Hallym Communication Policy Research Center 15 빅데이터기술은대용량의데이터를다룰때, 여러과정을거치게되는데, 데이터수집및데이터전처리, 저장, 분석, 활용 ( 시각화 ) 까지의과정을 거치게되며각과정별로핵심기술이존재한다. 빅데이터기술은대용
|
|
- 서우 종
- 6 years ago
- Views:
Transcription
1 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, 소셜미디어와위치정보, 그리고 IoT를통해산출되는센서정보등의비정형데이터까지빅데이터기술이다루는영역은다양하다. < 표 1> 기존의데이터관리방식과빅데이터관리방식의차이점 구분기존의데이터관리방식빅데이터관리방식 페타바이트수준데이터트래픽 테라바이트수준 장기간의정보수집및분석 방대한데이터처리량 데이터유형 정형데이터중심 비정형데이터의비중이높음 처리의복잡성증대 프로세스및기술 단순한프로세스및기술 정형화된처리 분석과정 원인 결과규명중심 다양한데이터소스및복잡한로직처리 데이터처리복잡도가높아분산처리기술필요 상관관계규명중심 Hadoop, R, No SQL 등개방형소프트웨어활용 [ 자료출처 ] 박세환 (KISTI, ReSEAT 프로그램전문위원 ), 빅데이터기술및시장동향, 주간기술동향, , pp. 16
2 Hallym Communication Policy Research Center 15 빅데이터기술은대용량의데이터를다룰때, 여러과정을거치게되는데, 데이터수집및데이터전처리, 저장, 분석, 활용 ( 시각화 ) 까지의과정을 거치게되며각과정별로핵심기술이존재한다. 빅데이터기술은대용량의데이터를다룰때, 여러과정을거치게되는데, 데이터수집및데이터전처리, 저장, 분석, 활용 ( 시각화 ) 까지의과정을거치게되며각과정별로핵심기술이존재한다. < 그림 1> 참조. 빅데이터기술의체계적인분류 앞에서언급한것과같이빅데이터활용을위한요소기술분야는첫째, 빅데이터수집기술이라할수있다. 둘째로빅데이터저장 관리기술이고, 다음으로빅데이터전처리기술이라할수있다. 넷째로빅데이터분석기술을언급할수있으며, 다음으로지식시각화기술, 마지막으로빅데이터공유기술을빅데이터의요소기술이라고할수있다. < 그림 1> 빅데이터의지식도출 Framework
3 16 한림 ICT 정책저널 < 표 2> 빅데이터요소기술분류 요소기술설명헤딩기술 < 표 3> 빅데이터수집관련기술 요소기술설명 빅데이터수집 조직내부와외부의분산된여러데이터소스로부터필요로하는데이터를검색하여수동또는자동으로수집하는과정과관련된기술로단순데이터확보가아닌검색 / 수집 / 변환을통해정제된데이터를확보하는기술 ETL 크롤링엔진로그수집기센싱 RSS 및 Open API 로그수집기 크롤링 조직내부에존재하는웹서버의로그수집, 웹로드, 트랜잭션로그, 클릭로그, DB 로그데이터등을수집 주로웹로봇을이용하여조직외부에존재하는소셜데이터및인터넷에공개되어있는자료수집 빅데이터저장 작은데이터라도모두저장하여실시간으로저렴하게데이터를처리하고, 처리된데이터를더빠르고쉽게분석하도록하여이를비즈니스의사결정에바로이용하는기술 병렬 DBMS 하둡 (Haddop) NoSQL 센싱 RSS Reader 각종센서를통해데이터를수집 데이터의생산, 공유, 참여환경인웹 2.0 을구현하는기술 빅데이터처리 엄청난양의데이터의저장 / 수집 / 관리 / 유통 / 분석을처리하는일련의기술 실시간처리분산병렬처리인 - 메모리인 - 데이터베이스처리 스쿱 (Sqoop) Haddop 과관계형데이터베이스간의데이터전송을지원하는기술로 MySQL 같은데이터베이스로부터하둡분산파일시스템으로데이터를전송하는데사용 빅데이터분석 데이터를효율적으로정확하게분석하여비즈니스등의영역에적용하기위한기술로이미여러영역에서활용해온분석기술 통계분석데이터마이닝텍스트마이닝예측분석최적화평판분석소셜네트워크분석 플럼 (Flume) 척와 (Chukwa) 분산환경에서대량의로그데이터를효과적으로수집해다른곳으로전송하는서비스로실시간로그분석이가능하도록함 분산서버로부터로그데이터를수집하여하둡클러스터의로그나서버의상태정보를관리해하둡파일시스템에저장하며실시간분석이가능하도록함 빅데이터시각화 자료를시각적으로묘사하는학문으로빅데이터는기존의단순선형적구조의방식으로표현하기힘들기때문에빅데이터시각화기술이필수적임 편집기술정보시각화기술시각화도구 스플렁크 (Splunk) 업무현장이나클라우드상에존재하는페타바이트급의기록데이터와실시간기계데이터를모니터링하고분석함 [ 자료출처 ] 한국정보화진흥원, 빅데이터기술분류및현황, 빅데이터 전략센터, , pp. 07 스크라이브 (Scribe) 페이스북이개발해공개한로그수집기술로대량의서버에서실시간으로오는로그데이터를집약해하둡분산시스템에로그를저장 빅데이터수집기술 카프카 (Kafka) Linkedin 에서최초로만들어졌으며, 로그데이터를수집할뿐만아니라메시징시스템을통해전송데이터를압축하고메시지를일괄적으로전송 빅데이터수집기술은주로 FTP 를사용하여로그데이터 서버혹은일반서버로부터로그정보와기타데이터처리 빅데이터저장기술 에필요한데이터를가져오게된다. 그리고빅데이터시스 템에서의데이터수집은짧은시간에대용량의데이터수 집이일어난다. 빅데이터기술은작은데이터라도모두저장하여실시간 으로저렴하게데이터를처리하고, 처리된데이터를더빠 르고쉽게분석하도록하여의사결정에적용되도록함에
4 Hallym Communication Policy Research Center 17 있다. 이때작은데이터라도저장하는기술이나오게되는데, 구글이나애플, 야후등에의해요소기술로서상당한완성도에도달했다. 최근오픈소스로만들어진 Hadoop 의 HDFS/Hbase, Cassandra, MongoDB 등이대표적이다. 한국은 ETRI의 GloryFS등과같은분산파일시스템이존재한다. 병렬 DBMS와 NoSQL은모두대량의데이터를저장하기위해수평확장접근방식을취하고있다는점에서 Hadoop과유사하다. 이외에도 SAN(Storage Area Network) 기술과 NAS(Network Attached Storage) 와같은네트워크를활용한저장기술이존재하며, GFS(Google File System) 과 HDFS(Hadoop Distributed File System), GlusterFS 등의분산파일시스템이모두대량의데이터를저장하기위해활용하는기술이라하겠다. 빅데이터처리기술 처리기술이다. 대규모데이터처리를위해확장성, 데이터생성및처리속도를해결하기위한처리시간단축및실시간처리지원, 비정형데이터처리지원기술등이필요하다. 대표적으로 Haddop은분산파일시스템인 HDFS와 MapReduce로구현된빅데이터처리기술이다. < 그림 2> 참조. 빅데이터분석기술 빅데이터분석은대량의데이터로부터숨겨진패턴과알려지지않은정보간의관계를찾아가는과정이다. 이미비즈니스영역과인공지능영역에서수없이많은분석방법들이도출되어왔다. 데이터마이닝기술및 Business Intelligence, 예측분석기법들이빅데이터분석을위해서활용되고있다. 빅데이터에서유용한정보및숨어있는지식을찾아내기 위한데이터가공및분석과정을지원하는것이빅데이터 < 그림 2> Hadoop 의분산파일시스템 (HDFS) 처리구조
