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BigData Monthly Vol 12. July 2015

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의료 산업의 변화빅데이터가 주도하는 양상

∘ 의료 산업에서 매우 다양하고 양질의 데이터가 매일 누적되어 가고 있고, 빅데이터는 이

러한 의료 데이터 분석을 통해 의료 산업의 질적 향상은 물론 한 국가의 의료 정책마련

에도 큰 도움을 주고 있음

- 빅데이터 분석은 기본적으로 의료 조직의 효율성을 확보하는데 가장 기초적인 데이터를

제공하며, 의료서비스가 중요한 산업으로 성장하는데 높은 생산성을 제공하고 있다고 평

가받고 있음. 이에 따라 전통적인 의료 산업이 데이터 기반의 미래 지향적 의료 산업으

로 변화하는 과정에서 빅데이터가 필요한 원동력이 되고 있음

- 또한 일반 타 업종과 차별되는 병원의 재정 수익의 안정화를 위한 고품질의 Insight를

제공하고 있을 뿐만 아니라 환자 치료의 질적 향상을 꾀하는데 놀라운 통찰력을 제공하

고 있기도 함

[ To Make the Invisible Visible, Big Data is the Name of the Game]

[자료] General Electric Company 2015

세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 세계 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 속의 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 빅데이터 세계 속의 빅데이터 BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData BigData World World World World World World World World World World World World World World World World World World World ReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportReportBigData World Report

빅데이터를 통해 변화를 시작하는 헬스케어 산업

▪ 빅데이터는 의료 관련 비용을 크게 감소시킬 뿐 아니라 예방, 치료에도 ‘매우 효과적’

▪ 정부의 의료 복지 지출을 절약할 수 있으며 이를 ‘R&D 활성 자금으로 환원‘

▪ 효과적인 전자 의료 기록을 확보 - 환자 치료 예후를 긍정적으로 변화하는 데 일조


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∘ 빅데이터는 개별 의료 기관의 운영에도 도움을 주고 있으나 국가적 관점에서는 의료 복지

의 질적 향상에도 높은 기여도를 보이고 있는 것이 최신의 트랜드

- 국민 의료에 대한 정부 지출은 매년 증가하고 있으나 국민이 느끼는 복지 수준은 그에

미치지 못하는 것이 국가 고민으로 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위한 도구로서 의료

데이터의 빅데이터 기반 분석을 통해 의료 비용을 절감하고 중복 데이터 기반의 낭비

요소를 절약하고 있다는 것이 최근의 평가

빅데이터를 통한 환자 지출 비용의 감소

∘ 미국의 경우 약 2조 2천억 원 수준의 의료 관련 지출을 보이고 있는데 이 중 1조 2천억

원은 대부분 낭비에 해당하는 금액이라는 비판을 받아왔으며, 이러한 의료 관련 비용은

환자의 건강관리 비용이 아니라 엄청난 비용이 드는 의료 과실 소송의 결과로 나타나고

있어 비효율적이라는 평가

- 빅데이터 분석 시스템을 구축하면 의사들의 임상적 분석이나 의견에만 의존하지 않고 데

이터에 기반한 의료적 판단에 기여를 할 수 있다는 장점을 가지면 불필요하고 광범위한

의료 소송 스트레스를 줄이고 보다 정확한 의료적 판단에 큰 도움을 줄 것으로 기대

[ Big Data in Healthcare : Tapping New Insight to Save Lives ]

[자료] Bigdata in healthcare : IBM


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∘ 이러한 소송에 의한 비용 발생을 절감할 수 있다는 점 외에도 환자 치료 환경의 개선 또한

빅데이터 분석이 주는 중요한 혜택 중 하나

- 데이터 분석 시스템을 통한 환자 및 치료 정보 통합을 구축하고 개별 환자에 따른 질병

치료 및 예방에 중요한 가치를 생산할 수 있다는 점은 의료기관 모두가 협력과 시스템

구축을 통해 가능하다는 점이 강조되고 있음

- 또한 이러한 정보시스템은 의료 기관의 변화뿐만 아니라 제약사들의 신약 개발 시스템

역시 변화시킬 것으로 기대. 제약사들은 데이터에 기반한 신약 개발은 물론 약제의 재

고, 생산, 예방과 관련한 데이터를 확보하여 보다 높은 효율성을 보유할 것으로 전망

- 미국인들은 건강 관련한 약 및 식품에 별다른 처방전 없이 약 2백20억 달러를 지출하고

있으나 전문 기관에 따르면 그 중 약 150억 달러에 해당하는 약제들은 대부분 아무런

효과가 없는 것으로 보고되고 있음. 따라서 의료 기록 및 효과에 대한 국가적 빅데이터

통합 시스템 구축은 이러한 불필요한 약제 및 건강 보조 식품으로부터 국민을 보호하는

역할이 된다는 평가를 받음

의료 빅데이터를 통한 국가 재정의 긍정적 변화 기대

∘ 미국의 경우 현재와 같은 비용 구조에서 2021년의 의료 지출은 약 48억 달러로 증가하

며 이는 GDP의 20%에 이를 것으로 예측되며 또한 국민 1인당 8천 달러라는 막대한 금

액을 의료 부문에 지불해야 하는 상황에 직면해 있음

- 비만과 같은 의료 문제로 인해 미국은 OECD 평균보다 약 1.5년의 국민 수명이 낮은

상황인데 이러한 문제점은 의료 분야 빅데이터 분석을 통해 해결이 가능하다는 점을 전

문가들이 주장하고 있으며 이러한 시스템은 의료적인 질적 향상뿐만 아니라 금융적 혜

택 또한 동반하는 효과를 보게 될 것으로 평가

- 또한 기존의 데이터베이스 처리 기술로는 환자의 임상 기록이 지속적으로 증가할 때 불

필요한 중복이 나타나고 이것은 비용 발생으로 고스란히 나타났으나 현재 빅데이터 기술

을 통해 중복 레코드의 효과적 처리, EMR과 빅데이터 시스템의 접목 등 혁신적인 전자

의료 기록 통제를 통해 다양한 분야에서 비용 절감 효과를 확보할 수 있다고 보고됨

- 빅데이터 분석의 강력한 효과로서 질병 예방을 통한 재입원 비율 감속, 환자의 긍정적

예후, 의료 데이터 투명성 확보를 통한 불필요한 지출 제거 등으로 나타나는 비용 절감

은 의료 분야 R&D를 증가시켜 한 국가의 의료 복지 지원 비용을 획기적으로 줄이는데

큰 도움이 될 것을 강조하는 경향이 두드러짐


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의료 Smart Device 산업의 성장

∘ 스마트 의료 기기는 환자와 의료기관에 대해 보다 자동화된 방법을 제공함으로써 효과적

이고 개인화 된 솔루션을 제공할 수 있으며 이러한 고급 분석 및 의료 기기 기술이 시너

지를 발휘한다면 의료 분야에 상당한 혁신을 가져올 것으로 전망

- 스마트, 자동화 된 의료 기기 : 의료에 특화된 애플리케이션은 약물 전달을 자동화하거나

환자에게 더 나은 관리 방법을 제공하는 혁신을 가져올 것이며 다른 소스에서 풍부한 데

이터를 분석하는 것은 환자와 의료기관이 더 나은 치료 방식을 선택하는데 큰 도움을 줄

것으로 기대

- 스마트 의료 기기는 다양한 소스 및 신체 착용 센서, 일기 예보, 의료 기록, 진단 결과,

다이어트 추적 앱과 실시간 권장 사항에서 함께 관련 데이터를 가져올 수 있다는 점에

서 보다 정확하고 개인별 최적화된 치료 및 진단이 가능

∘ 스마트 의료 기기는 다양한 분야에서 의료진을 대체할 수 있고, 인간으로서의 의료진 실

수를 줄일 수 있는 방법을 제공하며 다음과 같은 사례로 제공

- 진단의 정확도를 개선하기 위해 방대한 이미지 라이브러리 및 환자 의료 기록에 연결할

수 있으며 자체 지능 학습을 이용하여 환자의 최대 건강 결과 사이의 효과적 연결을 제

공하여 환자의 상황에 대처

[ Medical Devices Medpod / Prometheus(movie) ]

