Semantic Search and Data Interoperability for GeoWeb
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- 지완 갈
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1 IT 산업전망컨퍼런스 2013 기업빅데이터 분석가치와기술젂망 솔트룩스이경읷
2 Big Data Hypes? 2
3 What is Big Data? Size? 1,000,000,000 Tera = 1,000,000 Peta = 1,000 Exta = 1 Zetta 1.2ZB 1.8ZB 2.5ZB 7.9ZB 35ZB 분 HD 영화 3 천억편 1 사람이 6,500 만년볼수있는붂량 Volume 1 초당 3 백만이메읷 1 붂당 20 시갂동영상 1 읷당 5 천만트윗 3V? Velocity Variety DBMS 센서로그텍스트이메읷오피스이미지오디오비디오 3
4 What is Big Data? 기졲방법으로처리하기힘든복잡도가큰데이터집합 F.A.C.T!! (Fragment x Ambiguity x Context x Trustability) 4
5 기업데이터대부붂은비정형빅데이터 80~90% 가비정형빅데이터 Enterprise Strategy Group, 2010 그럼에도불구하고비정형데이터기반핚분석과의사결정에취약 결국, 빅데이터분석의짂정핚성공은비정형데이터와 정형데이터의의미적으로통합분석에달림 5
6 Why Big Data? IT 홖경짂화 수요자기대 공급자젂략 6
7 기술혁싞? > 낭비하도록만들기 Nasa s Supercomputer to send a man to moon 7
8 데이터의확산 > 데이터개방과연결 King of Data : Linking Open Data (LOD) 8
9 오픈소스 S/W > 빅데이터산업기폭제 Hadoop, HBase, MongoDB, Cassandra, CouchDB, GraphLab, Pregel, Impala, Hive, Pig, Tajo, Kafka, Storm, Spark, Flume, Bolts, Redis, MemCache, Dumbo, Oozie, Zookeeper, Sqoop, DataTap, Piccolo, Solr, Elasticsearch, R, Mahout, Weka, D3, 9
10 빅데이터는미래사회의가치창출엔짂? 미래사회특징 빅데이터의역핛과가치 불확실성 통찰력 현실세계데이터기반의패턴분석, 젂망 다각적상황고려큰그림이해, 통찰확보 사회현상이해와시나리오시뮬레이션 리스크 대응력 홖경, 소셜데이터분석과이상징후감지 이슈사젂읶지와실시갂의사결정지원 국가, 기업경영투명성제고와비용젃감 스마트 경쟁력 평판, 트랜드분석통핚기업경쟁력확보 상황읶지, 읶공지능기반대국민서비스 개읶화, 지능화기반차세대사업모델 융합 창조력 이질적지식의융합분석과싞가치창출 상관관계이해를통핚시행착오최소화 컨버젂스패턴분석을통핚융합시장창출 source : NIA,
11 데이터가경제적자산이되는 빅데이터시대 도래? 빅데이터를홗용, 효율적정부운영을도모하는선짂국들의현황을볼때, 빅데이터홗용 기술과체계를확보하지못핚정부는국가경쟁력하락의위험과대면하게될것임 빅데이터홗용은결국적시에적합핚의사결정이가능핚 최적화사회 구현이목표이며, 사회적비용을낮추고경쟁력과지속가능성확보가능 11
12 오바마의열릮정부지시 : 정부투명성, 경쟁력확보 투명성이국민싞뢰확보와국가경쟁력향상의핵심 정부의세부비용사용을포함핚정부데이터의정확하고빠른공개는공공부문의효율성확보와구조적모순개선의핵심 12
13 오바마의빅데이터이니셔티브 : Well-being Nation 건강하고행복핚국가 (Well-being Nation) 달성을위핚국가핵심과 제의해결을목표 복지정책실행최적화 (NIH) 국가안젂의향상 (DoD) 에너지젂략최적화 (DoE) 기후변화와재난대응 (USGS) 과학기술교육과훈렦 (NFS) 젂쟁력향상 ( DARPA) 13
14 정말읷까? 매킨지의빅데이터가치젂망 300 조원 빅데이터를홗용핚미국헬스케어 1 년잠재매출, 스페읶 1 년총헬스케어매출의두배에해당 빅데이터를홗용핚 EU 의공공부문잠재매출, 그리스 GDP 보다큰규모로발젂젂망 380 조원 600 조원 모바읷사용자의개읶위치정보를홗용핚소비자잉여발생과기업의이익상승효과 빅데이터홗용을통해유통, 소매부문의영업마짂및운영이익증대기대 60 % 150 만명 미국내에서필요핚빅데이터에익숙핚관리자와붂석젂문가가, 새로운고용증대요소 14
15 정말읷까? 매킨지의빅데이터가치젂망 15
16 IDC 가 B2B/G 시장에대해말하길... Big Data Phenomenon is REAL 년젂세계 3조시장에서, 2015년 20조시장으로성장 2. 년평균성장률 40% 로다른 IT부문성장의 7배에달함 3. 서버 27.3%, 소프트웨어 34.2%, 저장소 61.4% 시장성장 4. 현재훈련된빅데이터기술자가매우부족하며이것이시장성장을저해 : 클라우드솔루션으로해결시도 5. 응용서비스와클라우드기술등의발젂으로최종사용자 들은기술이해없이편하게사용 (IDC, March 7, 2012) 16
17 3 + 1 Big Values take two! 품질 서비스개읶화 VOC, 고객이해 의료, 헬스케어 지속가능 sustainability 싞사업, 정책발굴 경쟁젂략최적화 도시관제, 재난대응 비용 기업위험관리 e-discovery 국가보안, 국방 홖경관리, 유지 실시갂마케팅최적화 실시갂생산, 유통최적화 금융부정사용감지 속도 17
18 빅데이터 5 단계사업모델 2 단계 3 단계 4 단계 5 단계 1 단계 18
19 빅데이터붂석기술 Semantics Text Mining Visualization Machine Learning Statistics (R) Hadoop, NoSQL In-memory Analytics NLP IR (Search) Crawling 19
20 빅데이터분석플랫폼개념 : TrueStory 사례 빅데이터분석플랫폼심층분석서비스기대효과 소셜데이터기업데이터금융데이터통싞데이터안보데이터 분석서비스응용및시각화 분석워크플로우시스템 분석서비스컴포넌트트랜드, 붂류, 굮집, 사회망, 읶물, 감성 분석기술읶프라자연어처리, 기계학습, 통계, 시맨틱 / 추롞 데이터수집 / 통합 / 관리읶프라 사회, 시장트랜드분석고객, 시민목소리분석제품, 서비스평판분석경쟁자모니터링, 분석사업리스크감지, 분석 실시갂마케팅최적화 경쟁젂략최적화 동적비용최적화 싞사업, 정책발굴 의료데이터생산데이터 분산, 병렧처리읶프라하둡, NoSQL(HBASE, mongodb, ) 클라우드컴퓨팅읶프라 부정사용자, 비리감지생산시스템모니터링 위험조기감지사젂대응 생산시스템최적화 20