5 18 한림 ICT 정책저널 데이터마이닝 < 표 4> 빅데이터분석관련기술 분석기법설명 OLAP 군집분석 DSS 의대표적사례로사용자가동일한데이터를여러기준을이용하는다양한방식으로바라보면서다차원데이터분석지원 데이터안에존재하는알지못하는특성들이있을때, 데이터점들이군집을이루면서특성이나타나는상황을분석하고, 유사성을기초로하여그룹화하여그룹간의분리정도를기준으로분류하는방법 데이터마이닝기술과텍스트마이닝기술이외에도, 시계열분석기법을활용하는예측분석방법과, 여러가지제시된대안중에최적의대안을찾도록지원하는최적화기법 (heuristic analysis) 등이있으며, 소셜네트워크연결구조및연결강도를분석하여영향력을판단하는소셜네트워크분석등이활용되고있다. 특히소셜네트워크분석은수학의그래프이론에뿌리를두고있다. 연결분석 사례기반추론 연관성분석 항목들간의관련성을분석하는형태의도구 귀납법및유추법과유사한개념으로과거유사한문제의해결과정에기초하여새로운문제를해결하는데과거사례를활용하는방법 특정의아이템집합에서발생한연관성의특징을다른특정아이템에서발견하여연관성을분석하는방법 빅데이터시각화기술 데이터시각화는데이터분석결과를쉽게이해할수있도록시각적인수단으로정보를전달하는과정을의미한다. 데이터값을단순화하여그림또는그래프형태로보여줌으로써데이터분석결과를쉽게이해할수있도록하고, 핵심개념과아이디어를효과적으로전달하는기술이다. 데이터마이닝 인공신경망 의사결정나무 뇌기능의특성몇가지를컴퓨터시뮬레이션으로표현하는방식으로비교적작은계산량의분석에서활용 의사결정규칙을도표화하여관심대상집단을소집단으로분류하거나예측을수행하는방법으로인공지능및기계학습분야에서활용하고있으며, 통계학에서는 CART 및 CHAID 알고리즘이활용됨 유전자알고리즘 생물의유전과진화매커니즘을공학적으로모델링하여문제해결이나시스템의학습등에응용하는것으로계산모델을프로그래밍하여문제해결을위한전략을수립하고적용 텍스트마이닝 구조화되지않은대규모의텍스트집합으로부터새로운지식을발견하는과정으로텍스트문서전처리및패턴분석등의단계를가지며순환구조로써계속적인피드백을수행
6 Hallym Communication Policy Research Center 19 < 표 5> 정보시각화관련기술 요소기술설명 시간시각화 특정시점또는특정시간의구간값을표현 ex) 막대그래프와누적막대그래프또는점그래프등 분포시각화 전체의부분에해당하는분포를최대, 최소, 전체분포를나타내는그래프로전체의관점에서각부분간의관계를보여주는기술 ex) 파이차트, 도넛차트, 누적막대그래프등 관계시각화 각기다른변수사이에서관계를찾는기술 ex) 버블차트, 스템플롯, 히스토그램등 비교시각화 여러변수의비교방법 ex) 히트맵, 체르노프페이스, 스타차트, 평행좌표그래프등 공간시각화 점이찍힌지도, 선을그린지도, 버블을그린지도등으로색상과크기를공간에대입하여표현 ex) 점지도, 도형표현도, 단계구분도, 등치선도, 유선도등 인포그래픽 (Infographic) 인포메이션과그래픽의합성어로다량의정보를차트, 지도, 다이어그램, 로고, 일러스트레이션등을활용하여한눈에파악할수있도록하는디자인
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,
More informationDB진흥원 BIG DATA 전문가로 가는 길 발표자료.pptx
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
More informationOpen 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
More informationCover 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
More informationSemantic Search and Data Interoperability for GeoWeb
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
More information빅데이터_DAY key
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
More informationSlide 1
빅데이터기술의이해 2016. 8. 23 장형석 충북대비즈니스데이터융합학과교수 chjang1204@nate.com 장형석교수 # 경력 ( 현직 ) - 충북대학교비즈니스데이터융합학과 - 국민대학교빅데이터경영 MBA 과정겸임교수 - 연세대학교데이터사이언스과정외래교수 # 저서및역서 - [ 실전하둡운용가이드 ] 한빛미디어, 2013.07 - [ 빅데이터컴퓨팅기술 ]
More information1장.indd
Data Communication Data Communication CHAPTER 01 Data Communication CHAPTER 01 10 CHAPTER 01 11 Data Communication 12 CHAPTER 01 \ \ 13 Data Communication 14 CHAPTER 01 15 Data Communication 데이터 통신 [그림
More informationPowerPoint 프레젠테이션
Mining on Hadoop!! ankus 제품 소개서 어니컴 빅데이터 사업팀 팀장 이성준 (leesj@onycom.com) 2015.12 어니컴 목 차 01. ankus 개요 02. 주요 도입 사례 03. 기업소개 2 1.1 ankus 개요 1. ankus 개요 ankus는 대용량의 빅데이터로부터 데이터 마이닝/기계학습 등의 분석을 손 쉽게 수행할 수 있는
More informationAmazon EBS (Elastic Block Storage) Amazon EC2 Local Instance Store (Ephemeral Volumes) Amazon S3 (Simple Storage Service) / Glacier Elastic File Syste (EFS) Storage Gateway AWS Import/Export 1 Instance
More informationGlobal 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
More information10호_빅데이터 활용단계에 따른 요소기술별 추진동향과 시사점.hwp
방송통신기술 이슈&전망 2013년 제10호 빅데이터(Big Data) 활용단계에 따른 요소기술별 추진동향과 시사점 Korea Communications Agency 2013.12.10 방송통신기술 이슈&전망 2013년 제 10 호 개요 세계 주요기관에서는 향후 수년을 주도할 ICT 분야 핵심 트렌드로 빅데이터 를 주시 하고 있다. 빠르게 변화하는 ICT 환경에
More information[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 /
More information기반으로 사람과 유사한 결론을 유추해낼 수 있는 것이다[1]. 한편, 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 스마트폰, 태블릿 PC 등 모바일 기기의 빠른 보 급은 사람 사이의 소통 방식과 정보 전달 방식을 변화시켰고 이는 다양한 데이터를 수 집, 저장, 처리하는 빅데이터 기
