KBig Brief 빅데이터선도성공사례의본보기, 빅데이터플래그십시범사업 빅데이터플래그십시범사업을통해성과를 이룬사례가있을까요? 사업소개부탁드립니다. 빅데이터플래그십시범사업 은확산및파급효과가 크며, 현장에서활용가능한구체적인빅데이터선도성공사례를발굴하고전파하는사업입니다. 교통, 의료, 환경, 안전등다양한분야에서국민이체감할수있는성공사례의확산을통해사회현안을해결하고, 인공지능, 딥러닝과같은지능정보기술을적용한신서비스개발과융합신산업분야에서우수빅데이터모델을발굴 상용화하고있습니다. 향후에는시범사업수행분야의데이터공유 연구활성화를위한분야별빅데이터센터를설립하고운영할계획입니다. 플래그십시범사업의지원내용은무엇이며, 과제선정은어떤방향으로진행되나요? 빅데이터플래그십시범사업 은기업들이빅데이터를활용해경쟁력을강화하고새로운비즈니스가치를창출할수있도록정부출연금을지원합니다. 정부출연금총규모는 31억원 (2017년기준 ) 으로, 컨소시움별지원금은평가결과및심의결과에따라매칭펀드방식으로차등지원합니다. 과제선정기준은빅데이터사업으로서의적합성, 지능정보화기술적용, 대국민체감효과, 성과확산계획의우수성, 제안기관의추진의지등을고려하며, 공공 민간데이터활용또는융합서비스등선도적인개념의대국민서비스를우선으로선정하게됩니다. 지난 4년간 빅데이터플래그십시범사업 에총 27개의기업이참여하였고, 이들은컨소시움을구성하여금융, 유통, 제조, 서비스등다양한영역에서많은성과를창출하였습니다. 대표적으로 2013 년 KT의이동통신망데이터를활용해심야시간대유동인구의밀집도등을분석하여이용객에최적화된서울시심야버스노선을수립 적용하였고, 평균 2% 의승객증가효과를가져왔습니다. 작년에는매일유업의제조생산 에너지프로세스효율화를위한빅데이터활용플랫폼을개발하여생산성 10% 향상, 불량률 30% 감소, 연 5.1억원절감이라는성과를이루었습니다. 이외다양한분야의기업들이많은성과를거두었으며, 빅데이터를활용하여성과창출을이루기까지의자세한과정은 빅데이터활용스마트서비스우수사례집 에서확인하실수있습니다. 빅데이터를통해실질적인비즈니스창출을목표로하는기업들에게조언을한다면? 플래그십시범사업은많은기업들이향후사업추진에확대 적용할수있는본보기로써, 빅데이터를활용한다양한성공사례를창출합니다. 4차산업혁명시대를맞아기업들은각자의경쟁력확보에많은노력을기울이고있습니다. 빅데이터를통해달성하고자하는성과를명확히이해하고, 이에필요한전문기술의파악과전문인력확보등으로어느때보다도철저한대비가필요할것입니다. 빅데이터활용스마트서비스우수사례집은빅데이터센터홈페이지 (kbig.kr) 에서확인하실수있습니다. - 2 -
센터주요뉴스 1. 빅데이터분석인프라활용교육실시 예비창업 중소 대학 ( 원 ) 등빅데이터센터인프라사용자대상인프라내에서 Data 처리, 분석, 활용, 비식별조치안내, 빅데이터세미나등관련교육진행 개요 일시 : 2017. 8. 28. ( 월 ) ~ 8. 29. ( 화 ), 10:00~17:50 장소 : K-ICT 빅데이터센터오픈랩 ( 판교스타트업캠퍼스 ) 참석대상 : 스타트업및중소기업, 예비창업자, 개발자그룹, 대학 ( 원 ) 등 24명 내용 (1일차) - (Track 1 : 분석기술 ) KBig 인프라소개및사용안내 - (Track 2 : 분석실습 ) Pig을통한빅데이터분석및시각화 (2일차) - (Track 2 : 분석실습 ) Pig을통한빅데이터분석및시각화 - (Track 3 : 비식별조치 ) 안전한빅데이터활용을위한분야별개인정보조치사항, 비식별기술및실무활용사례, 실습등 - (Track 4 : 빅데이터세미나 ) 클라우드와빅데이터동향및사례 날짜시간주요내용비고 Track 1 10:00~10:50(50 분 ) - 센터및 KBiG 분석툴소개 NIA 1 일차 Track 2 11:00~18:00(360 분 ) - Pig 소개및사용방법 - 빅데이터처리기술 Pig 실습 CMI 코리아 10:00~13:50(170 분 ) - 데이터셋분석실습 2 일차 Track 3 14:00~15:50(110 분 ) - 국내빅데이터산업관련정책및 개인정보비식별처리등 인하대 Track 4 16:00~18:00(120 분 ) - 클라우드와빅데이터동향및사례 삼양데이터 시스템 상기일정은교육상황에따라변동될수있습니다. - 3 -
