KBig Brief 다양한민간 공공데이터활용의기회, 기초빅데이터발굴및활용지원사업 에서확인하실수있으며, 센터분석및교육인프라신청후인프라내에서활용할수있습니다. 향후에는홈페이지내에서다운로드받을수있도록할예정입니다. 기초빅데이터를통해기업들이어떻게도 움을받았나요? 사업소개부탁드립니다. 기초빅데이터발굴및활용지원사업 은중소기업 스타트업등이데이터분석및데이터기반의서비스개발을할때겪는데이터확보의어려움을해결해주기위해, 민간기업이보유하고있는유용한데이터를발굴하여활용할수있도록데이터를가공및제공하는사업입니다. 카드, 통신 ( 유동인구 ), 검색, 소셜등일반적으로많이활용되는기초데이터를중심으로올해 16종의데이터를제작하여일반에게제공할예정이며, 또한스타트업들에게맞춤형데이터활용및가공을지원하고있습니다. 기초빅데이터발굴사업을통해어떤데이터가제공되고, 어떻게이용할수있나요? 작년사업에서는민간기업과공공기관이보유한데이터를활용하기쉽도록가공한데이터를제공하였으며, 국내특허현황, 의약품인허가현황, 상장기업주가, 대기환경데이터등을제공하고있습니다. 그리고올해사업에서는포털사이트일별검색어및연관검색어현황, LTE 유동인구, 지역별카드이용현황외에도사업장휴폐업현황, 중고차상품, 자동차모델정보등데이터기반서비스개발및연구에활용할수있는다양한민간데이터를발굴하여올해말제공할예정입니다. 제공중인기초빅데이터목록은 K-ICT 빅데이터센터홈페이지 (kbig.kr) 작년에는스타트업및공공기관에게기초빅데이터를제공하여다양한우수사례를발굴하였습니다. 의료분야데이터기업인 코아제타 에서는기존식약처에서제공하는데이터의가공에많은인력이필요했었으나, 기초빅데이터로제공하는의약품데이터를활용하면직원한명으로도충분히처리가능하여업무부담을경감할수있었습니다. 또한데이터분석스타트업인 젊은상인 에서는금융데이터와비금융데이터를결합한투자모델개발을위해포털검색데이터와상장기업주가데이터를이용해분석테스트를할수있었고향후비즈니스에큰도움이되었다고전했습니다. 올해에는기초빅데이터활용관련하여 100여개의스타트업등여러기업에서기술지원을신청하였으며, 그중 10개의기업을대상으로데이터가공및활용등기술지원을할예정입니다. 데이터제공을위한향후계획은? K-ICT 빅데이터센터에서는앞서언급한기초빅데이터이외에도 700종이상의공공데이터, 민간데이터, 이미지 영상 텍스트분석등딥러닝분석을위한테스트데이터를 데이터큐브 라는브랜드로제공하고있습니다. 향후에는산업분야별데이터분석 공유 연구를담당할빅데이터센터를운영하여현재보다더양질의데이터를제공할수있도록할계획입니다. - 2 -
Bigdata Monthly Vol 33. September 2017 센터 주요뉴스 1. K-ICT 빅데이터 분석 인프라 활용 교육 실시 예비창업 중소 대학(원) 등 빅데이터 센터 인프라 사용자 대상 인프라 내에서 Data 처리, 분석, 활용, 비식별 조치 안내, 빅데이터 세미나 등 관련 교육 진행 개요 일시 : 2017. 9. 20. (수) ~ 9. 21. (목), 10:00~17:50 장소 : K-ICT 빅데이터센터 오픈랩(판교 스타트업캠퍼스) 참석대상 : 스타트업 및 중소기업, 예비창업자, 개발자 그룹, 대학(원) 등 23명 내용 (1일차) - (Track 1 : 분석기술) KBig 인프라 소개 및 사용 안내 - (Track 2 : 분석실습) HIVE 소개 및 사용법, 농수산물 데이터셋 분석 실습 (2일차) - (Track 2 : 분석실습) HIVE 소개 및 사용법, 농수산물 데이터셋 분석 실습 - (Track 3 : 비식별 조치) 안전한 빅데이터 활용을 위한 분야별 개인정보 조치사항, 비식별 기술 및 실무 활용 사례, 실습 등 - (Track 4 : 빅데이터 세미나) 융복합연결시대 핵심경쟁력 Big data IOT 1일차 분석인프라 활용교육 2일차 분석인프라 활용교육 - 3 -