방송통신기술 이슈&전망 2013년 제10호 빅데이터(Big Data) 활용단계에 따른 요소기술별 추진동향과 시사점 Korea Communications Agency 2013.12.10 개요 세계 주요기관에서는 향후 수년을 주도할 ICT 분야 핵심 트렌드로 빅데이터 를 주시 하고 있다. 빠르게 변화하는 ICT 환경에 적극 대응하고 새로운 가치를 찾기 위해서는
More informationBasic Template
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/
More information문서의 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
More information1.PDF
Biotech Policy Research Center C o n t e n t s Biotech Policy Research Center Biotech Policy Research Center Biotech Policy Research Center Biotech Policy Research Center Biotech Policy Research Center
More information따끈따끈한 한국 Azure 데이터센터 서비스를 활용한 탁월한 데이터 분석 방안 (To be named)
오늘그리고미래의전략적자산 데이터. 데이터에서인사이트까지 무엇이? 왜? 그리고? 그렇다면? Insight 데이터의변화 CONNECTED DIGITAL ANALOG 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 데이터의변화 CONNECTED DIGITAL ANALOG 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020
More informationIT & Future Strategy 는 21 세기한국사회의주요패러다임변화를분석하고이를토대로미래정보사회의주요이슈를전망, IT 를통한해결방안을모색하기위해 NIA 에서기획 발간하는보고서입니다. NIA 의승인없이본보고서의무단전재나복제를금하며, 내용에대한문의나제안은아래연락처로
IT & Future Strategy 빅데이터시대의데이터자원확보와품질관리방안 제 호 목 차 빅데이터시대 데이터자원의범위와가치 빅데이터자원확보를위한요건과방법 빅데이터자원의품질관리 결론및제언 IT & Future Strategy 는 21 세기한국사회의주요패러다임변화를분석하고이를토대로미래정보사회의주요이슈를전망, IT 를통한해결방안을모색하기위해 NIA 에서기획 발간하는보고서입니다.
More informationCloud Friendly System Architecture
-Service Clients Administrator 1. -Service 구성도 : ( 좌측참고 ) LB(LoadBlancer) 2. -Service 개요 ucloud Virtual Router F/W Monitoring 개념 특징 적용가능분야 Server, WAS, DB 로구성되어 web service 를클라우드환경에서제공하기위한 service architecture
More information빅데이터 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)
More informationChapter 5 비즈니스인텔리젼스의기초 : 데이터베이스와정보관리
Chapter 5 비즈니스인텔리젼스의기초 : 데이터베이스와정보관리 Essentials of Management Information Systems Chapter. 5 비즈니스인텔리젼스의기초 : 데이터베이스와정보관리 학습목표 관계형데이터베이스가데이터를어떻게구성하고, 객체지향데이터베이스와어떠한차이가존재하는가? 데이테베이스관리시스템의원리는무엇인가? 기업의성과와의사결정력을향상시키기위한데이터베이스의정보에접근하기위한주요도구와기술들은무엇인가?
More information<4D F736F F F696E74202D20B5A5C0CCC5CDBAA3C0CCBDBA5F3130C1D6C2F75F32C2F7BDC32E >
6. ASP.NET ASP.NET 소개 ASP.NET 페이지및응용프로그램구조 Server Controls 데이터베이스와연동 8 장. 데이터베이스응용개발 (Page 20) 6.1 ASP.NET 소개 ASP.NET 동적웹응용프로그램을개발하기위한 MS 의웹기술 현재 ASP.NET 4.5까지출시.Net Framework 4.5 에포함 Visual Studio 2012
More informationPowerPoint Presentation
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
More information슬라이드 1
www.altsoft.co.kr www.clunix.com COMSOL4.0a Cluster 성능테스트 2010 년 10 월 클루닉스 / 알트소프트 개요 개요 목차 BMT 환경정보 BMT 시나리오소개 COMSOL4.0a MPP 해석실행조건 BMT 결과 COMSOL4.0a 클러스터분석결과 ( 메모리 / 성능 ) COMSOL4.0a 클러스터최종분석결과 -2- 개요
More information빅데이터처리의핵심인 Hadoop 을오라클은어떻게지원하나요? Oracle Big Data Appliance Solution 01 빅데이터처리를위한전문솔루션이 Oracle Big Data Appliance 군요. Oracle Big Data Appliance 와함께라면더이
Cover Story 03 28 Oracle Big Data Solution 01_Oracle Big Data Appliance 02_Oracle Big Data Connectors 03_Oracle Exdata In-Memory Database Machine 04_Oracle Endeca Information Discovery 05_Oracle Event
More informationconsulting
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
More informationFOCUS Ⅰ. 서론 지금은바야흐로빅데이터 (BigData) 시대라해도과언이아니다 년전세계디지털정보생산량은약 1.8ZB( 제타바이트 ) 라고한다. 1.8ZB 는 2000 억개이상의고화질 (HD) 영화를 4700 만년동안시청할수있는정도의엄청난정보량을뜻한다. 이
FOCUS 4 빅데이터환경에서개인정보보호를위한기술 FOCUS 이재식 * 최근세계각국에서는보건 의료, 공공부문, 유통, 마케팅, 제조업등다양한분야에서빅데이터를활용하여서비스를제공하기위하여노력하고있다. 하지만, 빅데이터를활용할때간과할수없는부분은바로개인정보와프라이버시문제이다. 빅데이터분석과정에서이용될수개인정보는안전하게이용되어야한다. 왜냐하면, 빅데이터를활용하여다양한분석을하게되면기존에알수없었던사용자개개인의성향이분석될수도있고,