[자료] Top10films


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- 누적된 의료 정보의 방대한 데이터 세트를 분석함으로써, 필요한 처방에 대해 인간 놓칠

가능성을 제거하며 처방과 환자사이의 정확한 상관관계를 찾아 낼 수 있음. 인간의 뇌와

데이터 분석을 페어링하여 가장 최적화된 약물을 빠르게 투입하거나 관련 치료를 진행하

는 등 영화에서처럼 보다 자동화되고 전문화된 진단과 치료가 가능

- 의료 분야의 강력한 데이터 분석 엔진은 환자가 제공하는 의미 있는 신호를 찾기 위해

신경학적 데이터의 방대한 양을 분석 할 수 있고, 이러한 신호들은 의료 기기, 보철 및

기타 보조 기술을 사용할 수 있는 형식으로 디코딩

- 예측 분석 및 정밀 의학 : 의료 센서 및 데이터 분석은 발생하기 전에 부작용을 예측할

수 있는 의료 기기의 동작을 사전에 제공하며 심부전 등의 심각한 조건에 대한 조기 경

보를 제공 할 수 있고 의료진에게 자동으로 경고를 노출

[ The Internet of Me: Your healthcare, personalized ]

[자료] Accenture, 2015 Healthcare IT Vision

제약 산업의 변화

∘ 의료 분야의 빅데이터 시스템 구축 및 활성화는 제약 산업의 미래에도 매우 긍정적인 효

과를 제공할 것으로 기대. 특히 임상 치료의 데이터 증가 및 처리 기술을 통해 보다 효과

적으로 신약을 개발할 수 있는 환경을 제공


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- 환자 및 질병 예측 모델링을 통해 제약의 효율성 확보와 같은 효과를 가지며, 약물 시험을

위한 잠재적 후보를 식별하기 위한 생물학적 또는 임상 데이터의 커뮤니케이션 등 연간 소비

되는 지출을 절감하고 이를 R&D로 이동시킴으로써 제약사에는 보다 높은 수익을 보장하고

보다 원활한 신약 개발 및 공급을 통해 국민 건간 증진에 높은 기여도를 보일 것으로 예측

요약 및 결론

∘ 다소 보수적인 의료 산업에 대해 환자의 진료 기록과 관련 데이터의 이용, 그리고 투명성

확보를 위해 정부가 인센티브를 제공하고 빅데이터 기술 활용에 지원 수준을 높이는 경향

이 나타나고 있어 업계의 긍정적 평가를 받고 있음

- 미국의 경우 2019년까지 임상 데이터가 투명하게 관리되고 업계가 효율적으로 분석을

수행할 수 잇또록 모든 의료 서비스 제공사의 70~90%까지 EMR 시스템 도입을 추진

하고 있어 빅데이터 분석의 기초를 다지고 있음

∘ 의료 산업은 세계적으로 빅데이터 분석을 채택함으로써 산업의 긍정적 변화에 큰 기대를

하고 있으며 의료분야는 금융, 마케팅, 스포츠 분야와 비교해서도 가장 높은 성장 잠재력

을 가지고 있다고 평가되고 있음

- 특히 의료 비용 상승은 국민 전체 복지 수준을 크게 저하시키기 때문에 국민 경제에 약

영향을 줄 수 있다는 점에서 데이터 기반의 의료 산업 활성화는 그 어떤 정책보다 우선

해야 한다는 전문가들의 의견이 대두됨

- 특히 국민 질병 예방 및 선제적 대응을 위해서도 빅데이터 분석이 필요하며 의료 신기

술 및 신약 개발 등 의료 산업 R&D 활성화를 통해 국민 의료 복지를 넘어 국민 경제

성장에도 놀라운 계기를 제공 할 것으로 기대

출 처1. How Big Data Has Changed Healthcare 2015, Investopedia

2. MDT(Medical Design Technology) - The Future of Healthcare Is in the Data 2015. 3

3. Accenture : Healthcare IT: Top 5 eHealth Trends Reshaping the Industry in 2015

4. GE Healthcare : To Make the Invisible Visible, Big Data is the Name of the Game 2015

5. Top10films(http://www.top10films.co.uk/archives/13421), 2015

6. Bigdata in healthcare : IBM


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공공부문 활용 동향

중소기업 빅데이터 활용 위해 맞춤형 솔루션 보급

∘ 영세한 중소기업이 빅데이터를 활용할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 보급하고 기업이 고민

하는 문제를 집단지성으로 해결할 수 있는 캐글(Kaggle)형 플랫폼이 구축될 계획. 한국

정보화진흥원은 빅데이터 분석 요구는 있으나 비용문제로 주저하는 중소기업 대상으로 맞

춤형 빅데이터 솔루션을 개발·제공하고, 또한 집단지성을 활용한 빅데이터 문제해결 플랫

폼을 운영할 예정. 분야별 전문가와 데이터 분석가가 참여해 ‘개방형 빅데이터 기반 문제

해결 플랫폼’을 구축하여 대기업, 중소기업, 지방자치단체, 공공기관 등 다양한 관계자가

문제를 해결하고 대안을 제시하는 캐글형 플랫폼으로 운영. 향후 중소기업 빅데이터 활용

성공사례를 발굴, 빅데이터 공급업체와 해외진출도 추진할 계획

남양주시, 기초자치단체 최초 빅데이터 분석시스템 구축

∘ 남양주시는 빅데이터 분석시스템을 구축 완료한 사례를 공유하고자 ‘남양주 빅데이터 간

담회’를 개최. 남양주시의 빅데이터는 전국 기초자치단체 최초로 과학적이고 객관적인 정

책 수립과 시민 맞춤형 시정 운영을 위해 구축됐으며 데이터를 병렬 연결해 주제별 데이

터 분석과 시계열 분석이 가능한 다차원분석 시스템과, 데이터를 지역별로 지도위에 표출

해 조건별 지역검색이 가능한 지도연계분석(GIS)시스템으로 구성. 간담회에서는 2014년

선도과제 분석 사례로 도서관 데이터 분석을 통한 지역별 도서대출 패턴 분석과 어린이집

수요공급을 소개했으며, 2015년 시범분석 과제로 진행중인 교통량 분석을 통한 러시아워

완화, 재해기록 분석을 통한 침수예방 기준 정의, 시민생활 이해와 지원을 위한 인구분석

사례가 소개. 향후 남양주시는 빅데이터 분석시스템을 효과적으로 활용하기 위한 큐레이

터 양성 직원교육을 지속적으로 실시할 계획이며, 행정과 외부데이터의 추가 수집, 분석

으로 완성도 높은 시민 체감형 정책을 개발 계획

건보공단, 빅데이터 활용 준비 마무리 단계

∘ 국민건강보험공단의 빅데이터 구축·활용 서비스가 준비 마무리 단계. 2013년부터 빅데이

터산업을 수행하고 있는 건보공단은 2012년 6월 국민건강정보DB를 구축, 2013년과

2014년 데이터의 수집과 검증 방법을 꾸준하게 만들어왔으며, 이 정보들은 특별히 수집

하는 데이터가 아니라 자연적으로 수집되는 데이터로, 이를 통해 최소의 비용을 통해 수

집이 가능한 장점. 신순애 국민건강보험공단 빅데이터운영실장은 ‘빅데이터와 ICT를 활용

빅데이터 뉴스 클리핑 BigData News Clipping


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한 건강서비스 활용 및 전망’ 세미나에서 “건강보험의 새로운 10년은 건강보험 빅데이터

