 차원에서 지역을 세분화하여, 어떤 분석을 할 것인가에 따라 세분류, 중분류, 대분류 단위의 표준 블록을 구축을 하고, 공통된 블록에 각 데이터를 구축할 수 있는 환경을 제공해야 한다. 경기도 빅데이터 분석플랫폼을 도입하고 운영하기 위해서는 정책지원을 위한 빅데이터 분석플랫폼 운영에 있어서의 역할구분도 중요하다. 또한 경기도는 빅데이터 분석플랫폼을 통해서 데이터 통합관리 및 표준화하여, 이를 활용하여 다양한 분석업무를 수행할 수 있도록 지원해야할 것이며, 지속적인 모니터링과 피드백을 통해서 빅데이터 분석결과를 업무에 내재화될 수 있는 체계를 마련해야한다. 분석을 위한 플랫폼과 서비스는 경기도 빅파이추진단이 그 역할을 해야 할 것이고, 기초지자체에서는 필요한 분석내용과 관련된 데이터를 제공하고, 공동 분석에 대한 협업방안은 함께 고려해야한다. 경기도 빅데이터 분석플랫폼은 “데이터수집– 분석– 예측– 정책반영– 현안적용”되는 선순환체계(생태계)가 조성되어야 한다. 더 이상 분석을 위한 시스템이 아닌 실무에서 활용할 수 있는 시스템이 구축되어야 하며, 각 지자체에서는 경기도에 의견 및 요구사항을 제시하고, 경기도에서는 빅데이터에 대해 소통하고 공유할 수 있는 장을 마련해야 할 것이다.