2. 딥러닝인프라이용교육 최신지능정보기술을소개하고빅데이터분석 활용할수있는기술습득및빅데이터딥러닝 지식전반에대해이해 개요 일시 : 2017. 8. 30. ( 수 ). 13:30~17:30 장소 : K-ICT 빅데이터센터오픈랩 ( 판교스타트업캠퍼스 ) 참석자 : 빅데이터스타트업 / 중소기업, 예비창업자, 개발자그룹, 대학 ( 원 ) 생등 25 명 주요내용 딥러닝인프라 ( 스파크R) 소개 딥러닝기술발전트랜드및비즈니스활용방안 기계학습 (Machine Learning) 의기초 GPU 활용신경망및딥러닝기초 시간주요내용비고 Track 1 13:30~13:50 20 분 - 딥러닝인프라 ( 스파크 R) 소개 Track 2 13:50~14:30 40 분 - 딥러닝기술발전트렌드및비즈니스활용방안 - 기계학습의기초 송준호 수석 Track 3 14:30~15:50 80 분 Track 4 16:00~17:30 90 분 선형회귀와기계학습 기계학습을위한선형대수 다변량선형회귀휴식 - GPU 활용신경망및딥러닝기초 신경망기초 신경망의학습 : 오차역전파방법 서포트벡터머신 무감독학습 GPU를이용한 MNIST 실습 송준이팀장송준이팀장 상기일정은교육상황에따라변동될수있습니다. - 4 -
3. 비식별조치전문교육실시 기업의안전한빅데이터활용을위한개인정보비식별조치가이드라인및비식별 기술 ( 이론 실습 ), 적정성평가등기본 심화과정교육 개요 일시 : 2017. 8. 31. ( 목 ) 9:00~17:50 장소 : K-ICT 빅데이터센터오픈랩 ( 판교스타트업캠퍼스 ) 참석대상 : 스타트업및중소기업개인정보비식별조치실무자등참석 내용 ( 기본과정 ) - ( 비식별조치이론 ) 비식별개념및비식별개요 / 비식별조치가이드라인 / 비식별조치기술의이해 /Privacy Model 이해등 - ( 비식별조치기본실습 ) 비식별도구 (ARX) 를활용한비식별조치실습으로 ARX 샘플및통신 금융데이터셋비식별기술적용방법등 ( 수료증발급 ) 기본 / 심화교육과정을이수한수강생대상수료증발급 시간주요내용비고 09:00 09:50 비식별개념및비식별개요 이론 10:00 10:50 11:00 11:50 비식별조치가이드라인비식별조치기술의이해 최재영교수 ( 성균관대 ) 13:00 13:50 Privacy Model 의이해 실습 14:00 14:50 15:00 17:50 데이터분석비식별실습통신데이터를활용한실습 김승환교수 ( 인하대 ) 상기일정은교육상황에따라변동될수있습니다. - 5 -
연간교육일정 빅데이터센터이용교육구분 1일차 2일차 주제 분석기술 분석실습 비식별조치교육 빅데이터세미나 8월28일 ( 월 ) 8월29일 ( 화 ) 9월20일 ( 수 ) 9월21일 ( 목 ) 일시 10 월 19 일 ( 목 ) 10 월 20 일 ( 금 ) 11 월 16 일 ( 목 ) 11 월 17 일 ( 금 ) 12 월 14 일 ( 목 ) 12 월 15 일 ( 금 ) 이용자교육세부교육내용은교육시작전공지를통해안내예정 비식별조치전문교육 구분기본과정심화과정 주제비식별조치이론비식별조치기본실습비식별조치심화실습적정성평가이론 / 실습 8 월 31 일 ( 목 ) 9 월 18 일 ( 월 ) 9 월 26 일 ( 월 ) 일시 10 월 16 일 ( 월 ) 10 월 31 일 ( 화 ) 기본과정이수자에한하여심화과정수강가능 11 월 6 일 ( 월 ) 11 월 27 일 ( 월 ) 12 월 4 일 ( 월 ) 12 월 19 일 ( 화 ) 딥러닝인프라이용교육 구분딥러닝교육주제딥러닝인프라소개기술트랜드소개기계학습의기초 8월30일 ( 수 ) 9월22일 ( 금 ) 일시 10월중순예정 11월중순예정 12월중순예정 GPU 활용신경망및딥러닝기초 10~12 월과정일자는추후업데이트예정 - 6 -
