제3호 빅데이터 사업으로 본 빅데이터 발전 방향¹…데이터 기획보고서 3호_...

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1 제3호 빅데이터 사업으로 본 빅데이터 발전 방향 - 글로벌 빅데이터 사례와 시사점 - Ⅰ. 글로벌 빅데이터 정책동향 1 Ⅱ. 글로벌 빅데이터 추진현황 6 Ⅲ. 분야별 빅데이터 진단 9 IV. 결론 및 시사점 23 [참고] 빅데이터 시범사업 추진 현황 26 CONTENTS * 작 성 : 한국정보화진흥원 미래전략센터 김성현 박사 * 문 의 : 02-2131-0178, [email protected]

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1

제 3 호 ����� �

빅데이터 사업으로 본

빅데이터 발전 방향

- 글로벌 빅데이터 사례와 시사점 -

Ⅰ. 글로벌 빅데이터 정책동향 1

Ⅱ. 글로벌 빅데이터 추진현황 6

Ⅲ. 분야별 빅데이터 진단 9

IV. 결론 및 시사점 23

[참고] 빅데이터 시범사업 추진 현황 26

CONTENTS

* 작 성 : 한국정보화진흥원 미래전략센터

김성현 박사

* 문 의 : 02-2131-0178, [email protected]

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Ⅰ 글로벌 빅데이터 정책동향

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- ./��’12=�9,727>?@�→ ’17=�32,400>?@(����35.2%, IDC)

* SW‧서비스가 약 66%를 차지하며, 체 ICT 성장률의 6배에 육박

- 67��’13=�1.643AB�→ ’17=�4,260AB(����26.9%, NIA)C��1

* 세계시장은 IDC의 2012년 실 와 2014년 망치를 조합하여 작성

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‘Data to Knowledge to Action’ ^C_`R�VW&+�,La, ��

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- �����N)m�b~Ttt����:���&���������,�

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o (EU) ����������O�PCQ�01��8R�"S���-���k`������� ��b�X�N)&��"S������N���TU��g

- (��-����������) �����:\�3�(Big Data Value

Association)!�GKLC�PCQ�����01�I8, �����~����,

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��������;;µ(2013.12�, ����), �������;;µ(2014.12�,

ICT ��) H������TU!��g&|�0 �G - ����������� ���������������3.0 ���

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- ‘ICT �� �!"’#�$%&�‘����超!"’'��()���*�������+,-�./01���『�����������』 ��(’14.12�)

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o (34) �����¶�2��¾¿��J�¶À, ���, wÁ��, ~^d

�¡X�Âd�2�ÃÄ, wÁ, ÅÆLC��w�����,- - 78Ç/X���M¶����·���X��S��È(~�Tt �É�O�~Ê[¶R��¯

- 9:Ç/X���M¶���·y����O�;Ë�^C.�X�,v�n�o! kl&+�b�

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+ H! ÏÐS�0Ñ��´!��¯< �����������>

① 탐색 (Explore)

② 분석 (Analysis)

③ 측 (Predict)

상품/서비스에 한 인식 탐색

(SNS분석, 감성분석)

구조 분석기법을 활용하여 핵심

장애요인/성공요인을 도출하고 개선

(인과 계, 패턴 분석)

문제의 발생, 동향을 사 측

(Predictive Modeling, Simulation)

※ 빅데이터 사업은 필요에 따라 수행되며, 단계가 높다고 사업수 이 높은 것은 아님

o (56) �����¶���Ò(2�����R��#�①*=�>?@A�B�&| °C±�:\R���&ÓÔ, ②CD�EFGA���&��"#

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o (��) PCQ����������N)2 ①BM·>?@��N ②O?P9: ③��;<X�ÉG(��������, 2015)

- 63%X��Ü��PCQ���z2���M�O��¾¿�����R�©Ý

�É&|, wÁm�E²�ÅÆX�N) - 67�����N)wxX���ÛÞ(47.3%), fs·±ß(41.9%), +Õ���(36.6%)C�Ôàá(� !��2014)

⇒ 빅데이터의 단계는 탐색→분석→예측으로 분류할 수 있으며 빅데이터의 목적은

새로운 서비스의 개발, 생상공정의 효율화와 고객서비스개선으로 분류할 수 있음

□ �����QR�ST, GU��VW�XY o (QRST) +Õ��âã�!�V(&+�©¿�ä&ÓÔ�`ºå�æ!��#��É(65%), ¤`���`ºç!��#����R��É(55%), èé��

Tt������)(30%)

o (GU�Z[��VW�XY) 2014=�Tt��/[¶X��������8ê�ëì�J~LC�±ß����O�Î�, +Õ�����íy, î#�J~LC�� �(�"ï, tð"ï�H!��0( "#$%&'(, 2014)

<�����)*�+,�-�./�01>

빅데이터 혜택 요인 빅데이터 저해 요인

①운 효율향상

②매출향상

③고객서비스 향상

④사용자 만족

⑤경쟁 응

⑥가격 우

①경제 비용

②보안 험

③빅데이터 역량 부족

④개인정보 침해

⑤기술 복잡성

⑥ 빅데이터 성능이 미흡

� � ��20142� "#$%&'(�#$%3�4��-�20152���������56�#�

⇒ 빅데이터 도입 효과는 운영효율성 향상, 매출 향상, 고객서비스 향상 등이며, 도입

저해(위험) 요인으로 경제적 비용, 보안 위험, 역량 부족 등이 제시됨

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II 글로벌 빅데이터 추진현황

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o òó������wÁ��N�ô�N)*+�,��wx����·��õ·ö÷·�[�wx�a, tø�ù, ��, �Î, �[����úX��8ê�mR�������,-�(789, 2011)

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o ß6�� û�2012=�3w���¡LC�ü�3,790ý����������~�X��S��J:�,þLa, ö÷·�ÛÞ·���H���úX��+�

EMsR���&+�,-!�����,-(e-skills, 2013)

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* e-skills(2013) ���������(2013)������ ��

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□ ;�./�����30%:��D�����R� ‘�i’&+� ‘N)’&��Ç/�a(��������, 2015), :`���2014=�PCQ���!��yLCS�[¶X��� '�������X��D��M�ÓÔ, íY� 2=�7��M��/¼'�d+���S�����73%C�Ôàá

o 2013=�20%X����������8ê��2015=�3�30%C�9:&������f���T(�;<!� ��&a, ��C�����wx�58%, �[�wx�����wx:�45%, 38%�������^C_`� ï!�t��(��������, 2015)

o ��������, �ù, ��M»��H���wx����S�ò(��n�R�#p&+����õ�!�}i&a, ���������X��½!�Ý+�,��©�� ��²n��M»���k�(~� �����C�:0��h�ëì!�����ÖLC�;<(IBRS, ?�@A)

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o �Sy���2014=�[¶pmX��&�, N)��2�7.5%, íY�N)

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분야 주요 내용

뱅크 오 아메리카는 규모 고객데이터를 기반으로 고객 리, 맞춤형 융상품

추천 신용리스크 조기 응 등 은행 업무 반의 효율성과 수익성 제고(사례 1)로그래시 인슈어런스와 캐피탈원은 고객들을 체계 이고 효과 으로 세분화하여 그에 따라 맞춤한 제품을 개별화된 제품 략 제공

제조반도체 업체인 마이크론 테크놀러지는 장비에 유입되는 부품의 순서 조합에 따라 처리 시간이 달라지는 것을 발견하고 최 화된 공정 로세스를 도출하여 생산성 향상

유통

아마존은 업 필터링(collaborative filtering) 측 모델링 기법을 토 로 고객의 데이터를 분석하여 고객이 구매할만한 상품을 추천하여 매출 증

테스코는 고객 리 략을 통해 방 한 양의 고객데이터를 생성하여 홍보 략 인 고객 세부화에 이르기까지 다양한 고객 리 수행

월마트는 소매 과 공 업체 간의 가시 인 수요와 공 패턴을 분석하여 벤더가 리하는 재고 시스템을 구축

카지노 체인인 해러즈 사에서는 고객에 한 세부 이고 종합 인 자료를 수집하여 고객의 충성도를 높이는 방식으로 마 략 수립

o 67���������8êD���B~LC�� �(������X�tð·b~Tt��#�"�, ¦§�²�( "#$%&'(, 2014)m������b �T!�O�~Ê���D�, "J��~Ê�D��H(FGH�����I4�, 2014)���0#

o Dº²X����������¶$���m��C�~S�~Ê�b�, È�01���!�"#�2013=²�������0%¶�!��¯�G

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III 분야별 빅데이터 진단

1 고객관리

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o PCQ���z2��ÛÞ�wxX��+Õ����wÁ!��S��(ÍÎ,

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※ 테스코는 고객 리 략을 통해 방 한 양의 고객데이터를 생성하여 홍보 략