로 준비하겠다”고 밝히며, 공단의 빅데이터 운영을 위한 제반 준비가 순조롭게 되고 있다

고 설명. 대체로 데이터 수집과 보안, 활용을 위한 준비는 거진 완료했다는 평가지만, 아

직까지 현실적 이용 방안과 연계플랫폼 구축 논의가 좀 더 진행되야 한다는 의견도 제시

경기도의회, 빅데이터 활용해 상권영향분석 조례 추진

∘ 경기도의회는 '경기도 상권영향분석 및 활용에 관한 조례안'을 입법예고. 상권영향분석 및

활용은 특정지역 상가들의 설치·운영 현황을 분석·평가하고, 대규모점포 입점이 해당 지

역 상권에 미치는 피해의 정도를 예측해 이를 회피하거나 감소시킬 방안을 마련하기 위한

기초자료를 제공하는 것을 말하며, 조례안은 도지사가 도내 전통시장이 있는 지역 또는

인구 50만명 이상 시의 경우 상권영향분석을 격년으로 실시하고 그 결과를 점포 개설 희

망자에게 제공할 계획. 또한 대규모점포 개설자가 상권영향평가를 실시한 자료를 해당

시·군으로부터 받아 도의 상권영향분석 자료와 비교·분석해 도 홈페이지에 결과를 공개.

특히 빅데이터를 활용해 도내 지역별 주민수, 상점수, 통행량 등의 상권영향분석 실시에

필요한 데이터를 제공하도록 시스템을 개발하는 내용도 포함하고 도의회 제300회 임시회

에서 심의될 예정

축구 대표팀 영상, 국가 DB로 구축

∘ 축구 국가대표 선수 경기·훈련 영상 등이 데이터베이스(DB)로 축적될 계획. 슛·패스 등

선수 기량을 데이터로 만들어 훈련 계획 및 전략수립, 경기 분석자료로 활용하고, 축구

게임 등 엔터테인먼트 산업에 응용도 기대. 올해 국가 DB 추진 과제로 축구 대표팀 경기

영상·분석자료 DB 구축은 우리 축구 대표팀 경기와 훈련 영상을 DB로 구축하며, 대한축

구협회와 한국정보화진흥원(NIA)이 참여. 이로써 축구 산업 참여 인구를 높이고 관련 산

업 발전을 지원. 우리나라 축구 경기력 향상을 위한 기반 데이터로 활용 가능하며, 다양

한 경기 이력을 DB화해 게임 등 엔터테인먼트 산업에 적용하면 관련 산업 성장과 고용

창출까지 이어질 것으로 기대. 이미 독일 등에서는 SAP와 협력해 빅데이터 기반 팀 관

리, 훈련 계획 수립, 선수 건강관리 등에 활용하고 있고, 축구 대표팀 경기 및 훈련 영상

을 국가 DB화하여 경기력 향상에 도움을 줄 것으로 예상

부산시, 고용정책 틀 바꿀 '빅데이터' 수집 계획

∘ 부산시가 일자리 창출 정책을 위해 '빅데이터' 구축에 가속. '1기업 1공무원 소통관 제도'

발대식을 갖고 전담기업 500개사를 방문해 분기별로 고용 동향과 애로사항 등을 청취. 전

국 지자체 단위에서 처음 시행하는 이번 시책은 중장기적 관점에서 시가 정확한 데이터를

바탕으로 실효성 있는 일자리 정책을 추진하는 데 초석이 될 것으로 기대. 특히 현재는 전


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혀 파악되지 않는 민간부문(기업)의 고용 창출 규모와 동향이 빅데이터로 축적될 전망으

로, 부산인적자원개발원을 통해 일정 규모 이상의 지역기업 및 구직자를 대상으로 '일자리

종합 실태조사'도 시행할 방침. 또한 부산발전연구원이 매년 1회 한국고용정보원의 고용보

험 데이터를 활용해 지역 노동시장의 일자리 파악을 위한 '직업분석'도 실시할 계획

금융위, 개인정보 비식별화 빅데이터 활용 계획

∘ ‘비식별화’ 단계를 거친 정보는 고객 동의를 구하지 않고 빅데이터로 활용할 수 있게 될

전망. 금융위원회는 핀테크 발전의 한 축으로 빅데이터 활용에 대한 중요성이 대두되고 있

으나 금융권 빅데이터 활용은 초기단계라고 판단하고, 오는 9월까지 금융회사들이 빅데이

터를 적극적으로 활용할 수 있도록 각 금융협회 및 금융보안원 주관으로 비식별화 지침이

마련될 계획. 종합신용정보집중기관이 비식별정보 제공을 통해 금융회사, 핀테크기업 등의

업무가 확대될 것으로 예상되고, 향후 빅데이터 활성화를 통해 정보처리업, 정보의 가공․판매 등 연관 업종이 동반 성장할 것이라 기대

빅데이터 활용한 ‘우리나라 임산물 생산지도’ 발간

∘ 빅데이터로 임산물 생산현황을 한눈에 볼 수 있는 ‘우리나라 임산물 생산지도’가 발간. 한국

임업진흥원은 40종의 임산물에 대한 통계들을 바탕으로 ‘우리나라 임산물 생산지도’를 제작.

임산물생산지도 자료집은 2013년 임산물 생산조사를 바탕으로 수실류, 약용류, 산채류 등

40종의 임산물에 대한 군 단위 생산량과 생산액 현황을 지도에 구현. 특히 임업생산활동을

파악하는 기초자료로 임산물에 대한 설명과 관련사진을 곁들여 임산물생산현황이 쉽게 파악

가능. 통계에 쓰인 자세한 자료는 한국임업진흥원누리집(www.kofpi.or.kr)에서 확인 가능

방심위, 빅데이터 활용한 방송통신 심의동향 발간

∘ 방송통신심의위원회는 ‘소셜텍스트 빅데이터 분석으로 본 방송언어의 영향력’, ‘국내외의

방송언어 심의기준과 주요 심의사례’ 등을 담은 방송통신 심의동향을 발간. 방송언어의

품격과 심의를 주제로 한 방송통신 심의동향은 ▲소셜텍스트 빅데이터 분석으로 본 방송

언어의 영향력 ▲영국 프랑스 독일 및 국내의 방송언어 심의기준 및 주요 심의사례를 특

집으로 수록. 이밖에 ▲방송보도 프로그램의 공정성에 대한 시청자 인식 분석 ▲융합 콘

텐츠 규제에 대한 시청자 인식 조사 ▲2014년 하반기 방송통신심의 현황 ▲유럽의 ‘잊혀

질 권리’ 논의와 국내 관련 법규에 대한 시사점

민간부문 활용 동향

미국 핀테크 스타트업, 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 중국시장 진출


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∘ 미국 핀테크 스타트업 제스트파이낸스(ZestFinance)가 중국 2위 전자상거래 업체 징둥