Bigdata 의권력자 : Data Scientist 의미래수요와전망 Bigdata 전문인력의핵심 Data Scientist 의성장세확대, 부족현상심화 분석기술은 MapReduce, Pig, 기계학습, Apache Hive 및 Apache Hadoop 이크게각광 향후수요는높지만구하기는어려운전문인력 데이터사이언티스트, 데이터엔지니어 새로운과학의한분야탄생 이미놀라운성과를보이기시작한 Data Science 데이터과학은빅데이터기술과보다스마트한방법을사용하여엄청난양의데이터를분석 하여기업과조직에필요한지식과 Insights 를추출하는것이핵심 - 빅데이터분석을통한데이터과학은이전에는없었던새로운과학분야를창출하고있으며 이미사회과학및인문학분야에매우큰영향을미치고있음 - 모바일센서, 정교한센서, 웹등의데이터가증가함에따라이러한데이터과학분야의확대 추세가당분간가속화될것으로예상되며업계에서는의료분야에서부터미디어분야에 이르기까지모든것을개선하고스마트화하는데이터과학을피부깊숙이느끼게될것으로예측 - 7 -
- 데이터과학은필요한지식으로의접근과발견을위한가장강력하고새로운형태의접근방식을제공하고있으며통계, 컴퓨터과학, 응용수학및시각화측면을결합하여디지털시대가생성하는막대한양의데이터를새로운통찰력과새로운지식으로전환할수있는과학적근거를제공 미국의 Data Scientist 채용건수 2020 년에 272 만건으로확대 IBM 은 2020 년까지미국의모든데이터전문가의채용건수가 2015 년대비 36 만 4,000 건이 증가하여 2,720,000 건으로확대될것으로예상 - 데이터과학및분석시장에서의새로운프로젝트는 15% 이상확대될것이며, 데이터엔지니어 수요를합하면 39% 의증가세를보일것으로예측 - 데이터과학관련전문인력을구하는데기업들은더긴시간을할애할것으로예측되며, 관련인력의연봉은 8 만달러를초과할것으로전망 - 데이터과학관련전문인력에대한채용공고또한시장평균값인 40 일보다 5 일더길게 게시되고있으며평균 45 일동안포스팅되어있는것으로산출되고있음 [The DSA(Data Science Analytics) Landscape] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017 DSA 의가장큰수요는전문서비스및금융분야 전문서비스부문, 금융및보험, 제조, IT 산업에서전체수요의상당부분을차지하고있으며 분석관리자는금융및보험업계에서가장필요로하고있는것으로나타남 - 8 -
- 아래표처럼데이터과학분야전문인력은금융및전문서비스산업이주요산업임을보여주고있으며데이터시스템개발자는전문서비스부문에서, 분석관리자는금융분야에서가장높은수요를나타냄 [Share of DSA Category Demand by Industry] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017 가장수익성이높은분석기술은 MapReduce, Pig, 기계학습, Apache Hive 및 Apache Hadoop MapReduce 기술을보유한데이터과학및분석전문가는연간평균 115,907 달러를 벌어들이고있으며조사에따르면가장수요가많은기술로평가받고있음 - Pig, Apache Hive 및 Hadoop 전문지식을보유한데이터과학및분석전문가는 $ 100K 이상을지불하는직업을놓고경쟁하고있는수준으로최근데이터과학자의몸값은 지속적으로확대되는양상 - 그외에도빅데이터기본기술, 데이터사이언스, NoSQL, 몽고 DB 등의전문인력또한 대부분 10 만달러이상의연봉을확보하고있는것으로나타남 - 9 -