More informationePapyrus PDF Document
S U M M A R Y 요약 1. 연구의배경및목적 국민행복을추구하는국정기조에따라수요및지역맞춤형정책의중요성이부각되면서, 국민의정책수요를시의성있게파악할수있는정책수단의필요성이증대하고있음 국민의정책수요를파악하기위해국민여론을직 간접적으로청취하고이를정책형성에반영하는노력이증대하고있음 특히, 정보통신기술의발달에따른국민들의의사소통방식변화를고려하고자인터넷소셜미디어로수집된비정형빅데이터를분석하여국민여론의트렌드와그동태를모니터링하려는움직임이커지고있음
More information슬라이드 1
제 5 장 빅데이터프로젝트가이드라인 2015.06 조완섭충북대학교경영정보학과대학원비즈니스데이터융합학과 wscho@chungbuk.ac.kr 043-261-3258 010-2487-3691 본자료는 빅데이터업무절차및기술활용매뉴얼 (Ver 1.0), NIA, 2014.03 을참고하여정리한것임 배경및개요 데이터수집 데이터저장관리 보안관리 품질관리 데이터분석 가시화
More informationgcp
Google Cloud Platform GCP MIGRATION MANAGED SERVICE FOR GCP 베스핀글로벌 S GCP OFFERING 베스핀글로벌과 Google Cloud Platform이 여러분의 비즈니스에 클라우드 날개를 달아드립니다. GCP에 전문성을 갖춘 베스핀글로벌의 클라우드 전문가들이 다양한 산업 영역에서의 구축 경험과 노하우를 바탕으로
More information<BACFC7D1B3F3BEF7B5BFC7E22D3133B1C733C8A3504446BFEB2E687770>
북한의 주요 농업 관련 법령 해설 1) 이번 호와 다음 호에서는 북한의 주요 농업 관련 법령을 소개하려 한다. 북한의 협동농장은 농업협동조합기준규약초안 과 농장법 에 잘 규정되어 있다. 북한 사회주의 농업정책은 사회 주의농촌문제 테제 2), 농업법, 산림법 등을 통해 엿볼 수 있다. 국가계획과 농업부문의 관 계, 농산물의 공급에 관해서는 인민경제계획법, 사회주의상업법,
More information1 9 2 0 3 1 1912 1923 1922 1913 1913 192 4 0 00 40 0 00 300 3 0 00 191 20 58 1920 1922 29 1923 222 2 2 68 6 9
(1920~1945 ) 1 9 2 0 3 1 1912 1923 1922 1913 1913 192 4 0 00 40 0 00 300 3 0 00 191 20 58 1920 1922 29 1923 222 2 2 68 6 9 1918 4 1930 1933 1 932 70 8 0 1938 1923 3 1 3 1 1923 3 1920 1926 1930 3 70 71
More informationRUCK2015_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,..)
More information분석기법의기본개념부터활용까지사례중심의 A to Z 학습 데이터분석기본 교육기간 : 3 일 (24 시간 )/ 비합숙 교육비 : 회원 62 만원 / 비회원 69 만원 데이터분석핵심이론학습및현업에적용 현장에서발생하는변수를이해하고상황에따른최적화방안도출 품질향상을위한부적합원인도
인간이사용하는언어를분석하는기법과다양한데이터를그래프로표현하는방법학습 텍스트데이터수집과감성분석 인터넷에있는다양한비정형데이터수집 고객이회사의어떤서비스에불만을갖는지를자동으로분석 분석된결과를데이터의특징에맞게다양한그래프로표현 데이터분석실무자, 마케팅기획실무담당자 비정형데이터분석 데이터시각화 사용자언어의분석과시각화 키워드 / 감성분석 형태소분석 분석결과시각화 비정형데이터의수집,
More informationDBMS & SQL Server Installation Database Laboratory
DBMS & 조교 _ 최윤영 } 데이터베이스연구실 (1314 호 ) } 문의사항은 cyy@hallym.ac.kr } 과제제출은 dbcyy1@gmail.com } 수업공지사항및자료는모두홈페이지에서확인 } dblab.hallym.ac.kr } 홈페이지 ID: 학번 } 홈페이지 PW:s123 2 차례 } } 설치전점검사항 } 설치단계별설명 3 Hallym Univ.
More information第 1 節 組 織 11 第 1 章 檢 察 의 組 織 人 事 制 度 등 第 1 項 大 檢 察 廳 第 1 節 組 대검찰청은 대법원에 대응하여 수도인 서울에 위치 한다(검찰청법 제2조,제3조,대검찰청의 위치와 각급 검찰청의명칭및위치에관한규정 제2조). 대검찰청에 검찰총장,대
第 1 章 檢 察 의 組 織 人 事 制 度 등 第 1 節 組 織 11 第 1 章 檢 察 의 組 織 人 事 制 度 등 第 1 項 大 檢 察 廳 第 1 節 組 대검찰청은 대법원에 대응하여 수도인 서울에 위치 한다(검찰청법 제2조,제3조,대검찰청의 위치와 각급 검찰청의명칭및위치에관한규정 제2조). 대검찰청에 검찰총장,대검찰청 차장검사,대검찰청 검사,검찰연구관,부
More informationCover Story 빅데이터플랫폼 Big Data 시대의엔터프라이즈인프라스트럭처 ORACLE KOREA MAGAZINE Spring 개요빅데이터를처리하는기술의가장중심기술은아파치하둡기술일것이다. 하둡기술은데이터를취득하고이를구조화시키고분석을하는일련의과정에
Cover Story 04 빅데이터플랫폼 Big Data 시대의엔터프라이즈인프라스트럭처 저자 - 홍기현상무, 한국오라클 Tech Sales Consultant(kihyun.hong@oracle.com) 빅데이터기술은데이터크기혹은증가속도가빠르고데이터저장형태도다양하여이를 모델링후분석하기에는부적합한형태의데이터를분산시스템을이용하여분석하는기술이다. 또한빅데이터로는트위터나페이스북같은소셜미디어에올라온데이터가언급되기도하지만,
More information슬라이드 1
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 -
More information통신회사에서가장중요한데이터자원이라고하면뭐니뭐니해도고객들의통화기록이라할수있다. 이를 Call Detail Record(CDR) 라고하며, 고객들이유선전화나휴대폰을사용하여통화할때마다통화위치, 통화대상, 통화시간등이로그데이터로기록된다. 매통화마다기록되므로 1일발생량은수억건에
White Paper Big Data Case Study 통신회사에서가장중요한데이터자원이라고하면뭐니뭐니해도고객들의통화기록이라할수있다. 이를 Call Detail Record(CDR) 라고하며, 고객들이유선전화나휴대폰을사용하여통화할때마다통화위치, 통화대상, 통화시간등이로그데이터로기록된다. 매통화마다기록되므로 1일발생량은수억건에달하는그야말로대표적인빅데이터라고할수있다.