Bigdata Monthly Vol 33. September 2017 2. 딥러닝 인프라 이용 교육 최신 지능정보기술을 소개하고 빅데이터 분석 활용할 수 있는 기술 습득 및 빅데이터 딥러닝 지식 전반에 대해 이해 개요 일 시 : 2017. 9. 22. (금) 13:30~17:30 장 소 : K-ICT 빅데이터센터 오픈랩(판교 스타트업캠퍼스) 참석자 : 빅데이터 스타트업/중소기업, 예비창업자, 개발자 그룹, 대학(원)생 등 17명 주요내용 딥러닝 인프라 및 실습환경 안내 - 신경망 및 딥러닝 절차 이해 - 딥러닝 프레임워크의 종류 및 장단점 비교 기계학습 기본개념 이해 딥러닝 개요 이미지 학습을 위한 개념이해 TensorFlow와 함께 keras 활용 실습 딥러닝 인프라 및 실습환경 안내 개념이해 및 TensorFlow와 함께 keras 활용 실습 - 4 -
Bigdata Monthly Vol 33. September 2017 3. 비식별 조치 전문 교육 실시 기업의 안전한 빅데이터 활용을 위한 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 비식별 기술(이론 실습), 적정성 평가 등 기본 심화 과정 교육 개요 일시 : 2017. 9. 18. (월) 9:00~17:50 / 2017. 9. 26. (화) 9:00~17:50 장소 : K-ICT 빅데이터센터 오픈랩(판교 스타트업캠퍼스) 참석대상 : 스타트업 및 중소기업 개인정보 비식별 조치 실무자 등 참석 내용 (기본과정) - (비식별 조치 이론) 비식별 개념 및 비식별 개요/비식별 조치 가이드라인/비식별 조치 기술의 이해 /Privacy Model이해 등 - (비식별 조치 기본실습) 비식별 도구(ARX)를 활용한 비식별 조치 실습으로 ARX 샘플 및 통 신 금융 데이터 셋 비식별 기술 적용 방법 등 (심화과정) - (비식별 조치 심화실습) 산업 분야별 실습용 데이터 활용 비식별 조치 실습 - (적정성 평가 이론/실습) 적정성 평가 절차 및 평가 항목/적정성 평가 준비사항 및 주의사 항/적정성 평가 실습 등 (수료증발급) 기본/심화 교육과정을 이수한 수강생 대상 수료증 발급 비식별 조치 전문 교육 기본과정 비식별 조치 전문 교육 심화과정 - 5 -
연간교육일정 빅데이터센터분석인프라활용교육구분 1일차 2일차주제분석기술분석실습비식별조치교육빅데이터세미나 10월18일 ( 수 ) 10월19일 ( 목 ) 일시 11 월 8 일 ( 수 ) 11 월 9 일 ( 목 ) 12 월 14 일 ( 목 ) 12 월 15 일 ( 금 ) 이용자교육세부교육내용은교육시작전공지를통해안내예정 비식별조치전문교육구분 기본과정 심화과정 주제 비식별조치이론 비식별조치기본실습 비식별조치심화실습 적정성평가이론 / 실습 10월16일 ( 월 ) 10월31일 ( 화 ) 일시 11 월 6 일 ( 월 ) 11 월 27 일 ( 월 ) 기본과정이수자에한하여심화과정수강가능 12 월 4 일 ( 월 ) 12 월 19 일 ( 화 ) 딥러닝인프라이용교육 구분 딥러닝교육 주제딥러닝인프라소개기술트렌드소개기계학습의기초 GPU 활용신경망및딥러닝기초 10 월 25 일 ( 수 ) 일시 11 월중순예정 12 월중순예정 11~12 월과정일자는추후업데이트예정 - 6 -