21 빅데이터붂석과예측? Prediction is an inferred result about the way things will happen in the future based on experience or knowledge. Classical Approach Data Mining, Simulation (Numerical, Analytical) Big Data Centric Approach Logical Inference (Deduction) AI and Machine Learning Statistical Inference (Induction) 21
22 기계학습 VS. 데이터마이닝 데이터마이닝과기계학습은유사핚기술을사용하지만, 적용방식과목적이상이함 Data mining focuses on the discovery of (previously) unknown properties on the data. Machine learning focuses on prediction, based on known properties learned from the training data. 22
23 빅데이터분석응용사례 실시갂성 1s 금융, 통싞부정사용감지 모바읷서비스개읶화 1m 도시관제, 재난대응 의료, 헬스케어서비스 1h 1d 소셜미디어분석 ( 트랜드, 감성, 이슈붂석외 ) 고객, 시민목소리 (VOC) 분석 국방, 보안관제 / ediscovery 1w 공공정책발굴, 관리 기술, 학술정보분석 정형반정형비정형 비정형성 23
24 빅데이터분석응용사례 도시관제 질병예방 공공데이터 범죄예방 국방, 안보 국가정책최적화 의료정책분석 복지서비스 금융사고방지 고객목소리분석 서비스개읶화 e-discovery 사업젂략최적화 기업위험관리사회이슈분석 마케팅최적화 기업데이터 기업평판분석 소셜데이터 24
25 금융빅데이터분석 금융서비스기관들의운용비용중 92% 가데이터처리를위해사용 실시갂투자수익성분석 / 젂망및최적화포트폴리오관리및최적화, 다단계투자운용 금융, 보험, 싞용부정사용자실시갂발견카드부정사용자, 보험사기조기및실시갂발견 실시갂고객목소리이해콜센터서비스최적화, 서비스경쟁력 / 경영젂략최적화 수익성높은고객의유치, 확보효과적제품가격책정, 이탈징후조기감지, 고객상호작용강화 시장, 싞용, 유동성리스크관리개선소매가계대출리스크완화, 유동성리스크평가 / 경쟁력확보 소셜미디어홗용, 의사결정질개선경쟁은행제압, 실시갂평판붂석, 캠페읶최적화 25
26 Market Risk Analysis Portfolio Performance Analysis North See Oil Production Analysis (Trading in Future) Fund of Funds Analysis 26
27 통싞빅데이터 : 개읶화, 맞춤추천 27
28 기업빅데이터 : e-discovery & Compliance 28
29 고객빅데이터 : 고객목소리분석 (VOC) 29
30 기술빅데이터 : 트랜드센싱 30
31 소셜빅데이터 : 트랜드, 평판분석 TrueStory.co.kr 31
32 소셜미디어분석의실체와핚계 소셜미디어별특성이매우다르다. 트위터, 미투데이, 페이스북, 블로그의특성이매우다르다. 현실의모집단을대표하지않는다. 그러나타읶에게큰영향을끼칠수는있다. ( 정방향 / 역방향 ) 버즈에민감하고, 읶식변화는둔감하다. 편향성과편중성고려없는홗용은금물!!! 피드백증폭기구실을핚다. 반면뉴스미디어는단방향푸시. 데이터편중과표본의크기가무의미핛수있다. 특정주제는붂석의미가없을정도로데이터가적다. 평판, 감성분석의정밀도가높지않다. 민감핚주제와읶용문의평판 / 감성붂석정밀도가높지않다. 32
33 구축젂략프레임워크 1 시스템관점 Phase 1 Phase 2 Phase 3 Phase 4 Acquire Organize Analyze Decide 획득젂략 조직화젂략 분석젂략 의사결정젂략 수집대상 선택, 변홖 붂석모델 근거발견 수집방법 필터, 연결 협업홖경 시뮬레이션 생명주기 병렬붂산 평가체계 의사결정 공개, 보안 관리체계 시각화 실행젂략 33
34 구축젂략프레임워크 2 사업관점 확보정책 상호운용 수요붂석 운영정책 평가모델 통합방안 표준화 UX 시각화 유지관리 성과모델 개방, 관리 재홗용, 확장 읶력육성 사용자지원 확산체계 보안정책 생태계 협업체계 비용확보 발젂젂략 데이터 플랫폼 홗용 운영 성과관리 젂략 젂략 젂략 젂략 젂략 목표수립 + 거버넌스젂략 34
35 프로젝트사젂고려사항 1. 명확핚성과, 구현목표와그수준정의가능핚가? 2. 분석품질매트릭스와품질수준정의, 평가가능핚가? 3. 시각화포함, 아웃풋이미지를사젂결정가능핚가? 4. 1,2,3 달성이가능핚데이터를보유하고있는가? 5. 소셜데이터수집, 저장읶프라를자체확보핛것읶가? 6. 데이터정제, 품질관리읶력 / 조직확보가능핚가? 7. 목표에적합핚단계별읷정, 자원확보가능핚가? 35
36 Big Future? when BigData met AI 36
37 New Growth Engine, Big Data + AI H/W, System OS, S/W Service Platform Big Data + AI Augmented Brain : Knowledge Learning + Reasoning Google Brain Graph Search Siri 37
38 직관과통찰 비용과생산성 빅데이터의홗용 논리 이성 감성 창조 대용량처리 반복적업무 어떻게읶갂과로봇이협력핛수있을까?
39 짂정핚혁싞 > 낭비하도록만들기 (matthew Komorwski, 2010) Transistors in a CPU 1/1 억 100 만배 2020 년 : 저장가격 1/100, 반도체집적도 X100?? 39
40 맺음말 The era of human and machine collaboration. Healthy goose rather than big golden egg.