More information1~10
24 Business 2011 01 19 26 Business 2011 01 19 2011 01 19 Business 27 28 Business 2011 01 19 2011 01 19 Business 29 30 Business 2011 01 19 2011 01 19 Business 31 32 Business 2011 01 19 2011 01 19 Business
More information위세아이텍_iOLAP_
빅데이터관리와분석을위한 플랫폼융합활용사례 BI Forum 분석시스템구축 Review(1/2) 1 분석시스템구축 Review(2/2) 분석속도가느리다면? 정보요구사항이변하거나 추가된다면? 데이터량이너무많다면? 2 과거의빅데이터저장 데이터량이너무많다 그러나 RDBMS 에서관리하는것은 막대한비용소요 지금까지의처리방안 1. 데이터간에우선순위부여 신용카드데이터 > 상품데이터
More information이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론
이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론 2. 관련연구 2.1 MQTT 프로토콜 Fig. 1. Topic-based Publish/Subscribe Communication Model. Table 1. Delivery and Guarantee by MQTT QoS Level 2.1 MQTT-SN 프로토콜 Fig. 2. MQTT-SN
More information들어가는글 2012년 IT 분야에서최고의관심사는아마도빅데이터일것이다. 관계형데이터진영을대표하는오라클은 2011년 10월개최된 오라클오픈월드 2011 에서오라클빅데이터어플라이언스 (Oracle Big Data Appliance, 이하 BDA) 를출시한다고발표하였다. 이와
Oracle Data Integrator 와 Oracle Big Data Appliance 저자 - 김태완부장, 한국오라클 Fusion Middleware(taewan.kim@oracle.com) 오라클은최근 Big Data 분약에 End-To-End 솔루션을지원하는벤더로급부상하고있고, 기존관계형데이터저장소와새로운트랜드인비정형빅데이터를통합하는데이터아키텍처로엔터프로이즈시장에서주목을받고있다.
More informations
EMC ISILON 및 CLOUDERA ENTERPRISE 를활용한 HADOOP 솔루션 주요특징 EMC Isilon Hadoop이기본적으로지원되는업계최초이자유일한스케일아웃 NAS 솔루션사용 이동없는데이터분석을통해비용절감및신속한결과제공 80% 이상의스토리지활용도및데이터중복제거를통해효율성향상 여러개의 Hadoop 버전및인스턴스를동시에지원 멀티프로토콜지원으로운영유연성향상
More information출원국 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
More information<4D F736F F F696E74202D203137C0E55FBFACBDC0B9AEC1A6BCD6B7E7BCC72E707074>
SIMATIC S7 Siemens AG 2004. All rights reserved. Date: 22.03.2006 File: PRO1_17E.1 차례... 2 심벌리스트... 3 Ch3 Ex2: 프로젝트생성...... 4 Ch3 Ex3: S7 프로그램삽입... 5 Ch3 Ex4: 표준라이브러리에서블록복사... 6 Ch4 Ex1: 실제구성을 PG 로업로드하고이름변경......
More information오픈데크넷서밋_Spark Overview _SK주식회사 이상훈
Spark Overview ( 아파치스파크를써야하는이유 ) SK 주식회사 C&C 이상훈 빅데이터플랫폼 Spark Overview Spark 란? Spark Streaming 고급분석 빅데이터플랫폼 빅데이터플랫폼의필요성 Client UX Log HTTP Server WAS Biz Logic Data Legacy DW Report IoT Mobile Sensor
More informationSlide 1
Java 기반의오픈소스 GIS(GeoServer, udig) 를지원하는국내공간 DBMS 드라이버의개발 2013. 08. 28. 김기웅 (socoooooool@gmail.com) 임영현 (yhlim0129@gmail.com) 이민파 (mapplus@gmail.com) PAGE 1 1 기술개발의목표및내용 2 기술개발현황 3 커뮤니티운영계획 4 활용방법및시연 PAGE
More informationMicrosoft PowerPoint - 11주차.pptx
빅데이터시각화 2016.09 조완섭충북대학교빅데이터센터 wscho@chungbuk.ac.k r 043-261-3258 목차 개요 시각화기술 시각시각화 분포시각화 관계시각화 공간시각화 비교시각화 인포그래픽 시각화도구 2016-09-30 조완섭 (wscho@chungbuk.ac.kr) 2 시각화 개요 데이터시각화 (Visualization) 는데이터분석결과를직관적으로이해할수있도록표현하는기술
More informationPowerPoint Template
Market & Issue 분석 Report 2012. 7. 17 [ 빅데이터처리기술현황및전망 ] 차세대방송 모바일미래인터넷융합기술정보보호전파위성방송통신시장방송통신정책 본보고서의내용은집필자개인의견해로서한국방송통신전파진흥원의공식입장과는무관합니다. I. 개요 빅데이터 (Big Data) 는기존데이터베이스관리도구의데이터수집, 관리, 분석역량을넘어서는대량의데이터셋
More informationVisual Studio online Limited preview 간략하게살펴보기
11월의주제 Visual Studio 2013 제대로파헤쳐보기! Visual Studio online Limited preview 간략하게살펴보기 ALM, 언제어디서나 연결된 IDE Theme와 Visual Design 편집기의강화된생산성기능들성능최적화및디버깅개선 Microsoft 계정으로 IDE에서로그인가능다양한머신사이에서개발환경유지다양한디바이스에걸쳐설정을동기화개선된
More informationMicrosoft PowerPoint - 3주차.pptx
2016.08 조완섭충북대학교경영정보학과대학원비즈니스데이터융합학과 wscho@chungbuk.ac.kr 043-261-3258 010-2487-3691 빅데이터기술 목차 개요 빅데이터기술 클라우드컴퓨팅 Hadoop & Databases 데이터분석기술 다차원분석 통계분석 : R 데이터마이닝 빅데이터시각화기술 2016-09-30 Wan-Sup Cho (wscho@cbnu.ac.kr)
More informationPowerPoint 프레젠테이션
Why Microsoft Data Warehouse & BI? 아젠다 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Microsoft Data Warehouse 소개 Microsoft Power BI 소개 Microsoft Data Warehouse & BI 구축사례메이븐클라우드서비스소개 Microsoft Data Warehouse 소개 Microsoft Data Warehouse 소개 Microsoft
More information데이터자격시험소개 한국데이터베이스진흥원은산업수요에부응하는인재양성을위해기업의데이터에관한모든구조를체계화하여설계하는능력을검정하는데이터아키텍처 (Data Architecture) 자격시험과데이터베이스개발의필수언어인 SQL(Structured Query Language) 활용능
데이터자격시험소개 한데이터베이스진흥원은산업수요에부응하는재양성을위해기업의데이터에관한모든구조를체계화하여설계하는능력을검정하는데이터아키텍처 (Data Architecture) 자격시험과데이터베이스개발의필수언어 SQL(Structured Query Language) 활용능력을검정하는 SQL 자격시험, 과학적의사결정을지원하기위해 ( 빅 ) 데이터를활용하여분석하는역량을검정하는데이터분석
More information<4D F736F F D204954B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DC1A4BAB4B1C7>
주간기술동향 2012. 4. 11. 미래사회와빅데이터 (Big data) 기술 정병권 ETRI 서버플랫폼연구팀 / 선임연구원 bkjung@etri.re.kr 김학영, 최완 ETRI 클라우드컴퓨팅연구부 1. 서론 2. 빅데이터요소기술 3. 빅데이터분석기술 4. 빅데이터처리기술 5. 빅데이터미래기술 6. 결론 1. 서론스마트폰과 SNS 혁명으로인해몇년전만해도생각지도못한엄청난양의데이터가생성되고있다.
