[KEIT] 빅데이터 기반의 지식서비스

 

 

 

 

■ 국내 빅데이터 분석 기술 수준

 

현재 국내의 빅데이터 기술수준은 선진국 대비 62.6% 수준으로 3.3년 가량 뒤쳐져 있으며 동일수준까지 도달하기 위해서는 3.6년의 시간이 더 필요할 것으로 예측됨

 

 

 

본 고에서는 현재 진행 중인 대표적인 빅데이터 분석 기반의 지식서비스 개발과제 3건을 선별하여 각기 개념과 개발 방향을 소개함

 

 

 

 

1. 제조 빅데이터기반 상황분석 및 최적의사결정을 지원하는 클라우드 서비스 개발

 

 

■ 기획 의도

 

제조 현장의 데이터를 수집하여 빅데이터 분석 플랫폼에 저장한 후 빅데이터 분석을 수행하고, 다양한 중소 제조기업에서 보편적으로 활용 가능한 의사결정 시나리오를 구현하여 Open API를 통해서 적은 비용으로 활용할 수 있는 저가형 의사결정 지원 클라우드 서비스 시스템을 개발하여 제조 혁신의 기틀 마련이 목표

 

 

■ 과제 핵심기술 및 주요 연구내용

 

□ 데이터 수집 및 정규화

 

- 생산 장비와 실시간으로 연계하여 데이터를 수집할 수 있는 표준 인터페이스 및 수집 체계 개발

 

- 기계학습 기반의 데이터 정규화, 클린징, 시계열 데이터 정제 기술 개발

 

- 데이터 수집 및 분석성능 향상을 위한 데이터 수집, 처리, 정제 기능을 제공하는 전처리 SW 개발

 

 

□ 빅데이터 저장/관리/분석 플랫폼 구축

 

- Apache Hadoop, Spark 기반의 병렬 처리 분석 SW 개발

- 시계열 데이터를 저장하는 시계열 DB 연계기술 개발

- 복잡한 워크플로우를 구성, 분석하는 기능 개발

- 수집 데이터의 고해상도 처리와 통합 데이터 연산용 데이터 처리 알고리즘 SW 개발

- 지속적으로 변화하는 공정을 Follow-up 하는 적응적 분석

 

 

□ 빅데이터 분석 및 활용 시나리오 개발

 

- Top-down 방식의 보편적 제조 현장 의사결정 문제 정의

- 의사결정문제별 필요 데이터 정의

- 의사결정문제별 데이터의 부분 활용이 가능한 빅데이터 분석 방법론 연구

 

 

□ 저가형 클라우드 서비스 및 솔루션 연계

 

- 퍼블릭 클라우드의 분석 및 활용 서비스 연계, 다양화

- 데이터 분석 결과 및 의사결정지원 서비스의 공유 및 활용을 위한 Open API 개발

- 산업현장 적용 및 검증을 위해 기구축된 MES 등 정보화 인프라와 연계 및 통합

- 클라우드기반 서비스 및 솔루션들의 연계 운영이 가능한 통합 아키텍쳐 적용

 

 

 

■ 기대효과 및 파급효과

 

- 제조 빅데이터 활용을 통한 제조 스마트화로 국내 제조 산업 경쟁력 강화

 

- 제조 스마트화 핵심요소기술의 기술 자립과 가격 경쟁력 강화

 

- 오픈소스 빅데이터 분석 플랫폼 개발로 신규 시장 진입 용이

 

- 빅데이터기반 의사결정 지원 서비스 확장성 용이

 

 

 

2. 지식기반 소비자 마케팅을 위한 빅데이터 분석 지원 서비스 시스템 개발

 

 

■ 기획 의도

 

특정 산업·업종·제품 등에 대한 온·오프라인 상의 정형·비정형 빅데이터를 수집하여 정형화하고, 이종 데이터 간의 융합을 통한 복합적인 마케팅 분석이 가능한 빅데이터 분석 기반의 마케팅 리서치 서비스 시스템의 개발 및 서비스 제공이 목표

 

 

 

■ 과제 핵심기술 및 주요 연구내용

 

- 마케팅 리서치 관련 빅데이터 분석지원 서비스 프로세스 모델 개발

 

- 서비스 프로세스별 데이터 분석 방법론 개발

 

- 마케팅 리서치 지원 데이터 분석 서비스 시스템 개발

 

- 시범적용 및 검증

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

■ 기획 의도

 

고품질 서비스를 제공하는 헬스케어 플랫폼 개발을 위하여 다양한 웰니스 관련 입력 데이터의 습득, 정규화된 구조 데이터 형태로의 변환, 효율적인 저장, 그리고 웰니스 서비스 제공자에게 효율적으로 빅데이터 분석 및 시각화 정보를 제공하는 데이터 큐레이션 프레임워크 기술 개발이 목표(http://www.miningminds.re.kr)

 

 

 

 

 

 

■ 주요 연구 내용

 

- 멀티모달 센서 데이터 수집 및 동기화 기술 개발(Velocity & Variety)

 

- 라이프로그 모니터링 기술 개발

 

- 구조화된 라이프로그 표현 및 매핑 기술 개발(Variety)

 

- 빅데이터 스토리지 구축 및 실시간 데이터 저장 기술 개발(Velocity & Volume)

 

 

 

 

- 출처 및 원문보기 : [KEIT] 빅데이터 기반의 지식서비스

- 문서

KEIT PD(17-2)-포커싱이슈.pdf