[Highest Paying Analytical Skills (with at Least 7,500 Postings)] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017 최근 5 년간가장높은성장세를보인전문인력분야 데이터사이언티스트 구인분석을통해살펴본최근 5 년간데이터사이언티스트의성장세는 28% 로다른분야를 압도하고있으며 2020 년에는 6 만건을넘어설것으로예측 - 여전히데이터기반의사결정분야, 기능기반분석, 데이터시스템개발자의구인분야가높은 비중을보이고있으나데이터사이언티스트분야의성장세보다는다소낮은것으로평가 - 데이터사이언티스트및분석전문가는 10 만달러내외의연봉을기록할것으로전망되며 DSA 분야전문인력확보는수요기업에게쉽지않은분야가될것으로예측 [Summary Demand Statistics] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017-10 -
Analytics Manager 급전문인력을채용하는데가장긴시간소요 - 53 일 Analytics Manager 전문인력을확보하는시간으로평균 53 일이걸리므로관련직종중 가장확보하기어려운것으로평가 - 금융분야의데이터과학및분석전문가를찾는것은상대적으로난이도가낮은편이지만 적어도 35 일이상의시간이소요되는것으로나타남. 아래표는산업별직종, 직위의전문인력을 확보하는데걸리는평균시간및평균연봉을제시한표 [ 인력채용에걸리는시간 주요산업별 ] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017 DSA 분야전문인력의보유기술조건 SQL 및데이터분석기술 여전히 SQL 및데이터분석분야인력을확보하려는기업의비중이가장높게나타나고 있으며금융분야분석가및데이터관리분야인력또한수요가높게나타나고있는것으로 조사됨 - 또한최근성장세가급등하고있는기술분야로는데이터사이언스분야및기계학습분야로 최근 2 년간각각 93%, 56% 의성장세를보이면서각광받는분야로떠오름 - 11 -
[ 최상위분석기술종류및성장세가높은기술분야 ] Bigdata Monthly Vol 32. August 2017 [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017 수요는높고구하기는어려운전문인력부문 데이터사이언티스트, 데이터엔지니어 DSA 분야전문인력을 Matrix 로표현했을때관련분야수요가높고구하기는어려운 분야는 5 가지로나타남 Data Scientist, Data Engineer, Director of Analytics, BI Architect, System Analyst - 관련수요가높아도 HR, 금융전문가, 마켓리서치, 통계전문가, BI 분석, 비즈니스관리분석가 분야는인력확보난이도가상대적으로낮은편으로평가됨 [DSA Jobs Matrix] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017-12 -
기술및 Skill 분야에서는관계형 DBMS, SQL, 데이터마이닝분야는성장세가높지않은 분야로나타나고있는반면기계학습, 빅데이터, 데이터사이언스, 데이터시각화, R, 아파치 하둡, 데이터엔지니어링분야는성장세가상대적으로큰것으로나타나고있음 - 특히데이터사이언스, 빅데이터아파치하둡, 기계학습등의수요는성장세뿐만아니라 10,000 명이상의전문인력수요가나타나고있어인력부족현상이나타남 [DSA Skills Matrix] [ 자료 ] IBM, Burning Glass Technologies 2017 [TOP 10 기술분야직종 - 2017] [ 자료 ] Robert Half Technology 2017-13 -
요약및결론 데이터과학부문은엄청난양의데이터를분석하여기업과조직에필요한지식과 Insights를추출하는것이핵심 - 빅데이터활용이일반화되고있는현시점에서가장중요한인력으로평가되고있으며향후에도지속적인인력수요가발생할것으로전망 IBM 은 2020 년까지미국의모든데이터전문가의채용건수가 2015 년대비 36 만 4,000 건이 증가하여 2,720,000 건으로확대될것으로예상 MapReduce 기술을보유한데이터과학및분석전문가는연간평균 115,907 달러를 벌어들이고있으며조사에따르면가장수요가많은기술로평가받고있음 구인분석을통해살펴본최근 5 년간데이터사이언티스트의성장세는 