More informationISO/IEC 의온톨로지와메타데이터 표준화동향 한국과학기술정보연구원 김장원
ISO/IEC 의온톨로지와메타데이터 표준화동향 2013. 06. 26. 한국과학기술정보연구원 김장원 목차 메타데이터와온톨로지 표준제정및표준화기구 사례분석 소개 메타데이터 (Metadata) 정의 데이터의데이터 (Wikipedia) 객체혹은사물에관한기술 (ISO/IEC) if P is data and if P Q represents the descriptive
More information초보자를 위한 분산 캐시 활용 전략
초보자를위한분산캐시활용전략 강대명 charsyam@naver.com 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 그러나현실은? 서비스에필요한것은? 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 적절한기능 서비스안정성 트위터에매일고래만보이면? 트위터에매일고래만보이면?
More information[ 2014 Capstone Design2 ] 지도교수 Twitter 분석시스템 < 졸업작품계획서 > 컴퓨터공학부 지도교수 민덕기교수님 T 박미관 김의명 제출일자
[ 2014 Capstone Design2 ] 지도교수 Twitter 분석시스템 < 졸업작품계획서 > 컴퓨터공학부 지도교수 민덕기교수님 T22 200911388 박미관 200911378 김의명 제출일자 2014.06.12-1 - 목 차 1. 프로젝트개요 3 1) 개발동기 2) 개발목표 3) 시장현황 4) 기술동향 3 3 4 5 2. 팀구성및소개 10 1) 담당자
More informationSamsung SDS Enterprise Cloud Networking CDN Load Balancer WAN
Samsung SDS Enterprise Cloud Networking CDN Load Balancer WAN Enterprise Cloud Networking CDN (Content Delivery Network) 전 세계에 배치된 콘텐츠 서버를 통해 빠른 전송을 지원하는 서비스 전 세계에 전진 배치된 CDN 서버를 통해 사용자가 요청한 콘텐츠를 캐싱하여
More information슬라이드 제목 없음
MS SQL Server 마이크로소프트사가윈도우운영체제를기반으로개발한관계 DBMS 모바일장치에서엔터프라이즈데이터시스템에이르는다양한플랫폼에서운영되는통합데이터관리및분석솔루션 2 MS SQL Server 개요 3.1 MS SQL Server 개요 클라이언트-서버모델을기반으로하는관계 DBMS 로서윈도우계열의운영체제에서만동작함 오라클관계 DBMS 보다가격이매우저렴한편이고,
More information백봉현, 하일규, 안병철 Bong-Hyun Back, Ilkyu Ha, ByoungChul Ahn 1. 서론 최근들어소셜네트워크활성화로 에서발생하는대량의데이터 로부터정보를추출하여이를정치 경제 개인서비 스 연애등다양한분야에활용하고자하는노력이 계속되고있다 상의데이터를빠르게
백봉현, 하일규, 안병철 Bong-Hyun Back, Ilkyu Ha, ByoungChul Ahn 1. 서론 최근들어소셜네트워크활성화로 에서발생하는대량의데이터 로부터정보를추출하여이를정치 경제 개인서비 스 연애등다양한분야에활용하고자하는노력이 계속되고있다 상의데이터를빠르게분석하여 의미있는정보를추출하고 이를통해대중들이요구 하는의견과생각들을실시간으로파악하여 제품을
More information슬라이드 1
강력한성능! 인터넷 / 업무용데스크탑 PC NX-H Series Desktop PC NX1- H700/H800/H900 NX2- H700/H800/H900 NX1-H Series 사양 Series 제품설명 ( 모델명 ) NX1-H Series, 슬림타입 기본형모델중보급형모델고급형모델 NX1-H800:112SN NX1-H800:324SN NX1-H800:534MS
More information슬라이드 1
Data Warehouse 통합솔루션 회사연혁 Teradata Corporation (NYSE: TDC) 은 30 년이상업계를선도하며, 전세계적으로 Big Data 및데이터웨어하우스관련 Analytic 솔루션과컨설팅서비스를제공하는최고의기술을보유한 Global 기업 Teradata 본사 한국 Teradata 미국오하이오주 Dayton에세계최초의금전등록기제조사
More informationMicrosoft PowerPoint - CNVZNGWAIYSE.pptx
대용량데이터처리를위한 Sharding 2013.1. 이동현 DBMS 개발랩 /NHN Business Platform SQL 기술전략세미나 2 대용량데이터를위한솔루션은 NoSQL 인가, RDBMS 인가? 모든경우에대해어떤하나의선택을하자는게아닙니다. SQL 기술전략세미나 3 언제, 그리고왜 RDBMS 를선택해야하는가? NoSQL 과다른 RDBMS 만의특징이필요할때
More informationPowerPoint 프레젠테이션
ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
More informationaws
Amazon Web Services AWS MIGRATION MANAGED SERVICE FOR AWS 베스핀글로벌 S AWS OFFERING 베스핀글로벌과 Amazon Web Services (AWS) 가 여러분의 비즈니스에 클라우드 날개를 달아드립니다. AWS에 높은 이해도를 갖춘 베스핀글로벌의 클라우드 전문가가 다양한 산업 영역에서의 구축 경험과 노하우를
More information제목을 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
More informationMicrosoft 을 열면 깔끔한 사용자 중심의 메뉴 및 레이아웃이 제일 먼저 눈에 띕니다. 또한 은 스마트폰, 테블릿 및 클라우드는 물론 가 설치되어 있지 않은 PC 에서도 사용할 수 있습니다. 따라서 장소와 디바이스에 관계 없이 언제, 어디서나 문서를 확인하고 편집
Modern Modern www.office.com ( ) 892 5 : 1577-9700 : http://www.microsoft.com/korea Microsoft 을 열면 깔끔한 사용자 중심의 메뉴 및 레이아웃이 제일 먼저 눈에 띕니다. 또한 은 스마트폰, 테블릿 및 클라우드는 물론 가 설치되어 있지 않은 PC 에서도 사용할 수 있습니다. 따라서 장소와
More information핵 1 학년 2 학년 3 학년합계 문학과예술 역사와철학 사회와이념 선택 학점계 학년 2 학년 3 학년합계비고 14 (15) 13 (14) 27 (29) 2
1 학년 2 학년 3 학년 합계 6 5 11 5 5 16 문학과예술 핵 역사와철학 사회와이념 선택 4 4 1 1 3 3 6 11 학점계 12 12 24 5 1 6 3 3 6 36 ㆍ제 2 외국어이수규정 이수규정 또는 영역에서 과목 학점 이수하고 수량적석과추론 과학적사고와실험 에서 과목 학점 이수해도됨 외국어및고전어 중급이상외국어및고전어과목명 핵 1 학년 2
More informationBigdata가 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
More information<4D F736F F D204954B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DC3D6B1D4C7E5>
빅데이터상용솔루션동향과시사점 * 손진승, 최규헌 삼성 SDS windfalcon@samsung.com 1. 서론 2. 빅데이터상용솔루션동향 3. 결론및시사점 1. 개요최근 IT 기술의발달에따라스마트폰, 센서등이일상화되면서정보의종류와양이과거와는비교조차할수없을정도로급격하게늘고있다. 특히모바일서비스의이용과개인당스마트기기보유량이급속히증가함에따라데이터가기하급수적으로증가하는대용량의데이터시대가도래하였다.