IT 인프라관점에서의 Bigdata 의구축 (The future of bigdata analytics in enterprise IT infrastructure) 데이터관리와분석에대한완전히새로운접근방식과완전히새로운도구가필요 전통적인데이터베이스시스템을자연스럽게재활용할수있는다양한방법을제공 인프라관점에서대중적으로떠오르는대안은클라우드에빅데이터시스템을배치하는것 데이터분석및관리에대한새로운접근방식확대 빅데이터시대는모든데이터에서 Insights와 Value를추출할수있는기업에게상당한기회를제공하고있으나기존의시스템으로는한계가나타남. 이에따라데이터관리와분석에대한완전히새로운접근방식과새로운도구가필요 - 엔터프라이즈컴퓨팅초기에개발된관계형데이터베이스와데이터웨어하우스는중요한데이터를 빠르게처리하는데최적화되어있었으나 ' 꼭알아야할사항 ' 에근거한접근만시도되어제한된 보고서만제공되고비필수적인것으로간주된데이터는종종제거될수밖에없음 - 그러나빅데이터기반의툴은다양하고많은양의데이터를선별하고이전에는삭제되었던 데이터를포함하여모든데이터에서 Insights 를얻는방법론을제공. 이로인해기업들은 규모와비용절감의두마리토끼를모두잡게되는놀라운방법을획득하게됨 [Modernize Data infrastructure] - 7 - [ 자료 ] Pivotal Big Data Roadshow, 2016
데이터의관리비용 최대 100 배를줄이는방법론 빅데이터분석방법론은완전히새로운것이지만, 기존의 IT 인프라와구축방법론에서큰 차이를보이는것은아니며, 전통적인데이터베이스시스템을자연스럽게재활용할수있는 다양한방법을제공 - Hadoop 빅데이터엔진과새로운유형의 NoSQL 데이터베이스방법론은기존의풍부한 IT 생태계가결합되어재사용이가능하며, 데이터관리비용을최대 100 배까지높여이전에는너무비싸거나복잡한저장정보를이제는저렴한비용으로탐색하고분석, 관리할수있는방법론이시장에공급. 하드웨어적으로는기존에구축된 x86 시스템으로도충분히지원될수있음 - 이러한플랫폼의경제성으로인해분석대상이크게증가하였으며시장은다양한옵션메뉴로응답. 캐주얼사용자를위한시각적인터페이스부터데이터사이언티스트를위한강력한기계학습및예측분석라이브러리에이르기까지다양. 최근에는 POS(point-of-sale) 단말기, 스마트폰및인터넷의연결센서및장치에서실시간으로데이터를제공하는스트리밍서비스로전환. 또한수백만또는수십억개의데이터를잘관리할수있는프레임워크가이미개발되어있음. 이를통해실시간데이터를과거데이터패턴과비교하여단순보고뿐만아니라설명가능한, 예측가능한, 규범적분석으로의전환이가능 [ 스토리지예산의변화 2016 vs. 2017] [ 자료 ] 451 Research, Storage, Budgets and Outlook, 2017-8 -
빅데이터를도입하고활용하는세가지핵심목적 지금까지기업들은다음의세가지주요목적으로빅데이터분석을시도하고확장해나가고 있으며이전과다른분석데이터와예측능력을통해시장경쟁력을확보, 높은수익을유도 하고있음 (1) 운영효율성향상 : 이전에액세스할수없거나폐기된정보에대한액세스로신속하게정보를찾고이를분석하여낭비를막고기존프로세스를간소하였으며이를통해마케팅담당자는인구통계학적특징대신행동및심리학클러스터를기반으로보다정확하게고객을타겟팅하여개개인별최적화된프로모션을진행할수있게활용 (2) 새로운수익창출기회 : 소셜미디어모니터링및실시간정서분석을통해기업은기회에적절하게대응하고위기에대해서는보다신속하게수용하고대처할수있는능력을확보할수있게됨. 향상된추천프로파일과결합된실시간추천엔진을통해소매업체는높은수익의기회를제공할수있게됨 (3) 새로운변화에대한대응향상 : 비즈니스운영의지속적인개선을지원할수있게되었으며새로운비즈니스및비즈니스모델을생성하게됨. 