온라인 플랫폼 기업의 빅데이터 독점에 관한 경쟁법상 쟁점

김범준(Kim, Beom-Joon),이채율(Lee, Chae-Yul) 한국법이론실무학회 2021 법률실무연구 Vol.9 No.2

데이터 기반 정보통신기술의 발전을 통해 글로벌 IT 기업들은 플랫폼 산업으로 그 영역을 확대하였고, 해외 주요국들은 이러한 시장의 변화에 따라 디지털 경제 활성화를 목표로 국가 발전 전략을 마련하였다. 특히, 2020년 발생한 코로나19로 인해 비대면 거래가 활성화되어 온라인으로 검색부터 주문 및 결제까지 실행할 수 있는 플랫폼 기업에 대한 수요가 폭발적으로 증가하였다. 검색엔진, 소셜 네트워크, 인터넷 쇼핑, 배달 중개 어플 등으로 대표되는 온라인 플랫폼 기업은 이용자에게 무료로 서비스를 제공하는 대신 이용자의 데이터를 확보하여 이를 기업 운영에 활용하고 있다. 예를 들어, 가입 시 제공되는 이용자의 개인정보와 서비스를 이용하며 형성되는 검색 내역·소비 패턴·식습관·대화내용 등의 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 광고를 제공할 수 있으며, 서비스 자체의 품질을 향상시킬 수도 있다. 온라인 플랫폼 시장 내에서는 이를 기반으로 사업이 운영되어 더 많은 양의 데이터를 활용하는 기업이 우위를 선점할 수 있게 된다. 이에, 거대 플랫폼 기업의 데이터 독점으로 인한 불공정행위 문제가 사회적 문제로 주목받기 시작하였다. 해외 주요국에서는 이러한 빅데이터 독점을 디지털 경제에서의 경쟁법적 쟁점으로 인식하여 규제 체계를 마련하였다. 미국은 플랫폼 기업 간 합병 심사에 있어서 데이터를 주요 쟁점으로 논의하였으며, EU도 대형 플랫폼 기업의 데이터 제공 의무를 명시하여 데이터 불균형 문제를 해결하고자 하였다. 독일의 경우 경쟁제한방지법의 개정을 통해 디지털 시장에서 발생하는 데이터 관련이슈를 규제에 반영하였으며, 일본도 빅데이터 공정경쟁 가이드라인을 마련하여 플랫폼 기업의 데이터 독점을 선제적으로 방지하고 있다. 이렇게 해외 주요국이 이미 법제와 판례를 통해 온라인 플랫폼 기업의 빅데이터 불공정행위를 규제하고 있는 것과 달리 국내에서는 주로 데이터를 개인정보보호와 연결하여 정책을 시행해왔다. 따라서 플랫폼 기업의 대용량 데이터 수집으로 야기되는 독점행위를 규제할 수 있는 구체적인 방안은 마련되지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 데이터 독점으로 인해 발생할 수 있는 경쟁제한효과를 검토한 후 디지털 경제 시장 선도국가인 미국·EU·독일·일본 등의 규제 동향을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 딜리버리히어로와 우아한형제들의 기업결합심사를 검토하여 기존 법제 개선수요를 도출하고자 한다. With the development of data-driven information and communication technologies, global IT companies have expanded their scope to the platform industry, and major foreign countries have developed national development strategies with the aim of revitalizing the digital economy. In particular, the Covid-19 outbreak in 2020 has activated non-face-to-face transactions, which has exploded the demand for platform companies that can run search, order, and payment online. Typical applications include search engines, social networks, Internet shopping, and delivery intermediary applications. Instead of providing free services to users, these online platform companies are securing user data and using it to grow their businesses. For example, personalized advertisements can be provided by analyzing data such as search contesnts, consumption patterns, eating habits, conversation contents, etc. formed by using the personal information of the users and the service itself can be improved. Within the online platform market, the business will operate based on this, allowing companies that utilize a larger amount of data to gain the upper hand. As a result, there is a problem of unfair practices caused by the data monopoly of digital giant companies. Major foreign countries such as the U.S., Germany, EU, and Japan recognized such a big data monopoly as a competitive legal issue, accumulated judicial precedents, and established regulatory systems. The United States discussed data as a major issue in reviewing mergers between platform companies, and EU also sought to address data imbalances by specifying the obligation of large platform companies to provide data. In Germany, the revision of the Competition Restriction Prevention Act reflected data-related issues in the digital market in regulations, and Japan also preemptively prevents platform companies from monopolizing data by establishing guidelines for fair competition. Unlike major foreign countries that already regulate big data unfair practices by online platform companies through legislation and precedents, Korea has mainly implemented policies by linking data to privacy. Therefore, measures to regulate monopolies by collecting large amounts of data by platform companies have not yet been developed. Therefore, this paper examines the competitive restriction effect of data monopolization and analyzes regulatory trends in the United States, EU, Germany, and other countries that lead the digital economic market. Based on this, this paper would like to examine the m&a review of Delivery Heroes and Woowa Brothers Corp. to derive demand for improvement of 「Monopoly Regulation and Fair Trad Act」.

빅테크 플랫폼의 보험산업 진입과 법적 과제

김시홍 (사)한국보험법학회 2022 보험법연구 Vol.16 No.1

빅테크 플랫폼의 보험업영역 진입에 대하여 금융당국은‘공정 경쟁'과 ‘혁신’,‘금융소비자의 편익 증대’라는 세 마리의 토끼를 잡을 심판자로서의 역할에 충실해야 한다. 빅테크 플랫폼에 대한 규제는 오프라인 위주의 획일적인 금융규제를 상향 적용할 것이 아니라, 플랫폼으로서 비대면 채널 특성에 맞는 체계적이고 특화된 맞춤 규제의 설계를 하는 것이 타당하다. 우선 플랫폼의 보험 판매·중개에 대한 라이센스를 시급히 정비할 필요성이 있다. 플랫폼 사업자가 법적인 모집자격을 갖추고 직접 서비스를 제공할 수 있도록 GA 진입요건을 개선해야 한다. 다음으로 플랫폼의 보험 판매에 대한 책임 및 행위규제도 정비해야 한다. 보험시장의 독과점화와 플랫폼 종속화, 소비자를 오인하게 하는 행위 및 손해 전가 등 우월적 지위 남용을 막고 공정경쟁 환경을 조성하기 위해서는 빅테크 플랫폼의 데이터 독점과 알고리즘의 편향성, 소비자를 오인하게 할 행위 등을 막을 각종 행위규제들을 신설해야 한다. 이를 위해 우선 보험업을 넘어서 전체 디지털금융 관점에서 빅테크 플랫폼의 특수성을 반영한 특화된 전문 규제체계 또는 법률(빅테크 감독법)을 새롭게 마련하는 것이 바람직할 것으로 본다. 온라인 플랫폼을 통해서 보험상품과 서비스를 합법적으로 제공하기 위해서는 규제 샌드박스를 통한 예외적인 특례를 권장할 것이 아니라 근본적인 규제 정비가 바람직한 해결책이 될 수 있다. 마지막으로 보험사 및 빅테크의 데이터 활용 기반 강화가 시급하다. 빅테크 플랫폼이 보험업에 진출하고 보험사의 인슈어테크가 도입되면서 보험사 및 빅테크, 그리고 제휴 사업자 등 이해당사자 간 데이터 활용에 대한 적정 규제의 필요성 높아지고 있는 것이다. 무분별한 보험데이터의 독점 및 오남용에 대해서는 엄격한 규제를 적용하되, 망분리, 금융클라우드 이용 등 금융보안 규제의 합리적 개편 방안이 시급히 마련되어야 할 것으로 보인다. 마이데이터 시행에 있어 관련 제약 요인의 해소도 시급히 해결해야 한다. 참여 사업자들 간 데이터 제공 범위나 내용에 있어 서로 차이가 큰 문제는 마이데이터 사업의 걸림돌로 작용할 것으로 보인다. 마이데이터사업의 원활한 진행을 위해서 금소법 상의 등록 없이도 맞춤형 비교 추천서비스가 가능하도록 규제 완화를 할 필요가 있다.

