최근 빅 데이터는 4차 산업 혁명시대에 주요한 패러다임으로 주목받고 있다. 기업의 빅 데이터 활용은 고객의 행동을 선 예측하여 기업의 경쟁력을 강화시키고, 생산성 향상과 비즈니스 혁신을 가능하게 한다는데 의미가 있으며, 이는 패션 분야 에 있어서도 예외가 아니다. 본 연구는 국내 패션부문에서 활용되고 있는 빅 데이터에 관한 연구로서 연구의 목적은 국내 패션업계의 빅 데이터 활용에 대한 실제적인 동향을 사례를 중심으로 파악하고자 하였다. 결론적으로 국내 패션관련 부문의 빅 데이터 활용에 관한 실제 동향은 ‘빅 데이터 활용 초기단계의 한계성과 현실적인 운 용방식의 채택’으로 압축할 수 있었으며, 이는 각 사의 사업영역과 업태를 기초로 그 내용을 분류할 수 있었다. 다시 말해, 현재 패션관련업계의 빅 데이터는 활용 초기단계라는 시간과 비용의 한계성에 의해 데이터 수집과 분석의 범위에 있어 제 한적일 수밖에 없다. 따라서 빅 데이터의 분석결과를 사업에 이용하는 업체는 그 활용 목적에 따라 로그 분석, 딥러닝, 텍 스트 마이닝 등 적합한 데이터의 활용 및 분석의 기법을 선택하여 현실적인 범주 내에서 적절하게 운용하고 있음을 연구를 통해 확인할 수 있었다.

Many of the structures constructed since the 1970s have begun to deteriorate. As a result, safety inspection / diagnosis and maintenance are expected to increase further, and long-term and systematic measures are urgently needed to prepare for the aging of major infrastructures. Currently, the safety inspection and maintenance of the structure is carried out by the method based on the utilization of the measurement data and the manager's experience, but the reliability and the accuracy are still insufficient. In other words, there is a limit to understanding the state change of bridges, such as abnormal behavior and gradual damages, therefore, it is necessary to have an accurate and reliable monitoring process using new techniques and systems. For this reason, I would like to examine the possibility of using cloud and big data in the field of infrastructure safety management.

This study is exploring objective awareness of forest therapy by consideration of popular perception about forest therapy through analysis of big data. The purpose of this study is the deduction of meaning information through analysis in the viewpoint of big data at online social network service (SNA) about ‘forest therapy’. Accordingly, their main way of research became contents analysis of keyword linked to forest therapy. The study mainly grasped ‘forest therapy’ and analyzed ‘forest healing’, ‘forest bathing’, ‘forest interpreter’ comparatively. The period of study was from Sep. 8th to Oct. 8th, 2015 (during 30 days), and SNA such as blog or twitter became the subject of search. First, awareness of the forest therapy on SNS has been talked about a lot of properties (forest healing, phytoncide, stress, experience, health) or places (forest, seoul) psychology-related terms (various, stress). Second, public opinion on these terms could be found that there were plenty of positive public opinion than neutral. Third, the keywords related to the forest healing could be found that there were differences, depending on the subject to experience the program and ongoing environment. This study is significant in that the awareness among the general public about the forest healing were searched and it could provide an alternative for the activation of forest healing. We expect this study to be a starting point of research utilizing Big Data in the field of forest therapy and to be used as the basis for forest healing policy, program development, public relations and marketing by identifying and recognizing the characteristics of forest healing of SNS era.

과거 반복된 대형재난의 발생은 재난상황관리의 중요성을 환기시켰고, 재난상황관리를 위해서는재난현장과 상황실 간의 신속한 정보 공유와 원활한 소통이 전제되어야 함을 알게 되었다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 2012년부터 Smart Technology와 Bigdata Technology를 융합한 통합재난상황관리 시스템인 스마트빅보드의 개발을 시작하였으며, 현재 복수의 테스트베드를 위해 지자체를 대상으로 시범 사업을 운영하고 있다. 스마트빅보드는 여러 가지 재난정보를 웹기반의 전자지도에 모아서 표출 함으써, 위험상황을 한눈에 파악하고, 재난 유형별 맞춤형 재난 상황관리를 가능하게 하는 재난상황관리 통합시스템이다. 스마트빅보드가 기존의 재난상황관리 시스템과 차별된 점은 SNS를 통해 생산되는 빅데이터와 영상스트리밍 기술이다. 빅데이터기술은 트위터로 생산되는 SNS정보를 재난관련 71가지 키워드로 분류하고 분석하여 재난에 관련된 키워드 중 급상승 하는 것을 포착하여 알람으로 표출해준다. 실제로 ‘판교추락사고’나 ‘2014 한아세안정상회담’ 당시 추락사고와 테러에 관한 키워드가 급상승하였고 이것을 알람으로 확인 할 수 있었다. 또한 CCTV가 없는 음영지역에 재난이 발생할 경우 영상스트리밍기술을 통해 재난현장의 영상을 상황실에 실시간으로 전송할 수 있으며, 양방향 TEXT 전송 기능을 이용하여 현장과 상황실 간의 소통도 가능하다. 이러한 영상스트리밍 기술은 재난현장 뿐만 아니라 안전이 우려되는 위험지역을 방문할 때에도 유용하게 사용된다. 현재 지자체를 대상으로 운영되고 있는 시범 사업의 결과는 추후 스마트빅보드 고도화 사업에 적용되어 보다 효율적으로 재난상황을 관리하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