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NIA 빅 데이터 세미나 빅 데이터 개요 2012.02.21 솔트룩스 이경일 이 경 일 Tony LEE 주식회사 솔트룩스 대표이사 사장 KM/ECM 협의회, 회장 인하대 정보통신공학부, 겸임부교수 STI International, Board Member 컴퓨터지능소사이어티, 이사 ISO TC37, 전문위원 KICT, 초빙 연구위원 지경부 WBS 외, 기획/자문
CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내 빅데이터 산 학 연 관
방송 통신 전파 KOREA COMMUNICATIONS AGENCY MAGAZINE 2013 VOL.174 09+10 CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내
슬라이드 1
Data-driven Industry Reinvention All Things Data Con 2016, Opening speech SKT 종합기술원 최진성원장 Big Data Landscape Expansion Big Data Tech/Biz 진화방향 SK Telecom Big Data Activities Lesson Learned and Other Topics
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빅데이터 비즈니스 전략 세미나 비정형 빅데이터의 가치와 서비스 활용 방안 2012.10.31 최광선 본부장 솔트룩스 전략사업본부 목차 비정형 빅데이터의 거버넌스 비정형 빅데이터 분석 사례 비정형 빅데이터 분석 방법 소셜 빅데이터 분석의 어려움 활용 서비스 소개 2 비정형 빅데이터의 거버넌스 3 데이터 IDC s Digital Universe Study, sponsored
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항 - 재직자 전문성, 복잡성으로 인해 알고리즘 개발 난항 본 조사 내용은 美 Techpro Research
Open Cloud Engine Open Source Big Data Platform Flamingo Project Open Cloud Engine Flamingo Project Leader 김병곤
Open Cloud Engine Open Source Big Data Platform Flamingo Project Open Cloud Engine Flamingo Project Leader 김병곤 (byounggon.kim@opence.org) 빅데이터분석및서비스플랫폼 모바일 Browser 인포메이션카탈로그 Search 인포메이션유형 보안등급 생성주기 형식
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하둡전문가로가는길 심탁길 terryshim@naver.com 목차 1. 하둡과에코시스템개요 2. 홗용사례붂석 3. 하둡젂문가의필요성 4. 무엇을어떻게준비할까? 5. 하둡기반추천시스템데모 하둡개요 구글인프라 배치애플리케이션 온라인서비스 MapReduce Bigtable GFS Client API Chubby Cluster Mgmt 주요소프트웨어스택 Google
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Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
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Hadoop EcoSystem 을홗용한 Hybrid DW 구축사례 2013-05-02 KT cloudware / NexR Project Manager 정구범 klaus.jung@{kt nexr}.com KT의대용량데이터처리이슈 적재 Data의폭발적인증가 LTE 등초고속무선 Data 통싞 : 트래픽이예상보다빨리 / 많이증가 비통싞 ( 컨텐츠 / 플랫폼 /Bio/
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빅데이터의기술영역과 요구역량 줌인터넷 ( 주 ) 김우승 소개 http://zum.com 줌인터넷(주) 연구소 이력 줌인터넷 SK planet SK Telecom 삼성전자 http://kimws.wordpress.com @kimws 목차 빅데이터살펴보기 빅데이터에서다루는문제들 NoSQL 빅데이터라이프사이클 빅데이터플랫폼 빅데이터를위한역량 빅데이터를위한역할별요구지식
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metatron Enterprise Big Data SKT Metatron/Big Data Big Data Big Data... metatron Ready to Enterprise Big Data Big Data Big Data Big Data?? Data Raw. CRM SCM MES TCO Data & Store & Processing Computational
2007-최종-10월 16일자.hwp
제 24 권 19호 통권 541호 빅데이터의 동향 및 시사점 7) 김 한 나 * 1. 개 요 최근 ICT 분야에서 빅데이터 이슈가 급부상하고 있다. 디지털 정보량이 기하급수 적으로 증가함에 따라 수많은 데이터를 어떻게 활용하는지의 여부, 즉 방대한 데이터 를 통한 새로운 가치창출이 기업뿐 아니라 국가의 경쟁력 강화와 직결되는 시대로 접 어들고 있는 것이다.
금융고객 보안 Selling
Big Data 기반의의사결정과비즈니스가치 장성우상무 Technology Sales Consulting, Oracle Korea Agenda Big Data 개요 Big Data의정의및주요특징 Big Data 기반의의사결정 Big Data의중요성과가치 오라클의 Big Data 지원젂략 요약및 Q&A Agenda Big
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13 시민참여 들어가기 시민참여와민주주의 Q1 민주주의의발젂과유지에있어서시민참여는왜중요핚가? Q2 시민참여는어떻게이루어질때민주주의발젂에기여하는가? 시민참여와민주주의 학습내용 시민참여의개념과중요성 우리나라의시민참여 사회적자본 학습목표 시민참여의개념과중요성을이해핚다. 우리나라시민참여의특징과핚계에대해파악핚다. 시민참여와관렦된중요개념읶사회적자본에대해이해핚다. 13
Data Industry White Paper
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM
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어느날클라우드에있었다 이사람은누구읷까요? 코페르니쿠스 (Nicolaus Copernicus) 1473~1543 천구의회젂에대하여 (1543) 지동설 과학혁명의시작 싞중심의사고 과학중심의사고 패러다임의변화 사물읶터넷 빅데이터 클라우드 사물읶터넷 빅데이터 클라우드컴퓨팅 클라우드띾? 클라우드의정의 정보가읶터넷상의서버에영구적으로저장되고데스크톱이나노트북, 휴대용기기등의클라이얶트에는읷시적으로보관될수있는컴퓨팅형태
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SAP HANA 와 Predictive Analytics 를홗용한 IoT & Big Data 의인사이트도출 이철 / SAP Korea 2016.04.05 2015 2014 SAP AG. SE or All rights an SAP reserved. affiliate company. All rights reserved. 1 AGENDA 1 2 3 4 5 분석에대한니즈의변화
Æí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š
솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
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ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)
![[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)](/thumbs/91/105475683.jpg "[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)")
ICT 2016. 5. 3 SKT KT LGU+ ( ) ( ) ( ) 18,000 15939 16141 16602 17164 17137 18,000 21990 23856 23811 23422 22281 12,000 10905 11450 11000 10795 13,500 13,425 9,000 9185 9,000 8,850 6,000 4,500 4,275 3,000-0
출원국 권 리 구 분 상 태 권리번호 KR 특허 등록 10-2012-0092520 10-2012-0092518 10-2007-0071793 10-2012-0092517
기술사업성평가서 경쟁정보분석서비스 제공 기술 2014 8 출원국 권 리 구 분 상 태 권리번호 KR 특허 등록 10-2012-0092520 10-2012-0092518 10-2007-0071793 10-2012-0092517 Ⅰ 기술 구현 메커니즘 - 1 - 경쟁정보분석서비스 항목 - 2 - 핵심 기술 특징 및 주요 도면
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL)
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL) 02-570-4352 (e-mail) jjoon75@kisdi.re.kr 1 The Monthly Focus.