빅데이터 플랫폼 기반하의 미술관 융합 콘텐츠 비즈니스 접근 모델 연구

남현우(Nam, Hyun Woo) 한국전시산업융합연구원 2016 한국과학예술융합학회 Vol.24 No.-

본 연구에서는 빅데이터 기반하의 미술관 융합콘텐츠 비즈니스 모델을 수립하기 위해, PEST1) 분석에 따른 사회, 경제, 정치, 기술적 배경을 토대로 연구의 진행 목표와 방향성을 세가지로 설정하여 진행하였다. 첫째, 콘텐츠 비즈니스 산업과 동향을 기반으로 빅데이터 개념 고찰 연구, 둘째, 빅데이터 관리 및 분석 플랫폼을 개발에 대한 조사 및 분석 연구, 셋째, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 구현할 수 있는 플랫폼 제안 연구. 이상 세 가지의 연구목표를 설정하여 진행하였다. 본 연구에서는 미술관내에서 융합콘텐츠의 개념과 비즈니스를 고찰하였으며, 국내·외의 빅데이터 관리·분석 플랫폼을 개발하고 있는 현황을 분석하였다. 이러한 이론적 고찰을 바탕으로 미술관 콘텐츠 비즈니스 구성요소를 분석하였으며, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 제안하기 위하여 콘텐츠 비즈니스를 위한 플랫폼 접근방안을 시그널 라이브러리 DB 검증모델 접근방안, 고정밀 하이브리드 예측 엔진 개발 접근방안, 휴리스틱2) 예측기술과 알고리즘 구현 모델 접근방안, 예측 분석을 위한 서비스 플랫폼 접근 방안, 소셜미디어 수집·저장 분석 기술 모델 접근 방안을 제안하였다. 본 연구에서 진행된 빅데이터 기반하의 미술관 콘텐츠 플랫폼은 기본적으로 시그널 분석에서부터 접근이 이루어진다. 미술콘텐츠에 대한 시그널 라이브러리 DB를 설계하고, 시그널에 대한 개발 및 검증이 이루어져야 한다. 다음은 미술 콘텐츠에 맞는 고정밀 하이브리드 예측 엔진을 개발해야 한다. 하이브리드 예측엔진은 기계학습기반의 예측기술과 논리규칙 기반의 휴리스틱 예측기술, 상호융합 하이브린드 알고리즘의 순서로 진행되어진다. 다음은 예측분석을 위한 서비스 플랫폼을 개발해야 하며, 시범운영을 해야 한다. 본 연구는 미술관 콘텐츠 비즈니스의 분류체계와 플랫폼을 제안한 연구는 전무한 상황이기 때문에 미술콘텐츠 비즈니스의 기반연구이고, 토대연구가 될 것이다. 향후 미술관 빅데이터 플랫폼 기반하의 콘텐츠 비즈니스 모델에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 구체화된 연구가 필요할 것으로 보여지며, 추가적으로 콘텐츠 라이센스, 컨설팅 서비스에 대한 심도 깊은 연구도 필요하다. In order to establish a museum convergent contents business model based on big data, this study was conducted by setting three goals and directions based on social, economic, political and technological background according to PEST analysis. Three research goals of this study were first, exploration on the concept of big data based on the trend of contents business industry, second, survey and analysis on management of big data and development of analysis platforms and third, suggestion of platform to establish museum contents business model. This study explored the concept of convergent contents and business within museums and analyzed development status of domestic and overseas big data management and analysis platforms. Based on this theoretical exploration, study analyzed constituting factors of museum contents business and, in order to suggest museum contents business model, study proposed signal library database verification model approach, high-precision hybrid prediction model development approach, heuristic prediction technology and algorithm realization model approach, service platform approach for prediction analysis and social media collection, storage and analysis technology model approach to develop a platform. Museum contents platform based on big data developed by this study was basically approached from signal analysis. Signal library database on art contents must be designed and development and verification on signal must be conducted. Next, high-precision hybrid prediction engine which fits art contents must be developed. Hybrid engine proceeds in the order of prediction technology based on machine learning, heuristic prediction technology based on logical rule and inter-convergent hybrid algorithm followed by development of service platform for prediction analysis and pilot test. Since there is no study which suggested classification system and platform of museum contents business, this study will be a basic and fundamental study for art contents business. As demand for contents business model based on museum big data platform is predicted to rapidly increase in the future, more details studies are required and in-depth studies are required on contents license and consulting services as well.