상청(JD닷컴)과 조인트벤처(JV) 업체 ‘JD-제스트파이낸스 가이아(JD-ZestFinance

Gaia)’를 세워 고객 신용 평가 서비스를 제공할 계획. JD-제스트파이낸스가이아는 초기

신용 위험 평가와 JD닷컴 고객을 상대로 할부대출 서비스를 실시. 제스트파이낸스는 빅데

이터와 머신러닝(machine learning) 기술을 신용 평가에 접목시킨 핀테크 분야에서 선

도적 스타트업으로, 업체는 개인이 파산 이후 어떤 노력을 했는지 등을 포함해 거의 1만

개 이상 변수로 신용도를 분석하고 대출 여부를 결정. 주고객군은 일반 신용등급 평가에

서 낮은 등급을 받아 대출을 받지 못하는 사람들로 틈새시장을 확보. JD닷컴은 1억명 고

객을 보유하고 있으며, 제스트파이낸스가 개발한 리스크 관리모델을 JD닷컴 대출 결과와

대조해 알고리즘의 정확성을 입증. 이번 협력으로 대출 서비스 제공 여부를 훨씬 더 효율

적으로 결정할 수 있게 될 것이며, 데이터 과학은 기존 통계가 잘 쓰이지 않는 중국에서

널리 활용될 수 있을 것이라 기대

멜론, 빅데이터 기반 스타 쇼핑몰 '멜론쇼핑' 출시

∘ 로엔엔터테인먼트는 음악사이트 '멜론'에서 빅데이터 기반의 아티스트 쇼핑몰 '멜론쇼핑' 서비

스를 시작. 멜론의 지난 10년간 이용자의 음악콘텐츠 소비이력을 바탕으로 기획사는 상품 구

매력이 있는 이용자를 선별해 상품을 추천 노출하여, 멜론의 빅데이터 큐레이션 서비스를 통

해 소비자가 좋아하는 아티스트의 상품을 추천. 오픈과 동시에 YG엔터테인먼트, 브랜뉴뮤직,

매직스트로베리사운드 등 30개 기획사가 멜론쇼핑에 입점해 100여개의 아티스트 숍에서 총

3000여 종의 상품을 판매. 기획사는 잠재고객 및 특정 타깃에게 할인쿠폰을 전송할 수 있고,

'시크릿 코드' 발송을 통해 친밀도 99도가 넘는 팬에게만 특별 한정 상품을 판매, 또한 음반

발매 시점에는 다운로드, 스트리밍 쿠폰을 발행해 음반과 함께 홍보 가능. 판매 상품은 ▲MD

상품 ▲스타DIY ▲특별기획상품

다이멘션데이타, 투르 드 프랑스 위한 빅데이터 분석 및 전송 플랫폼 완성

∘ 다이멘션데이타(Dimension Data)가 프로페셔널 사이클링 역사상 최초로 각 선수들에

대한 실시간 정보를 전송하는 데 사용될 빅데이터 분석 및 디지털 전송 플랫폼을 완성.

각 선수의 안장 아래에 설치된 실시간 추적기를 사용해 고도로 정확한 데이터를 수집, 이

데이터를 처리 및 분석한 뒤 사이클 팬들과 해설자, 방송국 및 언론들에게 배포할 계획.

투르 드 프랑스가 시작되면, 전세계 시청자들은 22개 팀 소속의 198명 선수 전부를 실

시간으로 뒤따를 수 있고, 각각의 선수들이 달리고 있는 속도와 원하는 선수가 다른 선수

들과 비교해 경주에서 어떤 위치에 있는지, 각 선수 간의 거리 등을 모두 베타 라이브

트래킹 웹사이트를 통해 제공될 계획


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IBK기업은행, 빅데이터 시범사업 본격화

∘ IBK기업은행은 최근 ‘빅데이터 분석 시스템 구축을 위한 시범 사업’ 공고를 내고 사업을

본격화. 기업은행은 이번 사업에서 우선 내부 환경 진단 및 분석을 통해 시스템 별로 생성

되는 로그 데이터의 수집과 저장, 품질, 활용 현황분석 및 개선사항을 파악, 대고객 비대

면 채널(인터넷, 스마트뱅킹, 홈페이지, 텔레뱅킹, CD/ATM 등)의 로그 데이터 추출 및

이에 따른 시스템 부하, 속도저하 등 발생 가능한 리스크 점검 및 해결 방안도 수립할 계

획. 또한 빅데이터 플랫폼 구축 방향성 도출을 위해 마케팅, 고객경험관리, 리스크 등 빅

데이터 적용 가능 분야 선정 및 예상 성과를 분석하고 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 필요

아키텍처 설계와 빅데이터 플랫폼 운영을 위한 조직 및 필요 인력 산정 등을 추진할 계획.

시범 구현 과제로는 ▲이탈고객 분석, ▲입출식 거래 분석, ▲신용카드 거래 분석

안랩, 빅데이터 기반 분석 APT 공격에 선제 대응

∘ 안랩의 '차세대 관제 서비스(NG-MSS)'는 빅데이터 기반 분석으로 APT(지능형 지속 보안위

협)와 같은 지능형 공격에 대한 선제적 대응과 보안 위협 현황에 대한 가시성을 제공할 계획.

'차세대 관제 서비스'는 기존 원격관제 대비 새로운 탐지 기법 및 보안 위협 분석, 보안 위협

가시성 제공 기능이 추가되고 모니터링 범위는 확대. 단일 복합 평판 수학적 통계 기법 등 다

면적 분석으로 공격의 전후 흐름(context)분석, 보안장비 로그부터 통신정보, 내부 애플리케

이션, 취약점 및 행위 정보까지 IT인프라 전체에서 수집된 빅데이터 기반 위협 분석, 안랩 전

문가가 제공하는 고객사에 최적화한 운영방법, 탐지 방법론 컨설팅, 보안 위협 상황과 탐지 데

이터를 한눈에 파악할 수 있는 데이터 시각화 등 위협탐지와 보안 가시성을 제공. 특히 시그

니처 간 조합, IP나 취약점, 악성코드 등에 대한 평판 정보 활용, 패턴분석 데이터마이닝 프로

파일링 등 수학적 통계, 침해사례 분석정보를 활용한 사례분석 등 다양한 분석기법을 도입해,

단일 공격이 아닌 전체 공격 흐름에 대한 분석이 가능

빅데이터 활용한 '한국형 중소기업 신용평가 시스템개발' MOU

∘ 한국금융시스템협회는 이커머스 전문 기업인 ㈜처음앤씨와 빅데이터를 활용한 '한국형 중

소기업 실시간 신용평가 시스템' 구축을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결. 세계적인

