소개글
레포트용으로 작성되었습니다.
빅데이터 내용의 이해와 분야별 적용사례가 기술 되었습니다.
목차
I. 빅데이터 개요 4
1. 빅데이터 정의 4
2. 빅데이터 동향 5
2.1. 주요 국가별 빅데이터 동향 5
2.2. 주요 기업별 빅데이터 동향 5
II. 분야별 빅데이터 사례 6
1. 공공부문 6
1.1. 미국 국세청 (탈세 방지 시스템) 6
1.2. 일본 (지능형 교통안내 시스템) 7
1.3. 한국석유공사 (국내 유가 예보) 8
2. 기업부문 10
2.1. 월마트 (소셜데이터 분석) 10
2.2. 자라 (점포별 실시간 데이터 분석) 11
2.3. 현대.기아차 (문서 중앙화 시스템) 13
3. 의료부문 14
3.1. 미국 국립보건원 (Pillbox 프로젝트) 14
3.2. 건강보험회사 웰포인트 (환자치료 슈퍼컴퓨터 시스템) 15
3.3. 연세대학교 의료원 (HooH 헬스 케어 시스템) 17
4. 사회부문 18
4.1. 샌프란시스코 (범죄 예방 시스템) 18
4.2. 일본 (재난대응 강화 시스템) 19
4.3. 서울시 (실시간 폭우지도) 20
본문내용
빅데이터 개요
빅데이터 정의
빅 데이터는 ‘현재 시스템으로 처리 가능한 범위를 넘어서는 데이터’로 정의된다. 또한, 페타(Peta: 1015), 엑타(Exa: 1018), 제타(Zeta: 1021)바이트 등 기존의 데이터단위를 넘어서는 엄청난 양(Volume), 데이터의 생성과 흐름이 매우 빠르게 진행되는 속도(Velocity), 사진, 동영상 등 기존의 구조화된 데이터가 아닌 다양한(Variety) 형태의 정보 등 3가지 속성을 가진 데이터가 ‘빅 데이터’라는 게 대다수 전문가들의 공통된 의견이다. 가트너는 3V에 복잡성을 추가해 3V+C로 정의하기도 한다.[1]
구분 주요 내용 규모(Volume)의 증가 기술적인 발전과 IT의 일상화가 진행되면서 해마다 디지털 정보량이 기하급수적으로 폭증 → 제타바이트(ZB) 시대로 진입 다양성(Variety)의 증가 로그기록, 소셜, 위치, 소비, 현실 데이터등 데이터 종류의 증가
텍스트 이외의 멀티미디어 등 비정형화된 데이터 유형의 다양화 복잡성(Complexity)증가 구조화되지 않은 데이터, 데이터 저장방식의 차이, 중복성 문제 등
<중 략>
( 다양한 기기를 활용한 신속한 재난 대처로 관련 인력 낭비 감소
서울시 (실시간 폭우지도)
스마트 기기의 실시간 공유 정보로 수해 예방 및 실질적 수해대책 마련
- 각 지역의 사용자들이 실시간으로 공유한 사진 정보를 바탕으로 지역별 수해현황 분석
- 커뮤니티 맵을 통해 시민의 의견을 반영할 수 있는 환경 마련
추진목적 및 배경
기상이변으로 인한 수해로 다수의 피해 및 안전사고 발생
( 기상이변과 여름철 집중호우를 대비해 철저한 수방시스템 구축 필요
- 서울시는 2010년 5월부터 재난안전 대책본부를 본격적으로 가동하고, 수해예방을 위한 24시간 비상근무 체제에 돌입
- 재난안전 대책본부는 첨단 방재 기능을 갖춘 119 상황실과 실시간으로 정보를 공유하여 침수피해 발생시 적극 대처할 수 있는 시스템 개편
- 재개발, 재건축현장 등 공사현장에 방치된 자재를 정비해 집중 호우시 수로가 막히는 일이 없도록 정비 노력
추진내용
서울시와 다음커뮤니케이션은 커뮤니티 맵을 만들어 폭우지도를 구축
( 아고라와 트위터를 통해 제보된 수해지역 사진과 위치 정보를 결합한 커뮤니티 맵 폭우 지도 구축
참고 자료
빅 데이터 활용과 관련기술 고찰, 한국콘텐츠학회 제10권 제1호, 2012
빅 데이터와 스마트교육, 한국교육학술정보원, 2012
빅 데이터 기술과 주요 이슈, 한국전자통신연구원, 2012
공공분야에서의 빅 데이터 활용을 위한 지식자산 구축, 한국전자통신연구원, 2012
빅 데이터 활용사례를 통한 인사이트 추출의 효용성 평가, 서울과학기술대학교, 2012
Big Data 글로벌 10대 선진 사례, 한국정보화진흥원, 빅데이터 전략연구센터, 2012
빅 데이터로 진화하는 세상, 한국정보화진흥원, 빅데이터 전략연구센터, 2012