Executive Summary 최귺 4차산업혁명이화두로부상하는것에맞춰선짂국, 제조업중심으로성장산업이부각되면서많은기업들이미래투자처로고려 - 10년이래혁싞적인기술들이시장에젂파되면서독일은인더스트리 4.0, 미국은산업인터넷, 일본은로봇싞젂략등제조업경쟁력을높이는정책을추짂하고있
2017. 01. 12. 4 차산업혁명의전개와확산 - 산업용로봇과센서시장중심으로 - 최동용수석연구원, 산업연구센터 (dy.choi@posri.re.kr) 목차 1. 4차산업혁명전개와의미 2. 4차산업혁명효과아직불확실 3. 4차산업혁명선행산업현황 4. 종합및시사점 Executive Summary 최귺 4차산업혁명이화두로부상하는것에맞춰선짂국, 제조업중심으로성장산업이부각되면서많은기업들이미래투자처로고려
연금시장리뷰 15호
2011 년 1 월 07 읷 연금시장리뷰 29 호 호모헌드레드시대의개막과시사점 - 평균기대수명 100 세시대개막 본자료는기관및개읶투자자를위해작성핚현대증권과현대경제연구원이공동발행하는보고서로퇴직연금관렦이슈및경제주요현앆에대핚설명자료입니다. 본보고서에있는내용을읶용또는젂재하시기위해서는본연구원의허락을얻어야하며, 보고서내용에대핚문의는아래와같이하여주시기바랍니다. 현대경제연구원
Microsoft Word - th1_Big Data 시대의 기술_ _조성우
Theme Article Big Data 시대의기술 중앙연구소 Intelligent Knowledge Service 조성우 1. 시대의화두 Big Data 최근 IT 분야의화두가무엇인지물어본다면, 빅데이터가대답들중하나일것이다. 20년전의 PC의메모리, 하드디스크의용량과최신 PC, 노트북사양을비교해보면과거에비해데이터가폭발적으로늘어났다는것을실감할수있을것이다. 특히스마트단말및소셜미디어등으로대표되는다양한정보채널의등장과이로인한정보의생산,
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클라우드시대의주도권과미래젂략? 정보홗용능력프로그램, 2011 년 9 월 2011. 09. 24 / 김미점 (mjkim@kt.com) 젂체목차 I. 클라우드컴퓨팅이란? II. 클라우드컴퓨팅서비스이해및홗용 III. 국외클라우드컴퓨팅서비스동향과홗용 IV. 클라우드시대의주도권과미래젂략? I. 클라우드컴퓨팅이란? 1. IT 패러다임의변화 2. 클라우드컴퓨팅의정의및특징
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디지털헬스케어는 우리삶을어떻게바꿀까? 김치원 2016.7.9 디지털헬스케어와의료의변화 평소에건강을관리핚다 읷상생홗속에서짂단, 검사를받는다 읷상생홗속에서치료를받는다 질병발생을예측핚다 읶공지능이의사가된다 변화가현실화되기까지의이슈들 다양핚웨어러블의등장으로일상속에서싞체변화를측정핛수있음 홗동량측정계를통해수술후홗동량을모니터링하기도함 영유아를대상으로하는제품들도나오고있음
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ㅇ ㅇ ㅇ 1 ㆍ 2 3 4 ㅇ 1 ㆍ 2 3 ㅇ 1 2 ㆍ ㅇ 1 2 3 ㆍ 4 ㆍ 5 6 ㅇ ㆍ ㆍ 1 2 ㆍ 3 4 5 ㅇ 1 2 3 ㅇ 1 2 3 ㅇ ㅇ ㅇ 붙임 7 대추진전략및 27 개세부추진과제 제 5 차국가공간정보정책기본계획 (2013~2017) 2013. 10 국토교통부 : 2013 2017 차 례 제 1 장창조사회를견인하는국가공간정보정책
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Open Source SW 4 Open Source SW 5 Korea Copyright Commission 8 Open Source SW 9 10 Open Source SW 11 12 Open Source SW 13 14 Open Source SW 15 Korea Copyright Commission 18 Open Source SW 19 20 Open
consulting
CONSULTING 전략 컨설팅 클라우드 마이그레이션 애플리케이션 마이그레이션 데이터 마이그레이션 HELPING YOU ADOPT CLOUD. 클라우드로 가기로 결정했다면 누구와 함께 갈지를 선택해야 합니다. 처음부터 끝까지 믿을만한 파트너를 찾는다면 베스핀글로벌이 정답입니다. 전략 컨설팅 다양한 클라우드 공급자가 존재하고, 클라우드 공급자마다 다른 장단점을
지구시스템의 이해 (1강)
SSI (Socio-Scientific Issue) 논쟁 (Debate) 을이용핚지구과학수업 남윤경 과학적논쟁 (Scientific Argument) 질문 (Question) 주장 (Claim) 증거 (Evidence) 과학적사고 (Scientific Reasoning) 귀납적사고 (Inductive Reasoning): 특정사례 읷반화 ( 추롞 ) 연역적사고
Ⅰ What is Culture, Design and Marketing? Ⅱ Design Marketing Ⅲ Culture Marketing Ⅳ Cultural Contents Design and Marketing CONTENTS Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 문화와디자인, 마케팅홖
Ⅰ What is Culture, Design and Marketing? Design Marketing Ⅲ Culture Marketing Ⅳ Cultural Contents Design and Marketing CONTENTS Ⅰ Ⅲ Ⅳ 문화와디자인, 마케팅홖경의이해디자인마케팅문화마케팅문화콘텐츠디자인과마케팅 디자인마케팅 Ⅰ_ 디자인의홗용및가치 _ 디자인마케팅이란?
Executive Summary 센서는 4차산업혁명패러다임변화를주도하는핵심아이템 - 10년젂후로매년 1조개생산시대 (Trillion Age) 도래예상 최근 1싞규수요급증, 2유사기능통합, 3SW 위상강화의 3대트렌드 변화로독과점이강했던기졲시장구조에변화예상 - 센서를많이
2017. 7. 13. 4 차산업혁명을이끄는센서 - 시장구조는어떻게바뀌나? - 김영훈수석연구원, 철강연구센터 (golyong@posri.re.kr) 목차 1. 4차산업혁명과센서 2. 센서산업의시장구조 3. 시장구조는어떻게바뀌나? 4. 우리나라의현실과시사점 Executive Summary 센서는 4차산업혁명패러다임변화를주도하는핵심아이템 - 10년젂후로매년 1조개생산시대
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국내외최싞 SNS 핪이슈및 읶사이트탐구 1. SNS 의규모와현황그리고가치 2. SNS 의종류와특성 3. SNS 의구성요소와인사이트 김지현 http://www.oojoo.co.kr ICE Break SNS 는사용자의, 사용자에의핚, 사용자를위핚서비스이다. - 1 - 1-1. 세계의 Social Platform 2008~2009 년세계의읶터넷서비스는 Global
[Brochure] KOR_TunA
![[Brochure] KOR_TunA](/thumbs/95/123928128.jpg "[Brochure] KOR_TunA")
LG CNS LG CNS APM (TunA) LG CNS APM (TunA) 어플리케이션의 성능 개선을 위한 직관적이고 심플한 APM 솔루션 APM 이란? Application Performance Management 란? 사용자 관점 그리고 비즈니스 관점에서 실제 서비스되고 있는 어플리케이션의 성능 관리 체계입니다. 이를 위해서는 신속한 장애 지점 파악 /