28% 로다른분야를 압도하고있으며 2020 년에는 6 만건을넘어설것으로예측 Analytics Manager 전문인력을확보하는시간으로평균 53 일이걸리므로관련직종중 가장확보하기어려운것으로평가 여전히 SQL 및데이터분석분야인력을확보하려는기업의비중이가장높게나타나고 있으며금융분야분석가및데이터관리분야인력또한수요가높게나타나고있는것으로 조사됨 DSA 분야전문인력을 Matrix 로표현했을때관련분야수요가높고구하기는어려운 분야는 5 가지로나타남 Data Scientist, Data Engineer, Director of Analytics, BI Architect, System Analyst [ 출처 ] 1. IBM, Burning Glass Technologies 2017 2. Robert Half Technologies 2017 3. Forbes 2017 4. http://www.rht.com - 14 -
국내활용동향 남양주시, 빅데이터활용한 불법주정차다발지역지도 제작 경기남양주시가최근 3년간주정차단속자료를빅데이터분석하여 불법주정차다발지역지도 를제작. 이를활용하여불법주ㆍ정차에대한계도와단속을선제적으로실시, 향후고정형주정차단속 CCTV 신규설치및이전장소결정에근거자료로활용예정... 한국과학기술원 (KAIST), 응용프로그래밍인터페이스 (API) 개발 한국과학기술원은사회관계망서비스 (SNS) 를분석해개인에게맞춤형장소를추천해주는응용프로그래밍인터페이스 (API) 를개발. 딥러닝 (Deep Learning) 을이용하여사진을분석한뒤 텍스트마이닝 기법을이용해글을분석, 사진의의미를추출하는원리를활용. 현재서울지역을대상으로시범적용중이며, 다른지역으로도확대할예정... 시스메틱, 빅데이터분석시스템개발 시스메틱은증권사의 PB와일반투자가들과의온라인매칭을통해, 투자상담전문가를찾는일반인들도증권사지점에직접방문하지않고온라인상에서 PB를찾아상담이가능한플랫폼개발에착수. 향후에는 AI 기반시그널서비스빅데이터분석시스템도개발예정... 성동구, 어린이안전지도표준모델구축으로안전사고선제적대응 성동구는교통사고데이터 6300건외 19여종의공공데이터를확보하여, 어린이교통사고및안전사고빅데이터자료분석을실시. 성동구어린이안전취약요소분석모델을개발하고이를반영한 성동구어린이안전지도표준모델 을제작할예정... 한국과학기술원신약개발을위한빅데이터기반가상인체모델개발 한국과학기술원이도헌교수연구팀은 2600만여개의빅데이터를활용해인체내조직, 세포들의다양한상호작용으로구성된가상인체시스템을구축. 이시스템을활용해약물과질병사이의네트워크경로를분석, 약물의작용기전과부작용예측에기여할것으로기대 - 15 -
국내빅데이터기업 리비는플랫폼을통해사람과양질의정보를연결시키고자합니다. 기업소개 ' 캐치댓글 ' 과 ' 미디어렌즈 ' 를통해브랜드를관리하고타겟마케팅을수행하고, 'AI 챗봇 ' 을통해 로봇기반의자동응답상담을지원하고대화창에서서비스를제공 주요분석서비스 자연어처리기술 : 자연어형태소사전구축하고있으며기계학습을통한신조어들을보유. 확률기반감성분석, 조건부기반형태소분석기술을통해자연어분석수행 데이터마이닝 : 유사패턴매칭을통해주요정보를군집화하고추출. 주제어추출, 연관키워드, 서술어추출등을이용하여데이터를분류하고정제 지표기반보고서생성 : 브랜드상태를요약할수있는각종지표기반의보고서를자동생성하여인사이트를제공. 보유한데이터를기업이원하는다양한차원으로나누어분석하고시각화된결과를고객에게전달 정보유통혁명을이끌며기업용인공지능 SW 시장을선도하는퍼스트무버 기업소개 WORLDWIDE WISEnut 비전과 Market Creation, Diverse Products, Go global의전략을바탕으로국내시장을공고히하고, 더넓은세계시장으로활동무대를넓혀나가고있는검색기술기반빅데이터전문기업 주요분석서비스 화제어 / 연관어분석 : 형태소분석기술보유. 단어의언급빈도및상호연관도등의분석을통해화제어추출및워드클라우드, 의미망분석제공 감성분석 : 의미기반의패턴분석기술보유. 감성과심도분석 점유율분석 : 키워드별 / 채널별버즈량의통계제공 대시보드 : 통계데이터및 RAW데이터를모두확인할수있는시각화대시보드제공 리포팅 : 간략한통계리포트부터이슈 / 시사점 / 인사이트등을포함한심층리포트까지고객맞춤제공 - 16 -