혁신적인변화의토대는고객선호와행동에대한정보에기반한데이터중심의의사결정이가능하며데이터기반비즈니스는대량의이질적인데이터를신속하게식별하고액세스하고분석할수있는스마트폰으로소셜미디어를사용하는고객을대상으로양방향정보흐름에대한신속한정보파악이가능 [Bigdata analytics for three principal purposes] [ 자료 ] 451 Research : The future of big-data analytics in enterprise IT infrastructure, 2017-9 -
향후변화할빅데이터의 3 가지속성 미래는증가하는데이터를보다효과적으로관리하고활용할수있어야하며이를위해서는 3 가지중요한속성에서그해답을찾을수있음 (1) 프로세스의대변혁 : 기존의데이터베이스처리방식이보다향상되어야하며데이터기반응용프로그램, 디지털응용프로그램은모두참여시스템으로해결된다는믿음하에구축되어야하며이를위해규칙엔진, 의사결정시스템, 추천엔진, 자연어처리, 이미지인식및기계학습및심층학습알고리즘을포함한인공지능과지능시스템에의해작동되는보조장치및대화로봇과같은트랜잭션데이터베이스로의변화가필요 (2) 인프라의대변혁 : 가능한운영복잡성을최소화하고자원을신속하고동적으로전환할수있게인프라를구축하는것이중요. 이는기술적인것뿐만아니라유저와직원들의문화적변화이기도하며비즈니스및기술리더간의긴밀한협력, 소프트웨어개발에대한민첩하고반복적인접근법및위험에대한대응을내재하는문화를구축할필요가존재 (3) 인포메이션의대변혁 : 사물인터넷 (Internet of Things) 이활성화됨에따라조직은많은새로운출처의데이터를수집할수있게되었으므로조직의효율성을높이는방법에보다높은고민이필요. 가능한모든고객의피드백을활용하여자사제품의사용방법, 개선방법및새로운제품을제공할수있는기회를확보할필요가있음 [The Evolution of Big Data from Reporting to Influencing] [ 자료 ] 451 Research, 2017-10 -
- 비즈니스변화대응에가장큰잠재력을가지고있는고급빅데이터분석은기술학습, 규범적예측분석및기계학습, 설명분석 (Descriptive analytics) 이포함되며예측분석은다양한내 / 외부소스를통해예측됨. 기계학습알고리즘은통계적최상의해답이얻어질때까지반복적으로데이터집합에대한가정을테스트하여불량을벗어나는방식이며대부분의경우이러한분석기법을사용하려면복잡한프로그래밍작업을할수있는숙련된데이터사이언티스트및전문분석가의서비스가필요 빅데이터를위한인프라트렌드 Cloud 기반으로변경 빅데이터도입및분석을위한인프라관점에서보다대중적으로떠오르는대안은클라우드에빅데이터시스템을배치하는것 - 클라우드에저장된많은양의데이터를빠르게처리할수있으며이는빅데이터업체의전문적인클라우드기반통합패키지를제공받을수있는인센티브를제공 - 빅데이터를구축하는방법에대한결정은스토리지시스템의위치결정과관련이있으며 기업들이 SAN 및 NAS 와같은기존의스토리지플랫폼에서모든플래시어레이, 초고속 인프라스트럭처, 객체스토리지및기타새로운기술로이동하고있는중대한변화가나타남 - 더많은스토리지를클라우드로이동하려는강력한모멘텀이존재. 클라우드스토리지는 2016 년 13.4% 에서 2017 년에는엔터프라이즈스토리지지출의 16.3% 를차지할것으로예상 - 기업의 40% 는 2018 년까지빅데이터어플리케이션용스토리지를퍼블릭클라우드스토리지 형태로구축할예정이라는조사결과가나타남 (2016 년 23%) [Deployment Locations for Big Data in 2016 and in Two Years] [ 자료 ] 451 Research, Voice of the Enterprise, Storage, Q1 2016-11 -