핀테크 열풍의 흐름에 있어 기업은 물론 개인의 신용평가 방법에 빅데이터를 활용한 실시

간 신용평가 알고리즘 기법이 적용되기 시작하고 있고, 이러한 기업 간 정보를 바탕으로

중소기업 신용 평가의 새로운 시도를 위한 이번 계약은, 향후 우리나라 금융시장에 긍정적

인 영향을 미칠 것으로 예상. 이번 협약으로 향후 그동안 담보 없이 자금조달이 열악했던

영세한 중소기업에 실시간 기업 신용 평가의 길이 열려 자금조달이 한층 수월해질 전망


13

삼성카드, '숨은 고객' 찾아낸 빅데이터 마케팅

∘ 삼성카드가 가입자 결제기록 등 빅데이터를 통해 대형마트를 비롯해 특정 점포에 방문할

가능성이 높은 고객을 찾아내고 이들을 대상으로 타깃 마케팅을 벌여 매장 방문 가능성을

높이는 효과를 기록. 삼성카드는 빅데이터 기반 '스마트 알고리즘' 시스템을 개발해 특허

를 출원. 스마트 알고리즘은 카드사가 가진 데이터를 십분 활용해 가맹점 매출을 단기간

에 끌어올리는 삼성카드 특유의 시스템으로, 소비패턴을 비롯한 314개 변수를 분석해 특

정인 소비 트렌드를 예측 가능. 스마트 알고리즘이 도입된 이마트 김포한강점은, DM은

근거리 소비자 비중이 35.9%에 불과하며 DM 범위가 대폭 넓어졌는데도 소비자 반응률

은 3~4%에서 16~17%로 많게는 7~8배 증가. 카드 결제 데이터에 찍혀 있는 '일주일

마트 방문 횟수'와 주요 소비 지역, 마트 방문 요일 등을 분석·예측하여, 이를 바탕으로

소비자 예상 동선 안에 있는 대형마트에서 할인 DM을 보내 소비자를 유치하는 구조로, '

타깃 마케팅'이 가능. 삼성카드는 현재 이마트 전략점포 10개점과 손잡고 스마트 알고리

즘을 통한 빅데이터 마케팅을 진행 중이며, 그 결과 15%에 달하는 소비자 이용률을 기

록. 또한 방문자 중 73.2%는 직전 2개월간 해당 이마트를 한 번도 가지 않은 소비자로,

스마트 알고리즘이 신규 소비를 일으키는 효과를 입증. 향후 백화점은 물론 금융이나 주

유소를 비롯한 여러 업종과 협력 가능성을 기대

학계·연구계 활용 동향

빅데이터 기반 초고성능 유전자 진단기술 개발

∘ 김민수 대구경북과학기술원(DGIST) 정보통신융합공학전공 교수와 구재형 뇌인지과학전공 교수

공동연구팀이 4년간의 연구 끝에 빅데이터 분석 기반 초고성능 유전자 진단기술(MRPrimer)을

개발. 연구팀이 개발한 유전자 진단용 프라이머(Primer) 디자인 기술은 사람이나 동식물의 전

체 유전자 데이터에 대해 맵리듀스(MapReduce)기반 복잡 알고리즘을 적용, 프라이머를 자동

으로 완벽하게 모두 찾아낼 수 있는 세계 최초의 초고성능 기술로, 기존 유전자 진단 프라이머

디자인 기술(Primer3)의 문제점들을 해결. MRPrimer 기술은 유전자가 알려진 생물 종에 대

해 프라이머들을 빠짐없이 모두 찾아줌과 동시에 진단율이 우수한 순서대로 결과를 보여주는

뛰어난 성능과 함께, 유전자 기반 신종 바이러스 진단, 암 진단, 유전자 변형농산물(GMO) 탐

지 등 광범위하게 사용 가능할 것으로 기대. 이번 연구 성과는 생물과학 분야 국제학술지 ‘뉴

클레익 액시드 리서치(Nucleic Acids Research)’ 온라인판에 게재되었고, 생명공학 및 보건

위생 분야 공익에 기여를 목표로 MRPrimer 기술을 전 세계에 무료로 공개

강원대, 한국학자료 빅데이터 구축 계획


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∘ 강원대학교 고문서연구센터가 교육부와 한국학중앙연구원이 추진하는 '한국학기초자료사업

'에 선정. 한국학자료센터 사업은 국내외에 산재한 한국학 고전 자료를 체계적으로 수집·

정리·분석해 학술적·교육적 기반을 구축하는 사업으로 한국학자료 부분의 빅데이터 구축

사업으로 불리며, 강원대 고문서연구센터는 앞으로 6년간 12억원을 지원 받아 '강원권 한

국학자료센터'를 운영하게 될 계획. 강원권 한국학자료센터 구축 사업'은 도내 한국학 자

료에 대한 최초의 정확한 수집·정리 작업으로 이를 통해 강원지역 최초로 한국학자료 데

이터베이스 구축과 함께 웹서비스가 가능해지게 되고, 센터는 도내에 산재해 있던 5만여

점의 고문서·고서를 중심으로 강원지역의 특성이 가장 잘 드러나는 3000여 건의 한국학

자료를 우선적으로 선별, 이를 데이터베이스화 해 누구나 쉽게 사용하도록 하는 '강원학

아카이브 허브 구축'으로 확대 발전시킬 계획

KISTI-뇌연구원, 빅데이터 기반 뇌 연구 MOU

∘ KISTI(한국과학기술정보연구원)와 한국뇌연구원은 빅데이터 기반의 뇌 연구 수행을 위한

양해각서를 체결. 이번 협약을 통해 대용량 뇌 데이터 전송의 어려움과 계산량의 방대함,

빅데이터 분석과 관리의 어려움 등 그동안 나타났던 국내 뇌 분석 연구의 한계를 극복하

는 출발점이 될 전망. 양 기관은 뇌연구원의 최신 뇌 분석 장비에서 생산되는 뇌 빅데이

터를 바탕으로 KISTI의 컴퓨팅 인프라·빅데이터 분석 기술을 활용해 '뇌 빅데이터 분석

연구'를 수행할 수 있는 협력 체계를 마련할 예정. 향후 국내 뇌 연구에서 생산되는 뇌

빅데이터를 신속하고 정확하게 분석해 뇌 기능 연구와 뇌 질병 연구 등에 이용할 수 있

는 환경 구축 기대

성대-어니스트펀드 심리학·빅데이터로 대출자 예상부도율 추정

∘ P2P 대출-투자 중개 서비스 어니스트펀드와 성균관대학교 심리학과 장승민 교수 연구팀이

심리측정 기반 신용평가 시스템(Psychometric Credit Scoring System; PSS) 공동개발을

위한 업무협약을 체결. 심리측정 기반 신용평가 시스템(PSS)은 심리학 이론과 빅데이터 분

석을 결합, 대출자의 예상 부도율을 추정하는 신용평가 방법으로, 이번 연구는 국내 최초로

시도되는 연구 과제로서 현재 어니스트펀드의 고유 기술로 특허 출원이 완료된 상태. 장승민

교수 연구팀은 올해 8월까지 개인 신용을 평가 할 수 있는 심리측정 평가 시스템을 개발할

예정이며, 어니스트펀드는 이 평가시스템을 일반 고객들에게 제공해 심리측정 결과와 실제

부도율 관계를 자사의 머신 러닝(Machine Learning) 기술로 파악하고 평가시스템의 정확

도를 지속 개선할 예정. 이를 기존의 신용-소득 정보 기반 신용평가시스템과 결합해 향후

P2P 대출 과정에서 고객들에게 기존 금융권보다 더 큰 혜택을 제공하겠다는 방침


15

개요

∘ 일시 : 2015.7.16.(목) ~ 2015.7.17.(금), 09:00 ~ 18:00

∘ 장소 : 숙명여대 명신관(109호)