최근 인터넷, 스마트기기의 발달과 소셜 미디어의 등장으로 데이터가 기하급수적으로 증가하는 빅데이터 시대가 도래하였다. 빅데이터는 IT 기기 및 사회발전과도 상호 연관적이다. 기존에 예측, 분석이 불가능하였던 데이터들을 여러 분석방법을 통하여 의미있는 데이터를 획득하기 위하여 여러 분야에서 연구되어지고 있다. 가뭄의 경우 발생범위와 심도를 예측하기 힘든 자연재해 중 하나이다. 본 연구에서는 가뭄심도를 파악하기 위하여 빅데이터 분석기법 중 데이터 마이닝(Data Mining)과 구글 트랜드(Google Trend)를 적용하였다. 이때, 구글 트랜드는 가뭄과 관련된 키워드(가뭄, Drought)를 분석하였고, 데이터 마이닝은 국내 3개 언론매체(경향신문, 매일신문, 연합뉴스)의 자료를 토대로 하였다. 빅데이터를 이용한 가뭄해석의 적정성을 평가하기 위하여 전국 6개 광역시, 2개 특별자치지구의 최근 4년간의 강수량을 바탕으로 표준강수지수(SPI)를 산정하고 구글 트랜드 결과와 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 향후 가뭄에서의 빅데이터 활용 가능성을 확인하였고 관련 연구 및 방재정책수립의 기초자료로서 사용되길 기대한다.

최근 들어 빅데이터(Big Data)가 경제, 사회적으로 주목을 받고 있다. 지난 10여 년간 IT 기술의 발전, 인터넷의 대중화, 데이터 분석 기술의 발전이 눈에 띄게 이루어져 엄청난 데이터가 생성되었다. 특히 스마트 폰을 비롯한 모바일 기기가 광범위하게 보급되고 소셜 미디어 (Social Media)의 사용이 급속도로 늘면서 개인정보부터 정치, 환경에 이르기까지 폭넓은 데이터의 수집이 가능해졌다. 과거에는 특정 용량 이상이나 기존 데이터베이스로 처리가 불가능한 규모의 데이터를 칭했고, 대용량 데이터를 다루는 일부 소수 전문가나 기업의 기술적 이슈에 불과했으나, 이제는 경제, 경영, 사회의 각 영역에서 필수 자산으로 인식되고 있다. 특히 빅데이터가 가진 잠재가치는 다양한 산업의 글로벌 기업들이 경쟁우위를 확보하고자 앞 다투어 투자를 할 정도로 크며 사회 문화적 파급효과의 측면에서도 중요한 주제가 되고 있다. 본 연구는 빅데이터가 가질 수 있는 핵심적인 맥락을 살펴보고, 그에 기초하여 빅데이터가 내포하는 여러 다양한 가능성과 함의들을 짚어보고자 한다.

정보통신기술의 발전과 모바일 단말 및 인터넷 서비스 확산으로 인해 데이터가 폭증하고 있어 데이터를 수집·관리하여 가치를 창출하고 이를 기반으로 정부정책 결정에 활용하는 능동형 스마트 정부 구현의 요구가 날로 커지고 있다. 또한, 과학·IT 패러다임도 빅데이터를 활용하여 정치·사회·경제 등 제반 이슈와 연계된 분석·예측으로 진화하고 있다. 재난관리는 사회구조 및 재난환경이 복잡·다양해짐에 따라 재난의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 감지하고 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 최근 피해가 급증하고 있는 도시 내수침수 전조를 조기에 감지하여 위험지역을 분석하고 신속한 경보를 위해 강우정보와 침수예상도 등 정형데이터와 소셜네트워크서비스(SNS) 및 뉴스 등 비정형데이터를 연계하여 도시 내수침수 전조를 감지할 수 있는 모델을 소개하고 빅데이터를 활용한 재난관리 방안을 제시한다. 이 모델은 국지적 폭우, 지역적 특수상황 등에 기인하는 예측되지 못한 침수 전조를 감지하고 예측된 침수 위험에 대한 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 예·경보체계로 활용 가능할 것이 기대한다.