Cloud 기반의빅데이터도입형태및장점 클라우드에서하둡을다루는것은다양한형태로제공되며고객의상황에따라서로다른 장점을제공하고있는것으로평가됨 - HADOOP ON IAAS : 모든주요 Hadoop 공급업체는자사제품의최신버전을퍼블릭클라우드로제공. 다양한클라우드제공업체는물리적서버에배포옵션을제공하여성능집약적인워크로드의경우고객은일반적으로필요에따라스트리밍지원또는시각화와같은다양한패키지옵션중에서선택할수있는장점을보유하게된다는점. 이를통해고객은자신이필요로하는기능에따라작업부하를분산시킬수있으며, 가격및할인에따라클라우드공급자간에작업부하를조절하여효율성을확보할수있음 - HADOOP AS A SERVICE : 퍼블릭클라우드공급업체는플랫폼에최적화된패키지 Hadoop 환경을제공하고있으므로통합적이고사전에구성된소프트웨어스택의편리함, 다양한스토리지옵션중에서선택할수있는유연성, 관련도구및서비스, 인스턴스를위아래로확장할수있는편리함을얻을수있음 - MANAGED HADOOP SERVICES AND BEYOND : 이옵션은클라우드서비스공급자가전체인프라및소프트웨어스택을관리하기때문에고객이데이터및응용프로그램에집중할수있으며가장빠른배포와고객편의를제공. IT 자원을위해확장된조직은관리형서비스를효율적으로활용할수있다는장점을보유 [ 자료 ] Infochips illustrates the Big Data trend. (source: Infochips) - 12 -
요약및결론 빅데이터시대는모든데이터에서통찰력과가치를추출할수있는기업에게상당한기회를제공하고있으나기존의시스템으로는한계가나타남. 이에따라데이터관리와분석에대한완전히새로운접근방식과새로운도구가필요 빅데이터분석방법론은완전히새로운것이지만, 기존의 IT 인프라와구축방법론에서큰 차이를보이는것은아니며, 전통적인데이터베이스시스템을자연스럽게재활용할수있는 다양한방법을제공 지금까지기업들은세가지주요목적 ( 운영효율성향상, 새로운수익창출기회, 새로운 변화에대한대응향상 ) 으로빅데이터분석을시도하고확장해나가고있으며이전과다른 분석데이터와예측능력을통해시장경쟁력을확보, 높은수익을기대하고있음 미래는증가하는데이터를보다효과적으로관리하고활용할수있어야하며이를위해서는 3 가지중요한속성 ( 프로세스의대변혁, 인프라의대변혁, 인포메이션의대변혁 ) 에서그해답을 찾을수있음 빅데이터도입및분석을위한인프라관점에서보다대중적으로떠오르는대안은클라우드에빅데이터시스템을배치하는것 - 클라우드에저장된많은양의데이터를빠르게처리할수있으며이는빅데이터업체의전문적인클라우드기반통합패키지를제공받을수있는인센티브가존재 클라우드에서하둡을다루는것은다양한형태로제공되며고객의상황에따라서로다른 장점을제공하고있는것으로평가됨 [ 출처 ] 1. 451 Research : The future of big-data analytics in enterprise IT infrastructure 2. 451 Research, Voice of the Enterprise, Storage, Q1 2016; and Voice of the Enterprise: Storage, Budgets and Outlook, 2017 3. Pivotal Big Data Roadshow, 2016 4. Infochips illustrates the Big Data trend - 13 -