∘ 대상 : 공공기관 및 중소기업, 벤처, 창업자, 개발자 그룹, 협단체 등 40여명

교육 내용

∘ 1일차 : (분석기술) KBiG 센터 소개, 인프라 활용 및 Pig 실습

∘ 2일차 : (분석실습) 지하철 승하차 패턴 기반 빅데이터 분석 실습

(개인정보 처리) 안전한 빅데이터 활용을 위한 분야별 개인정보 조치사항, 비식

별 기술 및 실무 활용 사례 소개

(멘토의 지식나눔) 빅데이터 세미나 : 클라우드와 빅데이터

※매월 다른 빅데이터 관련 주제로 교육 진행 예정

[‘15년도 6월 K-ICT 빅데이터센터 이용교육 모습]

KBiG 소식 KBiG News

1. '15년도 K-ICT 빅데이터센터 이용교육

□ 창업·중소벤처․대학 등 센터 이용자 대상 Data 처리, 분석, 활용, 개인정보 처리 등

K-ICT 빅데이터센터 인프라 이용 교육 실시(‘15.7.16)


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개요

∘ 주제 : 빅데이터 혹은 오픈 및 수집 데이터를 활용하여 ‘복지’, ‘교통’, ‘환경’ 분야의 도시 현안

해결(데이터타운) 아이디어 제시

주요 내용

∘ 주최 : 미래창조과학부, UN Global Pulse

∘ 주관 : 한국정보화진흥원, 한국빅데이터연합회

∘ 후원 : 네이버, 강원 창조경제혁신센터

∘ 빅데이터데이(Big Data Day)의 1부 행사로 글로벌 데이터톤 시상식 진행

∘ 최종 접수 된 국내 137개 팀, 인도네시아 71개 팀 중 선발 된 12개팀에 대해 시상

∘ 수상자 총 12개팀

상격 아이디어명 분야 국적 소속

대

상

미래부

장관상

지하철 공기질 및 불쾌지수의 시각화를 통한

시민의 지하철 이용편의 증대복지 한국 UNIST

사진 출처 : 울산매일(iusm.co.kr)

[제2회 빅 데이터 데이와 글로벌 데이터톤 수상자]

2. 글로벌 데이터톤 2015 시상식

□ 공공과 민간의 빅데이터를 활용하여 빅데이터 활용 문화 확산 및 글로벌 인재 발굴을 위한

글로벌 데이터톤 대회 수상자들에 대한 시상(‘15.6.29)