플랫폼 서비스 운용환경에서 빅데이터 플로우 관리를 통한 장애 상황 관리 방법

백송기,임재현 중소기업융합학회 2021 융합정보논문지 Vol.11 No.5

최근 글로벌 플랫폼 서비스사업자가 제공하는 플랫폼 서비스의 장애로 전 세계적으로 특정 콘텐츠 서비스가 불가한 상황이 발생하고, 글로벌 서비스 시장에 사회 경제적으로 상당히 큰 문제를 초래하고 있다. 플랫폼 서비스의 안정성 확보를 위해서는 지능화된 플랫폼 운용 관리가 요구된다. 또한, 플랫폼 장애를 사전에 예방하고 대응할 수 있는 지능형 관리 기술이 필요하다. 본 연구에서는 플랫폼 운용 환경에서 비정상적인 서비스 상태 및 장애를 신속하게 감지 대응하기 위한 플랫폼 빅데이터 플로우 관리 기법 및 관리 모듈 구현 방안을 제안하였다. 서비스 및 장애 상황 감시 특성 분석 결과 빅데이터 플로우 관리 기법이 장애 감시 측면에서 전통적인 네트워크 관리 방법에 비하여 비정상적인 장애 상황 감지 및 장애 대응 특성이 30%이상 개선됨을 확인하였다. 빅데이터 플로우 관리 방법의 경우 플랫폼 시스템 장애 및 비정상적인 서비스 상태를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있으며 AI 기반 기술과 연계시 플랫폼 관리를 지능적으로 수행하고 장애 예방보전 능력은 크게 향상될 수 있을 것으로 기대된다. Recently, a situation in which a specific content service is impossible worldwide has occurred due to a failure of the platform service and a significant social and economic problem has been caused in the global service market. In order to secure the stability of platform services, intelligent platform operation management is required. In this study, big data flow management(BDFM) and implementation method were proposed to quickly detect to abnormal service status in the platform operation environment. As a result of analyzing, BDFM technique improved the characteristics of abnormal failure detection by more than 30% compared to the traditional NMS. The big data flow management method has the advantage of being able to quickly detect platform system failures and abnormal service conditions, and it is expected that when connected with AI-based technology, platform management is performed intelligently and the ability to prevent and preserve failures can be greatly improved.

빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 시스템 구현 모델 연구

한기형,정형종,이두식,채명희,윤철희,노규성 한국디지털정책학회 2014 디지털융복합연구 Vol.12 No.8

개인정보 보안강화 및 빅데이터 활성화를 위한 새로운 빅데이터 플랫폼 제시

송민구 한국디지털정책학회 2016 디지털융복합연구 Vol.14 No.12

온라인 플랫폼 기업결합의 경쟁제한성 판단 기준으로서 빅데이터에 대한 연구

박창규 한국경영법률학회 2024 經營法律 Vol.34 No.3

최근 미국, EU, 우리나라에서는 온라인 플랫폼 기업결합에 대한 규제가 강화되고 있다. 미국은 기업결합가이드라인을 개정하면서 시장구조적 추정 조항을 신설하는 등 과거와 결이 다른 집행을 예고하고 있다. EU는 DMA 제14조와 EUMR 제22조의 새로운 해석을 통해 온라인 플랫폼 기업결합을 강하게 규제하려고 한다. 우리나라도 거래금액을 기초로 한 사전신고제도, 정보자산 개념의 도입, 디지털 경제의 특성을 반영한 기업결합 심사기준의 개정 등을 통해 온라인 플랫폼에 대해 다양하고 구체적인 심사 기준을 제시하려고 한다. 이러한 규제는 킬러인수, 혼합결합, 빅데이터 수반 기업결합에 대한 규제를 포함하는데, 특히 빅데이터는 온라인 플랫폼의 핵심 자산으로서 기업결합의 경쟁제한성 판단기준으로서 새롭게 고려되어야 할 필요성이 있다. 기업결합의 경쟁제한성 판단기준으로서 빅데이터를 검토할 경우 (i) 기업결합 후 데이터 집적, (ii) 데이터의 오용, (iii) 데이터의 고착 효과, (iv) 데이터로 인한 진입장벽의 강화 등이 검토 요소로서 고려되어야 한다. 첫째, 데이터 집적은 (a) 결합회사의 데이터 수집 능력, (b) 데이터의 양, 가치, 다양성, 속도와 같은 데이터의 특징과 유형, (c) 유사한 데이터에 대한 경쟁사업자의 접근 가능성, (d) 데이터 집적에 대한 경쟁사업자의 대응 전략 등이 고려되어야 한다. 둘째, 데이터의 오용은 (a) 데이터 사용권의 취득과 (b) 데이터의 결합 가능성 등이 고려되어야 한다. 셋째, 데이터의 고착 효과는 (a) 양면시장성, (b) 간접네트워크, (c) 피드백루프 현상, (d) 멀티호밍 가능성 등이 고려되어야 한다. 넷째, 데이터로 인한 진입장벽의 강화는 (a) 기업결합 후의 데이터 수집능력의 규모, (b) 기업결합 전의 자체 보유한 데이터의 수준, (c) 기업결합 전후 데이터 수집능력과 데이터 가치의 변화 등이 고려되어야 한다. 빅데이터에 대한 활발한 논의에도 불구하고 현재까지 빅데이터 자체가 기업결합의 승인을 결정하는 요소로 작용한 적은 거의 없다고 할 수 있다. 빅데이터는 기업결합의 경쟁제한성 판단에 있어서 고려되어야 하는 필수적인 요소지만, 아직까지는 기업결합의 경쟁제한성 판단의 결정적 요소로 보기는 어렵다. 하지만 온라인 플랫폼이 발전할수록 빅데이터의 중요성은 커질 것이며, 따라서 향후에는 온라인 플랫폼 기업결합의 경쟁제한성 판단 기준으로서 빅데이터의 의미는 더욱 더 중요하게 될 것이다. Recently, the regulations on online platform mergers have been tightened in the US, EU, and Korea. The U.S. Agencies have revised the merger guidelines and added a new structural presumption, which signals a change in enforcement from the past. The European Commission intends to regulate online platform mergers through Article 14 of the DMA and a new interpretation of Article 22 of the EUMR. Korea is also trying to provide various and specific screening standard for online platforms through a premerger notification program based on the transaction amount, the introduction of the concept of big data, and efforts to revise the merger guideline to reflect the characteristics of the digital economy. These regulations include the regulation of killer acquisitions, conglomerate merger, and big data-driven mergers, and big data is a core asset of online platforms and needs to be considered as a new standard to establish anticompetitive effects of merger. When reviewing big data as a standard to establish anticompetitive effects of merger, the following factors should be considered: (i) accumulation of data after the merger, (ii) data-misuse, (iii) lock-in effect by data and (iv) increasing barriers to entry by data. First, accumulation of data should consider (a) the merged firm’s ability to collect data; (b) the nature and type of data, such as the volume, value, variety, and velocity of the data; (c) competitors' access to similar data; and (d) competitors' strategies to respond to accumulation of data. Second, data-misuse should consider (a) the acquisition of the right to use data and (b) the possibility of combining data. Third, the lock-in effect by data should consider (a) two-sided market, (b) indirect network effect, (c) feedback loops, and (d) multi-homing. Fourth, the increasing barriers to entry by data should consider (a) the size of the ability to collect data after the merger, (b) the level of the merging firm’s own data before the merger, and (c) the change in the ability to collect data and data value before and after the merger. Despite the open debate on big data, big data itself has rarely been a decisive factor in the approval of mergers to date. Big data is an essential factor to be considered in but it is not yet a decisive factor in establishing anticompetitive effects of merger, However, as online platforms develop, the importance of big data will increase, and therefore, the significance of big data as a standard to establish anticompetitive effects of online platform merger will become even more important in the future.