국내활용동향 투그램시스템즈, 빅데이터기반선박엔지고장예측시스템 (e-cbm) 개발 투그램시스템즈는최근 e-cbm 을개발하고, 대기업선박 2대에시범적용, 시스템운항테스트에나설예정. e-cbm은선박엔진에서추출한각종정보를빅데이터기술로분석해서현재상태를진단, 고장을비롯한앞으로의변동상황을예측할수있는시스템으로, 향후선박평형수처리장치를비롯해데이터분석적용범위를넓혀서종합선박운항진단시스템으로확대개발할계획... SKT, 빅데이터기술로스마트폰불법복제판단하는실시간검출 (Sensing) 시스템개발 SKT가개발한 ' 실시간검출시스템 ' 은빅데이터분석기술을기반으로매월발생하는약 500만개의스마트폰정보및사용패턴등의데이터를서버와연동분석해불법복제여부를실시간판별. 지난해약 300건의불법복제의심패턴을적발하였고, 서울지방경찰청과협조해지능형범죄수사에활용될예정... 국토부, 빅데이터기반교통량추정기술개발 국토교통부와한국교통연구원은공공부문교통량빅데이터와민간의내비게이션빅데이터를융합해교통량자료가수집되지않는도로까지교통량을추정하는기술을개발. 기존현장조사의경우전국도로대비교통량수집량은 3% 에불과했지만, 미관측도로교통량추정알고리즘과전국단위빅데이터처리기술을통해전국 95% 도로의교통량을확인가능. 향후에는사용자의견을반영해대중교통이용량까지포함하는플랫폼을만들계획... 우리은행, 빅데이터플랫폼 빅인사이트 구축 우리은행은은행내외부의다양한데이터를수집해분석하고, 분석결과를시각화할수있는빅데이터분석플랫폼 빅인사이트 를구축완료. 빅인사이트를통해수집된뉴스기사와소셜빅데이터등을바탕으로고객의라이프스타일등을모니터링할수있고, 은행외부의특허와기술인증정보등을수집해기술금융마케팅에활용이가능. 향후에는빅인사이트를통해수집 분석한데이터로부도차주의패턴을분석하고, 부도예측시스템에도활용할계획 - 14 -
국내빅데이터기업 당신의시선에거대한통찰을더하다. 기업소개 Insighter는데이터의공공성을최선의가치로여기고데이터분석이필요한누구나쉽게접근할수있는분석서비스를제공과실생활에서데이터분석을활용하여효율적인의사결정을도울수있는새로운기준과방법을제시합니다. 주요분석서비스 버즈량분석 : SNS에서특정키워드가언급된횟수를활용하여이슈트랙킹, Risk 관리등과관련된분석제공. 언어적표현분석 : 단순심리단어분석이아닌, 언어적인표현 ( 긍정, 부정, 중립등 ) 과관련된언어적표현을분석하여키워드와관련된심리분석제공 텍스트마이닝 : 소셜빅데이터분석이외의다양한언어데이터 ( 시험별기출문제, 회사홈페이지리뷰데이터등 ) 에대한유연한분석을제공. 데이터로세상을이롭게합니다. 기업소개 골든플래닛은통계기반의데이터마이닝과자연어처리 (NLP) 기술을보유하고있으며, 딥러닝을이용한예측분석 (Predictive Analytics) 연구개발에지속적인투자를통해공공, 커머스, 레거시등의거래및행동데이터분석서비스를제공하고있습니다. 주요분석서비스 서비스분야 : 온라인시장조사, 마케팅전략수립, 신사업 / 제품전략수립, 마케팅성과측정, 실시간 VOC 모니터링 ( 정책, 서비스, 제품에대한품질관리 / 위기관리 ) 분석방법 : 연관어 ( 속성 ) 별버즈량, 구매행동 / 구매결정요소, 특성요인도, CDJ Matrix Map, 3C+FAW, Customer Value Map, 전략캔버스, SWOT분석, Hit Map분석, 대응분석, 상관분석, 요인분석, PPM, MGPP, 고객 / 시장세분화, 타겟팅, 포지셔닝, QFD, PLC, 5why, Risk Management, Logic Tree, 그래프분석 ( 히스토그램, 산점도, Pareto분석, Box Plot 등 ), 창의적사고 (SCAMPER, 마인드맵 ) 등 - 15 -