More information1장. 유닉스 개요 및 기본 사용법
2017 년도 2 학기컴퓨터공학입문 상지대학교컴퓨터공학과고광만 http://compiler.sangji.ac.kr kkman@sangji.ac.kr 01 빅데이터의개념과처리과정 빅데이터등장배경 빅데이터를소셜미디어데이터로오인하기도함. 1990년이후인터넷이확산되면서정형화된데이터와비정형화된데이터가무수히발생하면서정보홍수개념이등장, 이것이오늘날빅데이터개념으로이어짐.
More informationPowerPoint Template
설치및실행방법 Jaewoo Shim Jun. 4. 2018 Contents SQL 인젝션이란 WebGoat 설치방법 실습 과제 2 SQL 인젝션이란 데이터베이스와연동된웹서버에입력값을전달시악의적동작을수행하는쿼리문을삽입하여공격을수행 SELECT * FROM users WHERE id= $_POST[ id ] AND pw= $_POST[ pw ] Internet
More information자동화된 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
More information3 장. 데이터와경영정보시스템
3 장. 데이터와경영정보시스템 데이터와경영정보시스템 데이터베이스 (DB : database) : 여러사람이여러목적으로필요한정보를산출할수있도록상호연관성있는파일들이체계적으로저장된저장집체. 파일처리 (file processing) 방식 : 각각의응용프로그램이자신의응용프로그램에상응하는데이터파일을작성하고관리하는방식. 1. 데이터베이스관리시스템 데이터베이스관리시스템 (DBMS
More informationMicrosoft PowerPoint - S4_통계분석시스템.ppt
Oracle 10g 기반의통계분석시스템사례 디비코아 ( 주 ) BI (Business Intelligence) 란? BI 란데이터와정보의가치를극대화하는것 Data? Information : 정제, 정렬, 조합, 결합된 Data 예 ) 특정상품구매자에대한성별, 수입별, 지역별고객리스트 Intelligence : 유기체적인특징 조직내에서증식 예 ) 구매정보를활용한마케팅팀의프로모션
More information뒷면 측면 빅데이터 활용 식의약품 등 사고 위해 예측기반 구축 정보화전략계획 ( I S P )
빅데이터활용식의약품등사고 위해예측기반구축정보화전략계획 (ISP) 주관연구기관주관연구책임자 기관명 소재지 기관장 N2M 서울 김형진 성명 소속및부서 전공 김상목 전략담당 공공정책 총연구기간 2015. 8. 28. 2015. 12. 29.(4개월 ) 총연구개발비 56,400 천원 연구년차 연구기간 연구개발비 1차년도 2015. 8. 28. 2015. 12. 29.
More information슬라이드 1
공학컴퓨터활용입문 메카트로닉스시스템 메카트로닉스시스템정의 메카트로닉스시스템예 메카트로닉스시스템이란? 메카트로닉스정의 메카트로닉스란용어는메카틱스 ( 기계역학 ) 와일렉트로닉스 ( 전자 ) 의합성어로서 1960 년대말경일본 (Yaskawa Electoric Co.) 에서만들어져 1980 년전후로정착된신조어이며현재는일반적인용어임. 따라서, 메카트로닉스란기계기술과전자제어및정보처리기술을응용하여,
More information슬라이드 1
2015( 제 8 회 ) 한국소프트웨어아키텍트대회 Database In-Memory 2015. 07. 16 한국오라클 김용한 Agenda 1 2 3 4 5 6 In-Memory Computing 개요주요요소기술 In-Memory의오해와실제적용시고려사항 12c In-Memory Option의소개결론 2 1. In-Memory Computing 개요 전통적인데이터처리방식
More information슬라이드 1
웹 2.0 분석보고서 Year 2006. Month 05. Day 20 Contents 1 Chapter 웹 2.0 이란무엇인가? 웹 2.0 의시작 / 웹 1.0 에서웹 2.0 으로 / 웹 2.0 의속성 / 웹 2.0 의영향 Chapter Chapter 2 3 웹 2.0 을가능케하는요소 AJAX / Tagging, Folksonomy / RSS / Ontology,
More informationPowerPoint Presentation
1 2 Enterprise AI 인공지능 (AI) 을업무에도입하는최적의제안 Taewan Kim Solution Engineer Data & Analytics @2045 Imagine the endless possibilities to learn from 2.5 quintillion bytes of data generated every day AI REVOLUTION
More information<4D F736F F D204954B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DB1E8C1A4C1D8>
주간기술동향 2013. 5. 1. 공간빅데이터기술동향 김정준건국대학교컴퓨터공학부조교수 jjkim9@db.konkuk.ac.kr 신인수, 한기준건국대학교컴퓨터공학부 1. 서론 2. 공간빅데이터분석기술 3. 공간빅데이터인프라기술 4. 공간빅데이터응용및활용사례 5. 결론 1. 서론오늘날인터넷사용의급격한증가, 스마트폰보급, SNS(Social Networking Service)
More information슬라이드 1
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)
More information사이람주요분석알고리즘소개 1 / 10 사이람주요분석알고리즘소개 사이람은약 200여개의내부알고리즘을보유하고이를구현하여제품화및프로젝트에활용하고있습니다. 네트워크 분석알고리즘 146 개 통계기반 분석알고리즘 26 개 기계학습 알고리즘 21 개 Domain Specific 알
1 / 10 사이람은약 200여개의내부알고리즘을보유하고이를구현하여제품화및프로젝트에활용하고있습니다. 네트워크 분석알고리즘 146 개 통계기반 분석알고리즘 26 개 기계학습 알고리즘 21 개 Domain Specific 알고리즘 5개 이중사이람이다양한분야의프로젝트에서가장활발하게활용하고있는알고리즘및향후여러분야에서활용될수있을것이라전망하는알고리즘을선정하여소개합니다.