인 고객 세부화에 이르기까지 다양한 고객 리를 수행

o 67X�8�>�om�.2��βnX��+Õ�.w�R��S��ÛÞm

*d~�/0X���+Õ�N»!�óÓC�S�y��V1���R����G�Ô,

*d~m�ª^d~������ÛÞ�H���������������D�

o 2015=������0%¶�X����Sy����������R�N)&|�y�V1���R�b�&¸La, �6~�f$Õ��¯»23�wÁ!�"#��������45Î�����R�wÁ&|���

- 0%¶�X��b�h������Î��Ô�6Tr¦��f$Õij����R�wÁ&|�+ÕZ�m�3fh�y�V1�Ô��» C�wÁ2��¯&r�7-

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��빅데이터를 이용한 고객 리 사례 �

�� 렌트카 업체인 허츠에서는 세계 각국의 지점을 통해 확보한 웹 ����� ���� 문자메시지

코멘트를 포함한 대용량 고객 의견 데이터를 기반으로 서비스를 개선하고 고객 만족 ��사례 �

�허츠의 고객관리 �����

�� 롯데멤버스와 롯데백화점 및 롯데쇼핑의 고객 빅데이터를 활용하여 고객 특성에 따른 ���

을 선정하고 맞춤형 마케팅 ���사례 ��

� �롯데백화점 타겟팅 시스템과 분석 ��

�� 대한상의는 미래부 시범사업의 일환으로 대형유통사의 판매정보를 분석하여 지역 ����

중소상인을 위한 맞춤형 상품추천과 ���기온별 데이터 기반 마케팅 정보 ���사례 ��

� �대한상의 유통시장 분석정보 ����

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2 e-Business

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��빅데이터를 활용한 e-Bisiness 사례 �

�� 미국의 아마존닷컴은 � !"#�$%&&'(%)'*+,-� .+&*-)+/0�을 사용하여 구매된 또는 조회된 �

품과 관련된 다른 상품을 123�아마존 매출의 456는 이에 의한 것이라고 보고된 바 78

�� 9/$-:*);3$%<은 =>?�� @=�사망 기록 등 역사적인 기록 자료 및 유전자 정보 등 다양한

비정형 데이터들의 연관성을 분석하고 검색 행적을 분석하여 조상 정보 찾기 서비스를 ���사례 A�

�� BC소프트는 게임 사용자들이 생산하는 방대한 양의 로그기록을 이용하여 회귀 DE�� 자기

유사도 알고리즘 및 기계 학습을 통해 게임 버그와 비정상적 사용자 FG�사례 H�

�빅데이터를 통한 사기방지 ����

� �

Fraud 탐지 시스템으로 본 패턴 탐지를 피하기 위한 패턴 변화 양상

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3 보건의료

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��!�:ØÛ�Ð

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o �ù�������X�,v��������ùW���¶pT�rBm�b~TtR�9;LC�S�ñGÅÆ�H ������b�!�:ØÛ�Ð

- 2013=�Dº²�0%¶�X������©¿�ä�)8C�¶)*��������R�N)&|�K}²TH*!�ÅÆ&¸La, ]M�êB/Wù

���X�óÓS�GB� ß��¶pT��¯ * 심장은 심장 근육의 기 자극에 의해 수축과 이완을 하는데, 정상 도로가 아닌 심실

조직에서 기 신호가 발생하거나 달에 이상이 있는 경우를 심실 부정맥이라고 함(다음 지식)

<$P�Q�HR��������E>

심실부정맥 예측 및 병상배치 최적화

국민건강주의 알람서비스

����������� ����� ������������

� �������� !"#$����%�&'(�

- �ù�(~�Æ�X���üm�����ù����b�!�"S�3�X

N)*v��)I)m�b����Ç¥X�N)F���,La, �ü¢¶�

��(~�õ+fs, �JÅÆX��) - tø�ùTU!�pTÐX�,v���������(~�ñG)0�O�fs, �ù��J�kl!��S��ù����[I, �m(~�\ùB����m�t�, ²JD��(�!��S���(~��ùtï������X��|

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o #�X��UNC K�Ûv�����]M��fsR��#��ù���R����&|��)!�I)&¸La, b��GBm�3��f������R�(¨(LC�N)&|��üb�m��ù�B!�b�

- ]M�^C"X�+�wÁ!�()&|�6T�ñG���G!�ÅÆ&|���&ÓÔ, �ùtïD������23�wÁ!��S�^C.�����, ü��²L)���M, 9Ó�½���ù������!��¯�

o 67X���;6��ø�tï������LC�~#�;6���ñGTt:��/(LC�fs*+�,v������������X��sS�] �Ô, b~Tt�N)X��S�ûNC�(¨(~�������ü