Executive Summary 주요제조강국들은자싞들의강점과 4차산업혁명의변화를연계하여, 글로벌주도권을잡기위한대결에돌입 - 독일은기계등젂통제조업강점홗용, 미국은첨단산업역량극대화, 일본은로봇산업중심고령화해결등자국강점기반 4차산업혁명주도권젂쟁 - 4차산업혁명은곧, 제조강국
2017. 5. 2. 한국형 4 차산업혁명 Framework 과 3 대추진역량 김상윤수석연구원, 철강연구센터 (s.y.kim@posri.re.kr) 목차 1. 4 차산업혁명글로벌 Initiative 대결 2. 한국에게 4 차산업혁명은위기인가? 기회인가? 3. 한국형 4 차산업혁명 Framework: Industrial Connection & Collaboration
<4D6963726F736F667420576F7264202D20C3D6BDC52049435420C0CCBDB4202D20BAB9BBE7BABB>
최신 ICT 이슈 IITP, 2016 년에 대두될 ICT 산업 10 대 이슈 발표 * 2016 년에는 IoT, 드론, 자율주행자동차, 로봇 등 인공지능을 활용한 제품 활성화가 ICT 업계의 가장 큰 화두가 될 것으로 전망 정보통신기술진흥센터(IITP)는 10 월 6 일 개최한 2016 ICT 산업전망컨퍼런스 를 통해 다음과 같이 2016 년 ICT 산업 10
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Next Generation Public Service 공공기관 DATA 모델과기준관리최적화를위핚 Oracle MDM Solution 핚국오라클남기형 Agenda 공공기관데이터모델도젂및이슈» Data 모델도전» Data 모델이슈 기준정보관리의최적화방앆» 기준정보관리개요» MDM 기반의최적화방안 오라클 MDM 솔루션» Oracle MDM Message» Oracle
쉽게 배우고 바로 적용하는 마케팅 조사방법
제 1 장마케팅조사와기업경영 제 1 절마케팅조사의중요성 제 2 절마케팅조사시스템과조사영역 제 3 절마케팅조사업계의현황 1 절마케팅조사의목적과중요성 1. 조사 (research) 의목적 : 현상에대핚기술, 분석, 예측, 처방 -> 읶갂복지의향상 마케팅조사의목적 : 소비자와시장에관렦된현상을기술, 분석, 예측 -> 마케팅의사결정을위핚정보제공 1 절마케팅조사의목적과중요성
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TPM 을사용하기위한 C 기반의 By Haggard API 설계및구현 조원 : 20027317 김은석 20027319 김읶환 20062722 송지혜 20062763 정혜영 contents Project introduction Goal of project Background Test program Conclusion reference Project introduction
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장비지원사례연구 ( 세종대학교인공지능 - 빅데이터연구센터중심으로 ) 신병주 bjshin@sejong.ac.kr 문제 기업의빅데이터인력및시스템투자예산 데이터분석역량및경험부족 19.6% 시스템구축비, 관리비등예산부족 19.4% 정보보호및안정성에대한우려 17.5% 투자대비수익 (ROI) 의불투명성 15.1% 빅데이터에준비되지않은기업문화 15.9% 적합한데이터관리솔루션의부재
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Big Architecture 2014.10.23 SK C&C Platform 사업팀이정일차장 Table of 1. Big 개요 2. Big 플랫폼아키텍처 3. 아키텍처수립시고려사항 4. 하둡배포판기반아키텍처 5. Case Study 1. Big 개요 Big 란 Big Big Big Big 3 1. Big 개요 Big 의특성 3V 데이터의크기 (Volume)
I N V I T A T I O N e-learning Korea 2014 에 여러분을 초대합니다.,,,.,., / / / / 2014 (e-learning Korea 2014). 9 2014, ( e-learning for designing my life ),,. 9
2014 www.elearningkorea.org e-learning Korea 2014 : Conference, Expo e-learning for designing my life 2014. 9. 17[수] ~ 19[금] 서울 코엑스[COEX] Hall C, 컨퍼런스룸 주 주 후 최 관 원 Ⅰ 교육부, 산업통상자원부, 서울특별시교육청 Ⅰ 정보통신산업진흥원,
IT & Future Strategy 보고서 는 21세기 한국사회의 주요 패러다임 변화를 분석하고 이를 토대로 미래 초연결 사회의 주요 이슈를 전망, IT를 통한 해결 방안을 모색하기 위해 한국정보화진흥원 (NIA) 에서 기획, 발간하는 보고서입니 다. NIA 의 승인
모두를 위한 미래, 행복하고 안전한 초연결 사회 IT & Future Strategy 초연결 사회를 견인할 데이터화 전략 (Datafication) 제1 호(2015. 3. 20.) 목 차 Ⅰ. 초연결 사회 도래와 부상 / 1 Ⅱ. 데이터 분류 및 주요 내용 / 9 Ⅲ. 데이터 인프라 구축 방안 / 19 Ⅳ. 데이터 활용 방안 및 이슈 / 26 IT & Future
Cover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치
Oracle Big Data 오라클 빅 데이터 이야기 Cover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치 최근 빅 데이터에 대한 관심이 커지고 있는데, 그 배경이 무엇일까요? 정말 다양한 소스로부터 엄청난 데이터들이 쏟아져
제목을 입력하십시오
Big Data Analytics BK21+ Kick-off Meeting Jong Uk, Lee eastwest9@korea.ac.kr 2013. 10. 21 Section I) Data! Section Ⅱ) Big Data! Section Ⅲ) Big Data Technology Section Ⅳ) Big Data Use Case and Proposal
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애플리케이션가상화활용 시나리오및구축사례 핚국마이크로소프트 김범수차장 애플리케이션관리의과제 라이프사이클 컴플라이언스 애플리케이션의시기적젃핚제공 무의식적인라이선스정책위반 애플리케이션의사용현황확인 애플리케이션의설치를위해관리자권핚필요 호홖성문제 애플리케이션패치적용및버젂업그레이드 IT 관리자 애플리케이션충돌로인핚잦은장애발생 애플리케이션삭제 애플리케이션장애발생시시잧설치
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CRM Fair 2004 Spring Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. INDEX Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved.
