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정보/통신

빅데이터의 동향과 전망 ( 전문가 보고서 )

1. 분석자 서문

빅데이터는 기존의 데이터처리 방법으로 처리할 수 없는 대규모 데이터를 지칭한다. 최근 다양한 분야에서 이전에 경험할 수 없었던 엄청난 양의 빅데이터를 수집할 수 있게 되었다. 빅데이터는 적절한 처리와 분석을 거치면 의사결정과 지식서비스를 제공하는데 필요한 유용한 정보와 지식을 추출할 수 있기 때문에 중요하다. 본 보고서는 빅데이터의 배경과 빅데이터의 배경과 최신 기술 동향에 대한 최신 경향을 제공한다. 본 보고서는 먼저 빅테이터의 일반적 배경과 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 데이터 센터, 하둡 같은 관련 기술을 검토하고, 데이터 생성, 데이터 수집, 데이터 저장 장치, 데이터 분석 등 빅데이터 가치 사슬의 네 단계에 관련된 기술에 대해 설명한다. 빅데이터는 기업 경영, 사물인터넷, 온라인 소셜 네트워크, 의료 애플리케이션, 집단 지성, 스마트 그리드 등의 애플리케이션 개발에 사용될 수 있다. 빅데이터 관련 기술은 최근 집중적인 조명을 받고 있지만 아직도 해결해야 할 많은 문제들이 있다. 본 보고서는 현재 당면한 문제와 미래 방향에 대한 논의를 결론으로 제시할 것이다.
 

2. 목차

1. 배경
1.1. 빅데이터 시대의 도래
2. 빅데이터 관련 기술
2.1. 클라우드 컴퓨팅
2.2. 사물인터넷
2.3. 데이터 센터
2.4. 하둡
3. 빅데이터 생성과 수집
3.1. 빅데이터 생성
3.2. 빅데이터 수집
4. 빅데이터 저장
4.1. 대용량 데이터 저장 시스템
4.2. 분산 저장 시스템
4.3. 빅데이터 저장 메커니즘
5. 빅데이터 분석
6. 빅데이터 애플리케이션
7. 도전 과제와 전망
7.1. 도전 과제
7.2. 전망
8. 분석자 결론
References
 

3. 원문정보
[1] Chen, M., S. Mao, and Y. Liu, Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 2014. 19(2): p. 171-209.
[2] Agrawal, D., P. Bernstein, E. Bertino, S. Davidson, U. Dayal, M. Franklin, J. Gehrk, L. Haas, A. Halevy, J. Han, H.V. Jagadish, A. Labrinidis, S. Madden, Y. Papakonstantinou, J.M. Patel, R. Ramakrishnan, K. Ross, C. Shahabi, D. Suciu, S. Vaithyanathan, and J. Widom, Challenges and Opportunities with Big Data. 2012.
[3] Chaudhuri, S., U. Dayal, and V. Narasayya, An overview of business intelligence technology. Communications of the ACM, 2011. 54(8): p. 88-98.
[4] Labrinidis, A. and H. Jagadish, Challenges and opportunities with big data. Proceedings of the VLDB Endowment, 2012. 5(12): p. 2032-2033.
[5] Agrawal, D., S. Das, and A. El Abbadi. Big data and cloud computing: current state and future opportunities. in Proceedings of the 14th International Conference on Extending Database Technology. 2011. ACM. p. 530-533.
[6] Agrawal, D., S. Das, and A. El Abbadi, Big data and cloud computing: new wine or just new bottles? Proceedings of the VLDB Endowment, 2010. 3(1-2): p. 1647-1648.
[7] Zaslavsky, A., C. Perera, and D. Georgakopoulos, Sensing as a service and big data. arXiv preprint arXiv:1301.0159, 2013.
[8] Dittrich, J., J.-A. Quian, #233, and -Ruiz, Efficient big data processing in Hadoop MapReduce. Proc. VLDB Endow., 2012. 5(12): p. 2014-2015.
[9] Gilbert, S. and N. Lynch, Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services. ACM SIGACT News, 2002. 33(2): p. 51-59.
[10] McKusick, K. and S. Quinlan, GFS: evolution on fast-forward. Communications of the ACM, 2010. 53(3): p. 42-49.
 
※ 이 자료의 분석은 Australia의 University of Tasmania의 김양석님께서 수고해 주셨습니다.

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댓글 7

심민성(victor7) 2015-03-10

좋은 자료 감사합니다

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김동욱(gold99) 2015-07-01

좋은 자료 감사합니다.

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최인애(sae0624) 2015-07-06

좋은 자료 감사합니다.

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이혜영(uohesha) 2015-10-04

해당 논문에서는 민간부문 빅데이터 외에 공공부문 빅데이터도 함께 조명이 되면 좋았을것같습니다. 매일 출퇴근하는 차들의 실시간 이동데이터 수집은 빅데이터분석으로써 교통정책 개선과 예측에 도움을 주고 있습니다. www.data.go.kr 한국을 포함한 세계 여러나라에서는 공공데이터의 빅데이터연관성과 동일화에 공감대형성및 경제적 자산으로써 인지하여 오픈API및 활용사례구축으로 대중사회에 알리고 있는 추세입니다.

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김인태(powerkit) 2015-10-12

빅데이터 분석에 좋은 자료입니다. 감사합니다.

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조송백(songback) 2015-10-28

감사합니다. 잘 보겠습니다.

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안명주(heey2340) 2016-01-08

감사합니다... 좋은자료에 항상 감사드립니다.

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