최근 웹과 스마트폰 기술의 발전으로 수십 제타바이트를 다루는 빅데이터의 시대가 도래되었다. 이는 기존의 데이터 마이닝의 주 대상이었던 구조화된 데이터뿐만 아니라, 비정형 데이터를 처리가 필수적이 되었음을 의미한다. 시공간 데이터를 포함하는 지오데이터는 빅데이터의 주요한 특징이라 일컬어지는 3V(다양성, 속도, 규모)를 잘 나타낸다. 위성 영상을 포함하는 대용량 지도서비스가 스마트폰에서도 가능하게 되었으며, 센서웹을 통해 스트리밍 기술로 실시간으로 공간정보 확보가 가능하다. 또한, 페이스북, 트위터 등에서 GPS를 통한 위치정보 확보뿐만 아니라, 위치와 연관된 키워드분석을 통해 비정형의 지오데이터 확보가 가능하게 되었다. 그리고 웹상에서 지오데이터를 공개/공유하는 Geo-Linked Data 서비스는 빅데이터 처리의 효율성이 증대시키리라 예상된다. 본 논문은 앞서 언급한 지오 빅데이터의 기술특징을 살펴보고, EU, 미국, 호주 등의 사례와 함께 EU FP7 프로젝트로 제안중인 Stream City 프로젝트를 통해 홍수, 화재, 가스폭발 등 도시재해에 지오 빅데이터 기술의 적용방안을 전망해보고자 한다.

정보기술의 발전은 수많은 데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내는 시대로 접어들고 있다. 과거 얼마나 성능 좋은 IT기기를 가졌느냐, 얼마나 편리한 응용프로그램을 개발하느냐가 경쟁력이었다며, 이제 수많은 데이터를 어떻게 잘 활용하느냐가 경쟁력인 시대로 접어들고 있다. 즉, 데이터의 폭발적 증가로 데이터를 통한 새로운 가치와 가능성에 집중하는 ‘빅데이터(Big Data) 시대’가 도래하게 된 것이다. 데이터가 IT와 별도로 주목받으면서 데이터가 자원으로써 축적과 공유를 통해 엄청난 규모로 쌓이면서 데이터의 역할은 ‘분석과 추론(전망)’의 방향으로 진화하고 있다. 대규모 데이터를 기반으로 한 자연언어처리, 기계 학습(Machine Learning), 인공지능 기술로 맥락 이해와 추론 서비스의 상용화되고 있다. 이에 따라 지능형 서비스들은 분석 데이터가 늘어나고, 기계학습이 진행될수록 인간의 언어에 대한 맥락의 이해도가 상승하고 있다. 이는 기존과 달리 새로운 분석 기술을 기반으로 대용량 데이터가 새로운 서비스를 개발하는 가능성을 열고 있는 것이다. 새롭게 추가된 추론의 영역은 IT산업의 성장동력으로 부상할 수 있으며, 의료, 금융, 공공 등을 혁신할 수 있는 新산업분야를 개발할 수 있도록 한다. 또한, 개개인의 취향, 관심 있는 정보의 성격, 상태, 개인 의중에 맞는 맞춤형 개인화 서비스, 인공지능 서비스로 IT기반의 서비스 패러다임도 변화해 나가고 있다. 데이터의 양적 팽창은 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 새로운 기회를 발견하는 핵심 수단이 되고 있다. 즉, 빅데이터를 잘 활용하면 미래사회에서 새로운 기회를 창출하고, 위험을 해결하는 사회 발전의 엔진 역할을 수행 할 것으로 기대된다. 미래사회의 불확실성과 리스크를 통찰력을 바탕으로 대응할 수 있도록 할 것이며, 융합에 의해 점점 스마트해지는 사회에 새로운 창의력을 기반으로 경쟁력을 강화시키는 핵심 수단이 될 것이다. 우리정부도 지난 몇 년간 정부의 데이터가 중요한 가치창출의 기반임을 인지하고 공공데이터 공개·개방을 지속적으로 추진하였다. 또한, 적극적인 빅데이터 활용을 통한 정부혁신과 국가경쟁력 제고를 위해 국가정보화전략위원회, 방송통신위원회, 행정안전부 등에서 빅데이터를 활용하는 다양한 정책을 마련하고 있다. 이러한 국가적 전략에 기반하여 앞으로 범정부적으로 데이터를 수집-관리-활용할 수 있는 체계를 마련하고 이를 바탕으로 한 합리적 정책결정과 서비스 개발을 위한 노력이 필요한 시점이다.