빅데이터를통해본키워드, 연휴 * 2017 년 8 월 26 일 ~2017 년 9 월 25 일동안 연휴 키워드를분석한결과입니다.( 뉴스 / 블로그 ) 연휴 키워드트렌드분석결과 연휴 에대한트렌드분석결과, 9 월말부터시작되는추석연휴가다가올수록언급량이 상승하는모습을보이며, 9 월초부터 연휴 에대한관심이지속적으로증가 연관토픽감성분석 연휴 키워드연관토픽및감성분석결과 주로 임시공휴일, 한글날, 해외여행 등추석연휴기간과연휴기간의여행관련키워드와, 가정폭력신고, 경제활성화 등명절연휴사건 사고, 연휴를앞두고내수진작에대한기대등의뉴스키워드가다수언급 긍부정분석결과 연휴 키워드는 가능, 지원, 인기 등연휴준비에관련한긍정적인감성어들이 45% 이상차지 - 16 -
지식재산 (IP) 정보관리통합서비스제공 We Make Patent Easy, 기업의가치를높여주는특허데이터전문가 ( 주 ) 준소프트웨어, 특허와기술정보빅데이터처리전문기업 2014년 9월법인설립 ( 벤처기업인증 ) 2016년창업진흥원스마트벤처캠퍼스수료기업 2016년중국어기반한국특허 / 논문정보검색서비스 Jupiter 개발 2017년베이징 CPAC(China Patent Annual Conference) 출품 LG Display 특허팀, 현대엘리베이터법무팀시스템개발 / 운영사업참여 한국발명진흥회, 한국특허정보원, 한국지식재산전략원 IP 사업관리시스템구축사업참여 준소프트웨어 가특허분야를선택한이유는? 2014년기준한국의특허출원규모는세계 4위 ( 약 21만건 ) 수준이며, 한국어는 PCT( 국제특허협약 ) 의 10대공개언어에포함될만큼중요한기술영역을구축해나가고있으며특허출원주요 5개국 (IP5) 의일원으로중요한활동을많이하고있습니다. 하지만중국은동기간동안세계 1위 ( 약 92만건 ) 를기록하며, 2016년에는미국보다도 2배나많은특허를출원하고있습니다. 준소프트웨어는제조업의침체와함께기업들이중국과경합하는상황에서우리기업들의지식재산권을지키고, 지속적인지식정보기반의혁신을유도할수있는소프트웨어기술을개발하고있습니다. 어떤서비스를제공하고있나요? 현재는창업초기로특허데이터를중요하게활용하고있는기관과민간기업을대상으로특허관리시스템, 특허행정정보자동화시스템등을개발하고있으며, 2016년한국특허및논문정보를중국어로번역하여제공하는서비스 Jupiter(www.thejupiter.net) 을개발하여공개하고있습니다. 현재는중국어권을대상으로서비스가기획되어있으며, 지속적으로중국현지의지식정보서비스업체들과네트워크를강화하여양국기업의특허데이터를기반으로상호기술개발 (R&D) 을지원하고, 분쟁을예방할수있는서비스모델을개발하고있습니다. 앞으로 ( 주 ) 준소프트웨어의행보는? 준소프트웨어는한국특허데이터의빅데이터기반정량분석과다국어기반출원인대표명화정보를개발하여독립된데이터상품으로수출을진행할예정입니다. 이를통해한국기업들의지속적인 R&D와기술거래를지원하고, 지식정보수출을통한신시장을개척해나가겠습니다. - 17 -
10 월 Oct. SUNDAY MONDAY TUESDAY WEDNESDAY THURSDAY FRIDAY SATURDAY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 빅데이터센터 빅데이터센터 빅데이터센터 비식별조치전문교육 분석인프라활용교육 분석인프라활용교육 22 23 24 25 26 27 28 빅데이터센터 딥러닝교육 29 30 31 빅데이터센터 비식별조치전문교육 빅데이터지식자료안내 분석 / 교육 / 개발 / 딥러닝인프라 NIADic( 형태소사전 ) DataCube(800 여종 data) 비식별조치지원 ( 적정성평가 / 컨설팅 ) * KBig 홈페이지 (kbig.kr) 에서확인하실수있습니다 - 18 -