17

최

우

수

상

UN

글로벌

펄스상

인력 Pool 데이터를 이용한 지역기반

아이돌보미 플랫폼(I MOM)복지 한국

충남대

KAIST

NIA

원장상

JalananYogya,Community-Based Platform

to Track Damaged Roads in Yogyakarta복지 인니

University of

Gadjah Mada

네이버

사장상

식품성분데이터를 활용한 알레르기 식품분석 앱

서비스복지 한국 우신고등학교

장

려

상

NIA

원장상

보행자 교통사고 분석을 통한 최적의 CCTV

설치 지점 제안교통 한국 서울과기대

OSHW 데이터를 이용한 건물 단열 효과 감소

통제 및 에너지 효율성 제어 시스템환경 한국

고려대

이화여대

기지국 트래픽 정보 기반의 유동인구 데이터를

이용한 전염성 질병 확산경로 예측 및

경보시스템 구축

복지 한국 UNIST

UN

글로벌

펄스상

Mangrow - Let Mangrove to Grow Up 환경 인니

rasetiya Mulya

Business

School

BUZZangkot for the passengers, for

the drivers, for the planners교통 인니

Institute

of Technology

Bandung

DBD Early Warning System di DKI

Jakarta복지 인니

Sekolah Tinggi

Ilmu Statistik

특

별

상

빅데이터

연합회장상

서울 지하철 좌석 재배치를 통한 지하철 이용객

편의 증대교통 한국 숙명여대

강원창조경제

혁신센터장상

헬스케어 웨어러블 기기를 통한 독거노인

의료서비스 복지 제공복지 한국 강원대


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빅데이터 사업 발주 현황

계약 및 수주 완료 사업

사업명 상세내용 수요기관

세종청사 방문객

빅데이터 분석

연구용역

국․내외 공공 및 민간 빅데이터 활용사례 분석

- 해외 선진국의 공공기관 및 지자체 빅데이터 활용사례 분석

- 국내 공공 및 민간기업, 민관협업 등 빅데이터 활용사례 분석

- 빅데이터 활용목적, 활용내용, 효과 등 관점별 분석을

통해 행복도시 적용을 위한 시사점 도출

정부세종청사 방문객 분석

- 정부세종청사 방문객의 이용(이동) 패턴을 분석하여 세

종청사의 전국적 접근성 개선방안 제시

- 세종청사 방문객을 대상으로 시기(월별)․시간대․요일․교통

수단․지역별 이용(이동)패턴을 분석

- 세종과 연결되는 고속․시외버스 및 KTX와의 연계방안 제시

행정중심복합도시건설청

빅데이터 기반

민원분석업무 발전

방안 연구

「110콜센터 민원정보, 자치단체(광역, 기초) 민원정보, 기

타 국가통계 데이터 연계 등 분석 대상 및 분석 범위 확대

방안 연구

- 110콜센터 민원정보, 새올행정전자민원창구 시스템 민

원 데이터 등 국가 민원 정보의 단계적 통합 방안

- 민간영역을 포함하여 빅데이터를 활용하는 국내․외 유사

사례 조사를 통한 활용(안) 제시

분석 콘텐츠 확대, 시스템 이용기관 확대, 시스템 사용자 확대,

분석정보 민간 제공 등 민원분석 서비스 확대 방안 연구

- 위원회 위상 변화에 맞춰 갈등조기경보 시스템 필요성

등 민원정보분석시스템 도입 효과 분석 및 새로운 분석 방

법론 제시

- 민원정보분석시스템 도입 효과 증대를 위해 분석 콘텐츠 확대,

시스템 사용자 확대 방안, 분석정보 민간 정보제공 방법 제시

민원정보분석시스템 도입 효과의 시너지 창출을 위해 조직

구성 방향 연구

- 수요자 맞춤형 분석 서비스 제공을 위한 역할 분배 및

조직 개편 방향(안) 제시

- 민원정보 분석을 담당하기 위해 필요한 기술, 역량 및

노하우에 대한 직무분석

국민권익위원회

빅데이터

분석활용센터 운영

유지보수

홈페이지 운영․관리

- CMS 기반 빅데이터 전략센터 홈페이지(kbig.kr) 등 운영․관리

시스템 운영 지원

- 분석활용, 교육실습, 개발자 포털, 소셜데이터 수집․분석

등 센터의 각종 인프라에 대한 운영 및 기술 지원

- H/W, S/W 및 각종 어플리케이션의 변경에 따른 유지

한국정보화진흥원

빅데이터 이모저모


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계약 및 수주 미완료 사업

사업명 상세내용 수요기관

2015년

공간빅데이터 체계

구축 사업 용역

공간빅데이터 융합DB 구축

- 기초자료 연계 및 수집

- 융합DB 구축

공간빅데이터 활용서비스 개발

- 분석의 유연성 확보를 위한 사용자 대화형 분석도구 개발

- 다양한 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 공간빅데이터 공

국토교통부

보수 산출물 현행화

- 대상 소프트웨어에 대한 전반적인 유지보수 활동

- 장애관리 및 보안 관리

센터 업무 운영 지원

- 각종 데이터 수집․관리 및 기술 지원

- 센터 운영에 필요한 수요조사, 교육, 홍보, 커뮤니티 등 지원

2015년

뉴스빅데이터

분석시스템 구축

감리용역

방대한 뉴스 데이터를 분석할 수 있는 빅데이터 분석시스템 구축

- 형태소분석, 자연어 처리기술을 활용한 텍스트 분석

- 구문패턴기반 의미분석 기술을 활용한 메타데이터 추출 기능 제공

- 개체명 인식과 개체간 연관성을 파악할 수 있는 네트워크 분석

- 추가적인 데이터 적재 시 플랫폼 자체의 구조를 변경하

지 않도록 확장성과 안정성을 고려하여 구축

- 메타데이터를 통해 다양한 활용이 가능한 기반 조성

- 분석된 데이터의 다양한 시각화가 가능한 시스템 구축

- 검색시스템과의 융합을 통한 효과적인 서비스 기반 조성

뉴스 데이터를 체계적으로 활용할 수 있는 분석데이터 구축

- 다양한 분야에서 활용할 수 있는 키워드, 개체명 등 메

타데이터 추출 및 저장

- 검색에서 활용할 수 있는 메타데이터 구조 및 분석데이

터 구조 설계 및 데이터 저장

뉴스빅데이터를 활용한 분석 서비스 구축

- 분석 데이터와 메타데이터를 활용한 검색 서비스 구축

- 기존 서비스와의 연계를 통한 안정적인 개발 지원

한국언론진흥재단

스마트그리드

빅데이터 분석 및

사업화 모델 연구

스마트그리드 데이터 수집 및 빅데이터 분석기반 구축

- 실증단지·보급사업 관련 데이터 수집

- 스마트그리드 빅데이터 분석을 위한 분석기반 설계

스마트그리드 사업화 모델 도출을 위한 빅데이터 분석계획 수립

- 일반 빅데이터 분석방법론 기술

- 스마트그리드 빅데이터 분석기법 수립

- 분석기대 효과

스마트그리드 데이터 특성화 및 분석모델 도출

- 데이터 간 연관성 분석을 통한 유의미한 추가 변수 발굴

- 스마트그리드 빅데이터 분석모듈 도출

- 통계·분석 모델 등에 대한 시각화 방안 설계 및 구현

스마트그리드 데이터 활용 사업화 모델 제시

- 스마트그리드 데이터 활용 사업화 모델 제시 및 기대효과

재단법인

한국스마트그리드사업단


20

동활용 체계 구축

- 공간빅데이터 체계 효율적 관리를 위한 기능 강화

공간빅데이터 기반 플랫폼 구축

- 원활한 자료 연계·수집을 위한 업무 프로세스 정립 및

기능구현

- 효율적인 자료 수집 및 관리를 위한 수집·관리체계 확대 개발

- 공간빅데이터 플랫폼의 기능향상을 위한 공간분석 라이

브러리 등 확대 개발

- 범부처 공동활용을 위한 다목적 표준 플랫폼 구축

전산자원 도입

- 소프트웨어 및 하드웨어 도입

공간빅데이터 활성화 추진

- 공간빅데이터 체계 조기정착을 위한 이용 활성화 추진

- 공간빅데이터 체계 활성화 방안 마련

상설대응기구 시범운영 지원

- 공간빅데이터 체계 운영 지원

- 시스템 관리 지원

빅데이터 활용

식의약품 등

사고·위해 예측기반

구축

정보화전략계획(ISP)

수립

식의약품 등 생산·수입·판매·소비 단계 자료 전체 현황조사

- (대상) 식품(농축수산물, 가공식품(식품첨가물)), 건강기

능식품, 영양, 주류, 의약품, 생물의약품, 생약, 한약, 화장

품, 의료기기 분야

- (방식) 생산·수입·판매·소비단계 소비흐름 가치사슬 기

초조사

식의약품 등 사고·위해 예측을 위한 최적화된 데이터 기반 구축

- 내·외부 정보 등을 기반으로 종합적 분석·활용을 위한

기반 마련

- 정책, 학술자료, 해외사례 분석을 통해 사고·위해 전조

포착 지표 설정

- 다양한 분석기법을 적용하기 위한 데이터 최적화 구축

식의약품 등 사고·위해 예측을 위한 빅데이터 분석 및 활용

- 식의약품 등 위해지표 분석시나리오 구성 및 시나리오

별 분석모델 제시

- 분석결과 활용 대상선정 및 위해경보 수행업무 설계

빅데이터를 활용한 식의약품 등 안전관리 선진 해외사례조사

- 빅데이터 예측기반 구축 및 정책정보 지원서비스 활용

사례 조사

식품의약품안전처

빅데이터 분석

시스템 구축을 위한

시범 사업

내부 환경 진단 및 분석

- 시스템 별 생성되는 로그 데이터의 수집․저장, 품질, 활

용 현황 분석 및 개선사항 파악

- 데이터 현황 파악을 통한 빅데이터 플랫폼 구현 시 필

요한 디스크 용량 등의 사전 예측

- 시스템 운영 부서 및 현업 부서의 니즈 파악

빅데이터 플랫폼 구축 방향성 도출

- 빅데이터 추진 전략 및 단계별 적용 로드맵 수립

- 빅데이터 적용 가능 분야(마케팅, 고객경험관리, 리스크

중소기업은행


21

* 자세한 사항은 국가종합전자조달 “나라장터(www.g2b.go.kr)”를 참고하세요.

등) 선정 및 예상 성과 분석

- 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 필요 아키텍처 설계

- 빅데이터 플랫폼 운영을 위한 조직 및 필요 인력 산정

- 국내․외 빅데이터 적용 사례 검토 및 벤치마킹 등

빅데이터분석활용센

터 교육인프라 기반

빅데이터 교육콘텐츠

개발

빅데이터 분석 프로세스 기반 교육 콘텐츠·기술 교육 콘텐츠 개발

- 빅데이터 전처리(수집·가공), 저장, 분석, 시각화로 이어지

는 데이터 분석 프로세스별 데이터 셋 및 교육 콘텐츠 개발

- 빅데이터 분석 기술을 활용하기 위한 하둡, 맵리듀스,

NoSQL, 파이썬 등의 기술 기반 교육 콘텐츠 제작

빅데이터 분석 실습 교육 콘텐츠 고도화

- 2014년 구축된 10개 분야의 데이터 셋에 대한 고급

분석 기법 및 다양한 시각화 기법이 적용된 예제 개발

- 매뉴얼의 개선(예제 및 풀이 추가, 분석 데이터의 가공

방법, 결과 해석 등)