제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼 연구

구진희 중소기업융합학회 2017 융합정보논문지 Vol.7 No.5

IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다. As major ICT technologies such as IoT, cloud computing, and Big Data are being applied to manufacturing, smart factories are beginning to be built. The key of smart factory implementation is the ability to acquire and analyze data of the factory. Therefore, the need for a big data analysis platform is increasing. The purpose of this study is to construct a platform for big data analysis of manufacturing process and propose integrated method for analysis. The proposed platform is a RHadoop-based structure that integrates analysis tool R and Hadoop to distribute a large amount of datasets. It can store and analyze big data collected in the unit process and factory in the automation system directly in HBase, and it has overcome the limitations of RDB - based analysis. Such a platform should be developed in consideration of the unit process suitability for smart factories, and it is expected to be a guide to building IoT platforms for SMEs that intend to introduce smart factories into the manufacturing process.

공무원의 빅데이터 생태계 및 활용 인식 연구 -빅데이터 및 정보화 관련 담당자를 중심으로

기정훈 한국엔터프라이즈아키텍처학회 2018 정보기술아키텍처연구 Vol.15 No.4

본 연구에서는 빅데이터 및 정보화 관련 담당 공무원들의 빅데이터 생태계 및 활용에 대한 인식을 알아봄을 통해서 정부정책 및 정부운영에 빅데이터를 효과적으로 적용할 수 있는 방안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 설문조사는 우리나라의 현행 빅데이터 구축 및 활용에 대한 수준의 측정과 빅 데이터 생태계에 대한 인식수준 확인, 그리고 향후 정부정책을 수립하는데 있어 빅데이터 활용방안 등에 대한 의견수렴과 보다 객관적인 실태파악과 개선방향에 대한 다양한 시각을 확보하기 위해서 실시하였 다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 공공분야에 있어서 빅데이터는 플랫폼의 기술수준과 보안 기술 수 준을 제외하고, 모든 부문 즉, 인력양성, 법령정비, 추진체계, 인식홍보, 역기능 개선 등 총체적인 어려움 에 봉착해 있다. 둘째, 현행 빅데이터 생태계 내에서 빅데이터의 수집, 거래, 분석, 활용 등 모든 부문에 서 개선이 요구된다. 셋째, 개인정보 비식별 방안과 정책분야 SNS 빅데이터 분석 활용 경우에 공무원들 은 잘 알고 있었고 그 필요성과 업무에 활용에 대한 긍정적인 반응을 보이고 있다. This study is designed to suggest an effective measure to apply a big data into government policy and administration by probing the perception of big data or information field government officials about a big data ecosystem and applications. The survey of this study includes a level of big data building and application, a perception of big data ecosystem, a big data strategy for government policy, and policy implications of big data application. The results of the research are as follows. First, the public sector big data lacks in human resources, law and regulation, driving system, and promotion. Its platform's technical level and protection technology are relatively higher compared to other fields. Second, it is called for improvement in public sector big data in terms of data collection, transaction, analysis, and application. Third, public officials are well aware of non-identification of personal information, and social network service application of public policy. Their responses to tasks of these issues are very positive.