빅데이터를통해본키워드, 계란 Trend * 2017 년 7 월 26 일 ~2017 년 8 월 25 일동안 계란 키워드를분석한결과입니다.( 뉴스 / 블로그 ) 계란 키워드트렌드분석결과 계란 에대한트렌드분석결과, 계란살충제이슈가발생한 8 월초부터언급량이증가하는모습을 보이며, 8 월중순 계란 에대한관심이크게증가 연관토픽감성분석 계란 키워드연관토픽및감성분석결과 주로 살충제성분, 피프로닐, 전수조사, 불안감 등이 계란 과함께언급되며, 식약처의발표결과와관련키워드가다수언급 긍부정분석결과 계란 키워드는 검출, 사태, 논란, 불안 등계란안전성우려에관한부정적인감성어들이 70% 이상차지 - 17 -
Bigdata Deep Learning 분석결과의모바일앱제공 Data Technology 그리고사람, 그너머까지고민합니다. 초록소프트 ( 주 ), 고객성향파악및미래행동예측빅데이터플랫폼을통한데이터처리, 분석제시 2015년 7월법인설립 정보통신기술진흥센터 ICT유망기술개발지원사업선정 대한민국발명특허대전한국특허정보원장상수상 K-Global 300 ICT 유망기업선정 신규매장손님수예측서비스 ' 요목조목 ' 모바일앱개발 Fantasy Baseball Game DrfatDNA( www.draftdna.com ) 모바일앱개발 초록소프트 가추구하는세상 기존의상권분석은, 매출, 개폐업률, 임대료등결과값도출에집중하지만, 저희초록소프트 ( 주 ) 는상권의유동인구소비자들이무엇을원하고, 어떤경로를거치고, 어느공간에머물며, 손님인지를예측해주는서비스입니다. 초록소프트 ( 주 ) 는인간의판단이개입된 information 시대를넘어, 데이터그자체가모든것을말하고새로운판단기준이되는데이터시대의비전을조금씩증명하고싶습니다. 어떤서비스를제공하고있나요? 기존고객행동분석은단말기를실내에설치하여, 고객을인식하고행동패턴을알려주는것으로단말기설치및유지비용발생과매장입구나매장안의유동인구만분석가능하지만저희가제공하는서비스는모바일이용자가이동, 체류하는모든지역에서, 유동인구정보를실시간파악할수있어자영업을준비중인분들에게유용합니다. 또한, 이화여대와함께 유동인구정보 와 기상정보 를결합해재해, 재난예측을해주는프로젝트 레인버드지오 파일럿버전을선보였고, 내가선택한선수들의실시간실황을보며모바일과연동해점수화하고, 유저들과경쟁하는 스포츠빅데이터분석형야구게임 인 Draft Dna를개발했습니다. 앞으로초록소프트의행보는? 초록소프트 ( 주 ) 는, 곧데이터제공업체 ( 주 )saltrux와협력해 sns상의원하는실시간데이터와실시간 GPS경로데이터등을제공받게됩니다. 이를통해입점객수예측의정확성을높이고, 입점객수를바탕으로한권리금적절성검토를진행할예정입니다. - 18 -
9 월 SEP SUNDAY MONDAY TUESDAY WEDNESDAY THURSDAY FRIDAY SATURDAY 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 글로벌데이터톤 아이디어접수마감 빅데이터스타트업 및오픈랩파트너 (BOLP) 신청접수마감 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 빅데이터센터 비식별조치전문교육 빅데이터센터 인프라이용교육 빅데이터센터 인프라이용교육 빅데이터센터 딥러닝교육 24 25 26 27 28 29 30 빅데이터센터 비식별조치전문교육 빅데이터지식자료안내 분석 / 교육 / 개발 / 딥러닝인프라 NIADic( 형태소사전 ) DataCube(800 여종 data) 비식별조치지원 ( 적정성평가 / 컨설팅 ) * KBig 홈페이지 (kbig.kr) 에서확인하실수있습니다 - 19 -