대학(원) 빅데이터 전문가 과정 운영 지원 및 빅데이터 저변확대

- 국내외 빅데이터 관련 교육기관·과정 조사, 데이터 제공

및 교육실습 활용을 위한 산학연 공동 협의체 구성 및 운

영, 협약식 개최

- 빅데이터 관련 프로그램 신설 및 관련 대학(원) 대상 빅

데이터 실습 교육 수행

- 대학(원)생의 빅데이터 교육 확대와 직업경로 개척을 위

한 빅데이터 페스티발(Big Festival) 개최


중소기업 빅데이터

활용지원 사업

맞춤형 빅데이터 솔루션 보급 및 매칭(최소 30건 이상, 솔

루션 적용 비용 포함)

- 국내 빅데이터 분석 솔루션 사전 조사 및 수요기업 대

상 설문조사 추진 (각각 조사․분석 보고서 작성)

- 지원 솔루션 선정 및 지원 대상 중소기업 선정

- 맞춤형 솔루션 매칭 및 분석 추진

- 솔루션 지원 후 만족도 조사 및 사례집 발간

중소기업 대상 빅데이터 인식 제고 및 홍보 강화(세미나

최소 1회, 보고서 2권)

- 중소기업 빅데이터 활용 성공사례 및 해외사례 발굴, 중

소기업 대상 맞춤형 교육 및 세미나 개최 등을 통해 빅데

이터 활용에 대한 인식 제고 및 붐 조성

크라우드소싱 기반 빅데이터 문제해결 플랫폼 운영(최소 5건 이상)

- 문제해결 플랫폼 구축

- 플랫폼 참여를 활성화하기 위한 방안 제시 (대기업 참여

를 통한 중소기업 문제 제시 등)

- 빅데이터 기반 문제해결 플랫폼 운영(6개월간/ 최소 5

개 이상의 문제제시 및 해결 유도)

- Big Question 시상식 개최



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빅데이터 행사 소식

R를 이용한 빅데이터분석 강좌

∘ 일시 : 2015년 7월 11일(토) ~ 8월 1일(토)

∘ 장소 : 서울 마포구 신수동 63-14 구프라자 3층

∘ 신청 방법

: 온오프믹스홈페이지(http://onoffmix.com/event/48848)에서 사전 등록

∘ 등록기간 : 6/21(일) ~ 7/10(금) 23:30

∘ 소개

- 빅데이터의 개념과 R의 설치, 기본문법을 공부하여 데이터를 관리하고 비정형 데이터와

정형 데이터 분석을 배우고 R에서 제공하는 지도 분석이 가능한 GIS기능을 배웁니다.

∘ 교육과정

1. 빅데이터와 R

2. 데이터관리와 함수

3. 비정형데이터 / 정형데이터

4. Google chart 활용

5. Data Crawling by Python

∘ 문의 : 조광 (Tel. 02-552-8565 | E-mail. [email protected])


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빅데이터 분석, R좀 R려줘!!

∘ 일시 : 2015년 7월 26일(일) 14:30 ~ 17:30

∘ 장소 : 강남구 테헤란로 127 그레이스타워 6층 SAME-PAGE

∘ 신청 방법

: 온오프믹스홈페이지(http://onoffmix.com/event/49269)에서 사전 등록

∘ 등록기간 : 6/29(월) ~ 7/23(목) 14:00

∘ 교육과정

1. 패키지에 대한 이해

2. 객체 속성에 대한 이해

3. 각종 통계량의 이해 및 계산

4. box-plot(상자그림) 해석

5. 상관계수의 이해 및 계산

6. 데이터셋 주무르기(for, if, join, melt 등)

7. 결측치 처리 1

8. 화려한 그래프 그리기 1 (ggplot 맛보기)

9. 분석시 자주 맞닥뜨리는 문제 해결하기(인코딩, 속성 등)

∘ 문의 : 김승욱(기상청/빅데이터팀)

(Tel. 010-9507-4925 | E-mail. [email protected])


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빅데이터와 사물인터넷 서비스 개발을 위한 자바/모바일 전문가 과정

∘ 일시 : 2015년 8월 11일(화) ~ 2016년 2월 1일(월)

∘ 장소

: 서울특별시 강남구 테헤란로123 여삼빌딩 15층 유니윌 부설 아이티윌 교육센터

∘ 신청 방법

: 홈페이지(https://knitcampus.co.kr/new/edu_unem/reg_training.php)에서 등록

∘ 등록기간 : 6/26(금) ~ 8/7(금)

∘ 소개

- 이 교육은 자바 개발자 양성을 목표로 합니다. 특히 향후 IT 기업의 인력 수요가 급증할

것으로 예상되는 빅데이터와 사물인터넷 관련 소양을 갖춘 전문 개발자 양성을 목표로 합

니다. 이를 위해 본 과정은 아래와 같은 세부 교육 목표로 구성됩니다.

① 자바 플랫폼 기반 애플리케이션 개발을 위한 프로그래밍 기초 기술 학습

② Oracle DBMS 활용 능력 함양

③ Servlet, JSP 등의 웹 기술을 사용하는 웹 애플리케이션 개발 능력 함양

④ Hibernate, MyBatis, SpringFramework 등 오픈 소스 프레임워크를 사용하는

엔터프라이즈 애플리케이션 개발 기술 학습.

⑤ Arduino, Raspberry PI 등 오픈 하드웨어 플랫폼을 이용한 장비 제어 학습

⑥ 웨어러블 디바이스를 중심으로 다양한 센서와 네트워크를 사용하는 모바일 애플리

케이션 개발 기술 학습

⑦ 사물 인터넷 서비스를 위한 Hadoop(하둡), NoSQL, R 등 빅데이터 처리 및 활

용 기술 학습

∘ 문의 : 유니윌

(Tel. 02-6255-8066 | E-mail. [email protected])


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2014년의 “요리” 2015년의 “요리”

* 2014년 6월3일~7월3일, 2015년 6월3일~7월3일 동안 ‘요리’ 키워드를 분석한 결과입니다.

‘요리’ 키워드의 언급시기 및 데이터 언급량

∘ ‘요리’에 대한 트렌드 분석 결과, 14년과 15년 모두 6월 초부터 언급량이 일정한 모습을 보임

∘ ‘요리’의 키워드 언급량은 14년에 비해 올해는 2배가량 증가하여, ‘요리’에 대한 관심이 급격히

증가한 것으로 나타남

‘요리’ 키워드 연관어의 2014년과 2015년 비교 및 2015년 연관어

∘ 2014년과 2015년 모두 ‘집’, ‘맛집’, ‘재료’ 등과 같은 키워드가 공통적으로 등장

∘ 2014년에는 ‘사진’, ‘쿠킹클래스’, ‘분위기’ 등, 요리를 만들고 감상하는 트렌드와 관련된

키워드가 많이 언급

∘ 2015년에는 ‘냉장고를 부탁해’, ‘삼시세끼’ 등 요리 예능 프로그램과 관련된 키워드와,

‘레시피’, ‘셰프’ 등 프로그램에서 등장했던 요리와, 요리사 관련 키워드가 많이 언급

2015년에 등장한 ‘요리’ 관련 키워드

∘ ‘백주부’, ‘허세’ 등이 2015년 새로운 키워드로 등장하여, 요리 프로그램의 인기 셰프에 관한

관심 키워드가 다수 등장하였으며, ‘쿡방’, ‘요섹남’ 등 요리 관련 신조어가 급부상하며 키워드

로 등장

이달의 빅데이터 키워드

빅데이터를 통해 본 키워드 ‘요리’

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