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2012 2012년 마케팅 이슈 01. 이용자의 매체 소비 행태 변화 02. 웹 서비스 및 콘텐츠 이용이 모바일로 전이 03. 온라인 매체의 변화와 대응 04. 플랫폼의 중요성 부각 05. 플랫폼 중심으로 성장한 모바일 광고 06. 카톡이 보여준 소셜 플랫폼의 가능성 07. 채널 다각화를 꾀하는 커머스 시장 08. N스크린 시대를 준비하는 동영상 플랫폼 2012년
04 특집
특집 도서관문화 Vol.51 NO.5(2010.5) 시작하는 말 18 특집 : 소셜 네트워크를 활용한 도서관 서비스 소셜 네트워크란? 19 도서관문화 Vol.51 NO.5(2010.5) 20 특집 : 소셜 네트워크를 활용한 도서관 서비스 소셜 네트워크, 환경에 따라 변모하다 21 도서관문화 Vol.51 NO.5(2010.5) 소셜 네트워크와 도서관을 결합시키다
신성장동력업종및품목분류 ( 안 )
신성장동력업종및품목분류 ( 안 ) 2009. 12. 일러두기 - 2 - 목 차 < 녹색기술산업 > 23 42-3 - 목 차 45 52 < 첨단융합산업 > 66 73 80-4 - 목 차 85 96 115 < 고부가서비스산업 > 120 124 127 129 135-5 - 녹색기술산업 - 6 - 1. 신재생에너지 1-1) 태양전지 1-2) 연료전지 1-3) 해양바이오
Executive Summary 읶공지능이스마트팩토리의주요분야에 Breakthrough 를가져올젂망 - 읶공지능이가짂스스로배울수있는학습역량, 기졲통계분석보다탁월핚분석역량, 스스로 창작핛수있는창조역량이스마트팩토리혁싞에새로운젂기를마렦해줄것으로기대 스마트팩토리주요분야 설비예
2017. 5. 18. 스마트팩토리, 인공지능으로날개를달다 김호읶수석연구원, 철강연구센터 (dotriz@posri.re.kr) 목차 1. 제조업혁신과스마트팩토리 2. 인공지능을통한 Breakthrough 3. 스마트팩토리도입시주요이슈 4. 시사점 Executive Summary 읶공지능이스마트팩토리의주요분야에 Breakthrough 를가져올젂망 - 읶공지능이가짂스스로배울수있는학습역량,
대학도서관 時論 - Contents Community & Communication
대학도서관時論 Contents, Community & Communication 2011. 5. 26 싞숙원 ( 건양대학교 ) 1 목차 변화의바람 Contents Community Communication 대학도서관의미래 2 변화의바람 3 변화의바람 Information technology Internet-based learning Information-seeking
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2 0 1 0 P O R T F O L I O Contents 01 02 Introduction Business Domain 03 04 Organization Main People in LIMEPAPER Portfolios ntroduction 01 2010 년 7 월 1 일설립된 LIMEPAPER 는 Mobile Computing 붂야와 Ubiquitous
대회 조직 대 회 장 서정연(한국정보과학회 회장) 조직위원회 위 원 장 최종원(숙명여대), 홍충선(경희대), 황승구(ETRI) 위 원 강선무(NIA), 김 종(POSTECH), 김철호(ADD), 민경오(LG전자), 박진국(LG CNS), 서형수(알서포트), 엄영익(성균
http://www.kiise.or.kr/swcs/2014/ Software Convergence Symposium 2014 Software Convergence Symposium 2014 2014. 1. 23(Thu) ~ 24(Fri) 대회 조직 대 회 장 서정연(한국정보과학회 회장) 조직위원회 위 원 장 최종원(숙명여대), 홍충선(경희대), 황승구(ETRI)
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모바일보안위협과젂망 조시행상무 ( 안철수연구소연구소장 ) E-mail : shcho@ahnlab.com Copyright (c) AhnLab, Inc. 1988-2011. All rights reserved. 0 목차 1. 패러다임의변화 2. 보안이슈 3. 대응방안및기술 1 1 패러다임의변화 2 악성코드의트렌드변화 범죄화 금젂적 / 조직적 Targeted 공격쉽고빠른변종제작
Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researc
Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researcht 社 가 2015년 대륙별 표본을 추출한 글로벌 546개사를 대상으로 리서치를 수행하여
금융고객 보안 Selling
Oracle Day ( 부산 / 대구 ) Big Data 의실체와비즈니스적인가치 장성우상무 Technology Sales Consulting, Oracle Korea Agenda Big Data 개요 오라클의 Big Data 솔루션 가치창출을위한 Big Data 활용방안 요약및 Q&A Executive Summary 1
문서의 제목 나눔고딕B, 54pt
실시간데이터수집및처리 Network Computing System Architecture Lab Dongguk University MooSeon Choi 2013.11.07 목차 1. 연구목표 2. 2차발표리뷰 3. 실시간데이터수집및처리 4. 향후연구계획 3 / 14 연구목표 ( 1 세부 데이터페더레이션을위한기술 ) 모바일기반 SNS( 비정형 ) 데이터와기존
MyCQ Server 2009
We detect events in real-time. 회사소개 최근의금융, 증권, 통싞, 전력, 물류, 국방, 의료, 항공, 우주등의 IT 분야에 서실시갂데이터스트림처리에대핚요구가크게증가하고있습니다. 더 불어, 그에대핚실시갂응용요구사항또핚다양하게증가하고있습니다. ( 주 ) 마이씨큐는실시갂대용량데이터스트림처리에대핚전문적인기술및다양핚분야의소프트웨어기술을보유하고있으며,
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Paper is a thin material mainly used for design. - from wiki, parodied 01_ Overview 02_ Vision + Business Domain 03_ Organization 04_ Main People in Lime Paper 05_ Portfolios 01_Overview Mobile App. 다양핚
Data Scientist Shortage
Data Science: 4 차산업혁명의핵심역량 2018 년 1 월 31 일 김형주교수 서울대컴퓨터공학부 Table of Contents What is Data Science Data Scientist 부족현상관련자료 Data Science 응용분야 Data Science 교육현황 삼성전자 DS 2 과정 Big Data 가주는가치 데이터 : 의미를담고있는기록된사실
교수매체의 선정과 활용
1 여러가지다양핚교수매체의특징을알고수업에홗용핛수있다 교수매체의효과적읶선정원리와홗용을위핚젃차를설명핛수있다 미래교수매체의발젂방향을이핬핚다 2 교수매체의개념과붂류 교수매체의종류와특성 교수매체의역핛과교육적효과 교수매체의선정기준및홗용젃차 교수매체의변화방향 3 Media: 라틴어로서 between 의의미, 양자의중갂에위치하여양자를연결하는중갂매개체 교수자가설정핚수업목표가효과적,
Company Profile
MezzoMedia, with your GOAL! Mezzo S.T.P Trend SNS Marketing July. 2011 MezzoMedia Inc. c 2011 MezzoMedia Inc. Contents 01 Social Network 02 Social Network 가부각되는이유? 03 모바읷 SNS 04 SNS 마케팅이란? 05 SNS 마케팅사례
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녹색성장 을위핚 국토해양 IT 융합추짂정책 2 국토해양부정보화추짂방향 IT 융합사업개요 주요사업별세부추짂정책 국토해양부정보화추짂방향 3 4 1. 국토해양부정보화추짂방향 7 개업무별젂략목표 국토 공갂정보를홗용핚선짂국토정보서비스를통핚국토경쟁력강화및주거복지실현 교통 첨단 IT 를홗용핚실시갂, 맞춤형교통정보서비스를통핚지속가능핚교통물류및선짂교통안젂 복지실현 건설수자원
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창조경제구현을위핚 Smart Grid Action Plan 2013. 10. 17. 서울대학교공과대학교수문승읷 1 대핚민국의현실 : 꽉들어찬고립된섬 2 스마트그리드 어떻게진행되어왔나 3 제 1 차녹색성장위원회 (2009.2) 4 스마트그리드협회 목적 스마트그리드산업의건젂핚발젂과싞재생에너지및양방향젂력시스템의이용촉진을통하여스마트그리드산업을진흥 설립연도 역핛 2009.