More informationWindows 8에서 BioStar 1 설치하기
/ 콘텐츠 테이블... PC에 BioStar 1 설치 방법... Microsoft SQL Server 2012 Express 설치하기... Running SQL 2012 Express Studio... DBSetup.exe 설정하기... BioStar 서버와 클라이언트 시작하기... 1 1 2 2 6 7 1/11 BioStar 1, Windows 8 BioStar
More informationChap 6: Graphs
5. 작업네트워크 (Activity Networks) 작업 (Activity) 부분프로젝트 (divide and conquer) 각각의작업들이완료되어야전체프로젝트가성공적으로완료 두가지종류의네트워크 Activity on Vertex (AOV) Networks Activity on Edge (AOE) Networks 6 장. 그래프 (Page 1) 5.1 AOV
More information<4D6963726F736F667420576F7264202D204954B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DB0ADC0AFB0E6>
IT 기획시리즈 IT 기획시리즈 통계와 빅데이터 강유경 통계청 통계포털운영과 과장 summaul@korea.kr, 1. 서언 2. 빅데이터 개념 및 관련 기술 3. 공공분야에서의 빅데이터 활용 4. 통계와 빅데이터 5. 빅데이터시대: 통계청의 이슈와 과제 1. 서언 스마트폰을 비롯한 모바일 기기의 활성화, 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 전환, 소셜 미디 어 등
More informationSW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해
SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해 SW 기초교 양교육을의무화하고있습니다. 'SW 중심대학 ' 사업을수행하고있는경희대학교에서는특정한두과목을지정하여의무화하는대신,
More informationPowerPoint 프레젠테이션
Spider For MySQL 실전사용기 피망플러스유닛최윤묵 Spider For MySQL Data Sharding By Spider Storage Engine http://spiderformysql.com/ 성능 8 만 / 분 X 4 대 32 만 / 분 많은 DB 중에왜 spider 를? Source: 클라우드컴퓨팅구 선택의기로 Consistency RDBMS
More information...... ....-....-155 09.1.20
접지 접지 ISBN 978-89-6211-252-8 슈퍼컴퓨터가 만드는 디디컴 C M Y K 슈퍼컴퓨터가 만드는 C M Y K 슈퍼컴퓨터가 만드는 디디컴 uper 슈퍼컴퓨터가 만드는 발행일 슈퍼컴퓨터는 슈퍼맨처럼 보통의 컴퓨터로는 도저히 2008년 10월 3 1일 1쇄 발행 2009년 01월 30일 2쇄 발행 엄두도 낼 수 없는 대용량의 정보들을 아주 빠르게
More information13Åë°è¹é¼Ł
이면은빈공간입니다. National Statistics White Paper 2012 National Statistics White Paper ii _ STATISTICS KOREA 2012 _ iii 2012 National Statistics White Paper 1 26 2 27 3 28 4 29 5 30 6 31 7 32 8 33 9 34 10 35
More informationCONTENTS 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
More information워밍업 누구를 위한 책인가 방대한 빅데이터 관련 업무에 필요한 역량을 갖추고자 하나 어떤 기술이 있고 이 중 어떤 것을 익 혀야 할지 갈피를 잡지 못하는 학생들과, 그들을 지도하는 교육 종사자를 위한 책이다. 새로 등장 하는 수많은 빅데이터 기술에 대한 탐색과 이해의
워밍업 누구를 위한 책인가 방대한 빅데이터 관련 업무에 필요한 역량을 갖추고자 하나 어떤 기술이 있고 이 중 어떤 것을 익 혀야 할지 갈피를 잡지 못하는 학생들과, 그들을 지도하는 교육 종사자를 위한 책이다. 새로 등장 하는 수많은 빅데이터 기술에 대한 탐색과 이해의 기회를 제공해 줄 것이다. 또한 현직에 종사하 는 실무자가 새로운 기술에 휩쓸리지 않고 적절한
More informationBeyond Relational SQL Server, Windows Server 에디션비교 씨앤토트 SW 기술팀장세원
Beyon Relational SQL Server, Winows Server 에디션비교 씨앤토트 SW 기술팀장세원 SQL Server 2012 Eition 비교 요약 항목 Enterprise Business Intelligence Stanar H/W 지원 고가용성 확장성및성능 보안 관리생산성 SQL Server Integration Services Master
More informationJDBC 소개및설치 Database Laboratory
JDBC 소개및설치 JDBC } What is the JDBC? } JAVA Database Connectivity 의약어 } 자바프로그램안에서 SQL 을실행하기위해데이터베이스를연결해주는응용프로그램인터페이스 } 연결된데이터베이스의종류와상관없이동일한방법으로자바가데이터베이스내에서발생하는트랜잭션을제어할수있도록하는환경을제공 2 JDBC Driver Manager }
More information슬라이드 1
최근에 빅데이터 (Big data) 라는용어가많은언론과매체, 그리고다양한기관에서화두로떠오르고있다. 각부처와산하기관에서는 빅데이터 관련연구를진행하고있으며, 많은기업체들은빅데이터전담부서를신설하는등빠르게대응하고있다. 이러한현상은빅데이터가많은것을해결해줄것이라는기대감때문일것이다. 그럼빅데이터가무엇이고어떠한역할을할수있을것이기에이렇게환호하고있는것인가? 현재, 우리나라를포함한세계는경제침체,
More information04 Çмú_±â¼ú±â»ç
42 s p x f p (x) f (x) VOL. 46 NO. 12 2013. 12 43 p j (x) r j n c f max f min v max, j j c j (x) j f (x) v j (x) f (x) v(x) f d (x) f (x) f (x) v(x) v(x) r f 44 r f X(x) Y (x) (x, y) (x, y) f (x, y) VOL.
More informationNetwork Security - Wired Sniffing 실습 ICNS Lab. Kyung Hee University
Network Security - Wired Sniffing 실습 ICNS Lab. Kyung Hee University Outline Network Network 구조 Source-to-Destination 간 packet 전달과정 Packet Capturing Packet Capture 의원리 Data Link Layer 의동작 Wired LAN Environment
More informationPowerPoint 프레젠테이션
In-memory 클러스터컴퓨팅프레임워크 Hadoop MapReduce 대비 Machine Learning 등반복작업에특화 2009년, UC Berkeley AMPLab에서 Mesos 어플리케이션으로시작 2010년 Spark 논문발표, 2012년 RDD 논문발표 2013년에 Apache 프로젝트로전환후, 2014년 Apache op-level Project
More information