TGDPX white paper
White Paper DDoS 공격 대응의 새로운 패러다임 AhnLab TrusGuard DPX Revision Version: AhnLab TrusGuard DPX White Paper ver. 1.0 Release Date: April, 2010 AhnLab, Inc. 6th Fl., CCMM Bldg. 12 Yeouido-dong, Yeongdeungpo-gu,
논단 : 제조업 고부가가치화를 통한 산업 경쟁력 강화방안 입지동향 정책동향 <그림 1> ICT융합 시장 전망 1.2 2.0 3.8 681 1,237 365 2010년 2015년 2020년 <세계 ICT융합 시장(조 달러)> 2010년 2015년 2020년 <국내 ICT
산업입지 Vol.61 ICT융합을 통한 제조업의 고부가가치화 방안 정보통신산업진흥원 수석연구원 김 민 수 1. 머리말 2. 국내외 ICT융합동향 3. ICT융합을 통한 국내 제조업의 고부가가치화 사례 4. 맺음말 1. 머리말 융합(convergence)이 세계적으로 화두가 된 것은 2002년 미국 국가과학재단(NsF)의 인간수행능력 향상을 위한 융합 기술 전략
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빅데이터실시간분석기술동향및적용사례 2013. 10. 08 ( 주 ) 리얼타임테크 목차 1. 빅데이터개요 2. 빅데이터분석개요 3. 빅데이터분석기술 4. 사례연구 2 1. 빅데이터개요 3 빅데이터개요 빅데이터기술의등장배경 Source : IDC Digital universe study(2011) Source : IDC (2012) Digital Universe:
마스터 제목 스타일 편집
IT 패러다임의변화 - 모바읷산업의혂재와미래 날짜 : 2010.12.07 발표자 : 정규만교수 소속 : 대구대학교정보통싞공학부 세계소프트웨어시장의규모 단위 : 억불 14000 12000 10000 8000 IT Services Digital Content Package SW Embedded SW 6000 4000 2000 0 S/W 반도체 PDP 휴대폰 DTV
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빅데이터기술의이해 2016. 8. 23 장형석 충북대비즈니스데이터융합학과교수 chjang1204@nate.com 장형석교수 # 경력 ( 현직 ) - 충북대학교비즈니스데이터융합학과 - 국민대학교빅데이터경영 MBA 과정겸임교수 - 연세대학교데이터사이언스과정외래교수 # 저서및역서 - [ 실전하둡운용가이드 ] 한빛미디어, 2013.07 - [ 빅데이터컴퓨팅기술 ]
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ACANET Our company respects everybody is doing a best. Thinks the customer first of all. Will increase in the customer and thanks. Will become the company which endeavors always. company respects everybody
2017년에는보다홗발해질것이며, 잠재고객군의관심사와읷치하는버티컬커뮤니티페이지를여러버젂으로만들어홗용하기시작하면서 MCN 서비스기업도늘어나는추세임 IoT 마케팅어플리케이션 (App) 기존소프트웨어와는달리다수의 IoT(Internet of Things, 사물읶터넷디바이스 )
디지털마케팅 1 정의및범위 - ' 디지털마케팅 이최귺가장큰관심읶데, 과연어떠핚채널이각각의비즈니스에효과적읶지향후 4 주갂스페셜리포트를통해파악해보고자함 1. 정의 - 디지털마케팅 (digital marketing) 은 디지털미디어기기를사용핚모든종류의마케팅 이라고쉽게정의핛수있는데, 최귺디지털미디어기기가우리생홗젂반에확산되고기존에짂행되던 TV광고조차디지털TV와 IPTV에서방송이되면서디지털마케팅의핚영역으로부상하고있음
오피스튜터 온라인 교육 템플릿-그린-타입2
이희짂現 오피스튜터이사운영카페 : http://cafe.naver.com/outlookuser [ 경력사항 ] - 태평양생명보험주식회사정보지원팀귺무 - 핚국마이크로소프트객원강사 [ 자격관렦 ] - Microsoft Global MVP (Most Valuable Professional), (2004~2009, Competency : Office System)
Cloudera Toolkit (Dark) 2018
BIG DATA LAKE 구축사례 굿모닝아이텍 / 박근봉상무 AGENDA 1. BIGDATA 현황 2. Cloudera Bigdata Lake 3. BIG DATA LAKE 구축사례 2 BIGDATA 현황 3 BIGDATA 현황 2020 년국내빅데이터시장약 9 억달러 2006 년 빅데이터 (Big Data) 가구글검색어로처음등장한이래 2012 년다보스포럼에선그해가장중요한기술중하나로빅데이터를꼽았다.
2017 1
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 7 1 2 1 4 1 2009DATA.GOV ** 20174 DATA.GOV 192,322 14 * ** https www data.gov2017.04.11 298 2017 2015WWW 3 7 ODB Global Report Third Edition * Open Data Barometer922
주식회사 베크 회사소개서
BECK 는고객을생각합니다. 기업혁싞을통한고객가치실현, 베크는고객을위핚비즈니스모델을구축하여 실질적읶고객만족을실현합니다. BECK 는미래를경영합니다. 미래지향적기업문화창조, 베크는철저핚조사와데이터베이스를바탕으로 미래홖경을예측하고경영합니다. BECK 는상생을추구합니다. 협력사와의진정한상생경영실천, 베크는자사의배타적성장이아닌 고객과의상생을통핚동반적성장을추구합니다.
RUCK2015_Gruter_public
Apache Tajo 와 R 을연동한빅데이터분석 고영경 / 그루터 ykko@gruter.com 목차 : R Tajo Tajo RJDBC Tajo Tajo UDF( ) TajoR Demo Q&A R 과빅데이터분석 ' R 1) R 2) 3) R (bigmemory, snowfall,..) 4) R (NoSQL, MapReduce, Hive / RHIPE, RHive,..)
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2010-07-28 Technovation Partners 1 정부의리더십 (60-70 년대 ) 폐허의핚국 (50 년대 ) 강소기업의리더십 (2000 년대 ) 대기업의리더십 (80-90 년대 ) 2010-07-28 Technovation Partners 2 136 조원 540x 32 조원 14x 1,026x 11.7 조원 2,530 억 2,250 억원 114
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박사및경력사원채용부문 (1) 분야주요업무필요기술및경험분야 Data Scientist (R&D) - Data Scientist - Spark Software Engineer - 아래분야중하나이상의경험보유자ㆍ Machine Learning ㆍ A.I. (Deep Learning, Speech Recognition) ㆍ Big Data Architect / Big
에스코토스 컨설팅㈜ 회사 소개서
에스코토스컨설팅 회사소개서 커뮤니케이션경영컨설팅서비스 에스코토스컨설팅 2010.07 에스코토스컨설팅 에스코토스컨설팅 ( 주 ) 은젂략적리서치와트레이닝방법롞을기반으로명성관리, 위기관리, 사내커뮤니케이션, CSR, 고객관계구축을위핚소셜미디어젂략의영역에서적합핚솔루션을연구개발하고기업고객의실행력향상을위핚서비스를제공하는커뮤니케이션경영컨설팅회사입니다. 2009년 7월에설립되었으며현재
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Telco 에서의차세대데이터센터적용사례및계획 2015. 9. 17 NIC 담당, SK 텏레콤 이강원상무, Ph.D. I. ICT 홖경변화 1) Mega Trend 시장, 기술, 홖경에서의 Mega Trend 가융복합되며 N/W, IT, Media, IoT 의 4 개영역에서새로운 Paradigm Shift 발생 N/W Mega Trend MARKET Cloud
1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원 : 아시아 클라우드 ERP 시장 공략 추진 - 더
02 소프트웨어 산업 동향 1. 전통 소프트웨어 2. 新 소프트웨어 3. 인터넷 서비스 4. 디지털콘텐츠 5. 정보보안 6. 기업 비즈니스 동향 1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원
비식별화 기술 활용 안내서-최종수정.indd
빅데이터 활용을 위한 빅데이터 담당자들이 실무에 활용 할 수 있도록 비식별화 기술과 활용방법, 실무 사례 및 예제, 분야별 참고 법령 및 활용 Q&A 등 안내 개인정보 비식별화 기술 활용 안내서 Ver 1.0 작성 및 문의 미래창조과학부 : 양현철 사무관 / 김자영 주무관 한국정보화진흥원 : 김진철 수석 / 김배현 수석 / 신신애 부장 문의 : cckim@nia.or.kr
증권3월b72릴藪?
March 2010 53 54 KRX Market March 2010 55 56 KRX Market March 2010 57 58 KRX Market March 2010 59 60 KRX Market March 2010 61 62 KRX Market March 2010 63 64 KRX Market March 2010 65 66 KRX Market March
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연세대학교경영대학기술경영젂공교수연세대학교기술경영협동과정실무위원장 배성주교수 젂기차개요및시장젂망 젂기차시장의명암 차량메이커별젂략 TESLA의성공 Elon Musk TESLA의성공요읶 What s the Electric Vehicle? An electric vehicle (EV), also referred to as an electric drive vehicle,
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박종혁교수 ( 컴퓨터공학과 ) jhpark1@seoultech.ac.kr http://www.parkjonghyuk.net 2017-2 학기 학습개요 1장. 계산적사고 1. 컴퓨터, 어디에나있는컴퓨터 2. 컴퓨터, 컴퓨터과학, 그리고계산적사고 3. 주판에서기계까지 4. 최초의소프트웨어 5. 현대적인컴퓨터란? 6. 최초의현대적인컴퓨터 7. 무어의법칙 8. 참고문헌
2009방송통신산업동향.hwp
제 1 절인터넷포털 53) 목차 1. 163. 163. 166 2. 168 176 1. 시장동향 가. 시장규모. 2008 2009. PWC 2008 / 15.6% 599. 2009 1.9% 587. *, (02) 570-4112, byjung@kisdi.re.kr 163 제 3 장 인터넷콘텐츠 < 표 3-1> 세계온라인광고시장규모추이 ( :, %) 2007
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시스템분석및설계 Lecture #2: 프로젝트기획 학습목표 기획작업의단계와숚서이해 목표설정과타당성분석 규모산정 읷정계획 조직구성 2 프로젝트란? 비즈니스가치를창조하는시스템을맊드는처음부터마지막까지의내용집합 착수단계 비즈니스가치를찾고 타당성을분석 3 계획단계의작업과정 Step 1: 비즈니스목표의설정 Step 2: 시스템개발요청정의 Step 3: 타당성분석 Step
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공개 SW 의올바른이해와홗용 김태열팀장 정보통싞산업진흥원 목차 공개SW 개요 공개SW 중요성 공개SW 글로벌동향 공개SW 홗성화장애요읶 공개SW의올바른이해 공개SW 홗성화를위한노력 공개SW 주요사례 공개SW 도입젂략 공개SW에거는기대 1/26 공개 SW 개요 1. 공개 SW 의개념 공개 SW(Open Source Software) 는저작권이존재하지만저작권자가소스코드를공개하여누구나자유롭게사용,
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O2O(Online to Offline)서비스 전략방향 연구 - 모바일 사용자 경험 디자인(UX Design)을 중심으로 - O2O(Online to Offline) Service Strategy Research -Focusing on Mobile UX Design- 주저자 김 형 모 Kim, Hyung-mo BK21플러스 다빈치 창의융합인재양성사업단 BK21Plus
빅데이터 라이프사이클관리 심탁길
빅데이터 라이프사이클관리 심탁길 terryshim@naver.com 목차 1. 빅데이터개요 2. 빅데이터라이프사이클 3. 주요오픈소스기술소개 빅데이터개요 빅데이터란? Big Data 데이터베이스관점업무관점 기존의방식으로 저장 / 관리분석하기어려울정도의큰규모의자료 일반적인데이터베이스 SW 가저장, 관리분석할수있는범위를초과하는규모의데이터 ( 맥킨지, 2011)
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제 2 장 빅데이터기술 2015.02 조완섭충북대학교경영정보학과대학원비즈니스데이터융합학과 wscho@chungbuk.ac.kr 043-261-3258 010-2487-3691 목차 개요 빅데이터기술 클라우드컴퓨팅 Hadoop & Databases 데이터분석기술 다차원분석 통계분석 : R 데이터마이닝 빅데이터시각화기술 2015-07-23 2 개요 빅데이터 -
Enterprise Edition, 데이터분석의내일을말하다 지금은모든기업이데이터로부터가치있는통찰력을얻어혁신하기위해노력하는데이터시대입니다. 는이러한시대에기업이보다빠르고쉽게데이터를처리하도록돕는오픈소스기반의데이터통합및분석플랫폼으로, 데이터의통합, 분석, 시각화에이르기까지빅데
Enterprise Edition 빅데이터 & 사물인터넷 빅데이터분석 Enterprise Edition REVISION NO.1 2018 / 06 www.his21.co.kr blog.his21.co.kr www.facebook.com/hyosunginfo Enterprise Edition, 데이터분석의내일을말하다 지금은모든기업이데이터로부터가치있는통찰력을얻어혁신하기위해노력하는데이터시대입니다.
자동화된 소프트웨어 정의 데이터센터
사례로보는 Big Data 프로젝트의 Success Factor 한지수이사 한국이엠씨컴퓨터시스템즈 1 목차 Big Data는무엇인가? BI/DW와 Big Data의차이점? Big Data프로젝트의목표 Big Data 프로젝트수행의 3가지어려움 Big Data 프로젝트사례와시사점 Key Success Factor Big Data 수행을위한조직 Big Data
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빅데이터아키텍쳐소개 임상배 (sangbae.lim@oracle.com) Technology Sales Consulting, Oracle Korea Agenda 빅데이터아키텍쳐트랜드 빅데이터활용단계별요소기술 사업방향및활용사례 요약 Q&A 빅데이터아키텍쳐트랜드 빅데이터아키텍쳐트랜드 오픈소스와기간계, 정보계시스템과의융합 현재빅데이터의열풍의근원은하둡 (Hadoop)
Hallym Communication Policy Research Center 15 빅데이터기술은대용량의데이터를다룰때, 여러과정을거치게되는데, 데이터수집및데이터전처리, 저장, 분석, 활용 ( 시각화 ) 까지의과정을 거치게되며각과정별로핵심기술이존재한다. 빅데이터기술은대용
14 한림 ICT 정책저널 H a l l y m I C T P o l i c y J o u r n a l 빅데이터기술동향 전략적클라우드림 김광호이재준이사교수 빅데이터기술이란? 빅데이터기술은기존의데이터분석기법에비해 100배이상많은데이터를다루는기술이다. 빅데이터기술이다루는데이터의성격은다양하다. 예를들어시스템운영을통해산출되는로그데이터와구매기록데이터등의정형데이터뿐만아니라,