- Dº²��0%¶�2��ü��ð;��[� t����, �ù���� �½

&'����ñG�O�GBTt��� ���R�b�&|�tø�ù�²n�

��������R��8

- ��X8��O�GBX������R�8ê&|��ù���R��m(LC

�¯&+�,La, ø�tïTt�wÁ!��#�6T�ñGX��S�\ùB���m��3�R��¯&��H�;½(LC�P2��¡LC�����R�N)

o tø�ù�������~×��r��ø�X�GJS��>!�����,�

wx�X8�@�&+��ü��,- - :1��)S�Tt~�b~���ùTt��ªá)X��S�ûNC�B1(LC�N)��ör*v ,ÓÔ���(��¡��õ&r�7Ù�����������i! �ü�

- Tt���I�:�������,���X��b~Tt��(IS�N)��:ØÌ=���(~�:�5d~��"J

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��빅데이터를 활용한 보건의료 서비스 사례 �

구분전반적

정확도정밀도

민감도

(리콜)특이도 양성예측도

진단 78% 90% 80% 68% 90%

사후관리 79% 95% 74% 91% 95%

�� 미국 IBC� 헬스케어는 텍스트 분석 기술을 통해 저소득층 대상의 의료 보장제도 하에 7

는 저소득층 환자들의 재입원 비율을 줄여 의료비용 JK�사례 LL�

�����헬스케어 빅데이터 ���

������ )*+

�� 서울아산병원은 MNO�비정형 의료 데이터를 효과적으로 PQRST�� 법규준수를 ��S

는 의료 연구 목적의 연구정보검색시스템 UV�사례 L �

�아산병원 ��������

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17

4 제조

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- GE��Yt�����7�é�R�²Z&|�����ñíy2��[����R��S�V:��¾¿�©:8���&+�,La, \�"T¶��ãB�Tt]r�N)&|�Î��íym��ñb�X�N)

* GE에서는 항공기의 부품에 장착된 센서 시스템 기록을 통해 발생된 데이터를 수집, 분석하여

지능형 항공정비를 수행. 출발지연과 항공편 취소를 방지하고 비용 감과 고객만족 실 (사례 13)

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산업인터넷을 이용한 GE의

빅데이터 서비스

제조업 빅데이터 플랫폼

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��빅데이터를 활용한 제조업 생산효율화 사례 �

�� 스웨덴 볼보는 자동차에서 발생하는 대규모의 운행 데이터를 WX�� 분석하여 차량 YZ

을 예측하고 차량보상의 정확도를 제고하여 고객관리 강화와 기업 경쟁력 향상 �

� � [�기존 �만대 출시 후 파악할 수 있었던 차량결함을 L천대 출시후 파악 \]

^�차량내 데이터생성장치 _

������ )*+

�� `메타빌드는 5L�년 미래부 빅데이터 시범사업의 일환으로 자동차 부품 제조사가 공동

활용 할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 분석 기반의 제품 품질향상을 �

^�자동차 부품 분석 빅데이터 플랫폼 _

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5 재난�공공

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��빅데이터를 활용한 공공서비스 개선사례 �

�� 미국과 유럽을 비롯한 주요국가에서는 과거 범죄기록에서 범죄 패턴을 분석하여 abcd의

발생지역 및 시각 efSgh�� i�jTkl�� 기상청 mnkl�� 도로교통 상황 정보 등을

종합 분석하여 교통상황에 대한 예측정보를 제공하는 등 사회현안 해결에 빅데이터를 oN

�빅데이터를 활용한 사회현안 해결 ���

� �

미국 샌프란시스코: 범죄예방시스템 이탈리아 밀라노 : 지능형 교통시스템

[� @pq� rsklR�tu�� 5L

�� vw는 5L�년도 미래부 빅데이터 시범사업의 일환으로 s\xyz{�|�}~�v9�����

데이터와 vw의 통화로그 데이터를 ���분석하여 ��������9��의 확산 경로를 ef

�사례 5�

�발생지 예측결과와 실제 �� !�

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* 회색표시된 이 실제 발생지역임(출처: KT 2014)

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IV 결론 및 시사점

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구 분 탐색 분석 예측

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◇ 한국정보화진흥원 빅데이터 략센터는 2013년의 공익형 서비스 구축, 2014년의

산업 재난 시범서비스 구축에 이어, 2015년에도 빅데이터를 통한 산업 효율화

를 한 시범사업을 수행할 정임

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o rBcÊ: Îxy5 o �mN): 0%¶������z!�����)*+(,�-./012.34X�

��&|���{�G����E�`�5�rBX�N) ※ 국민건강보험공단(표본DB/질병분류별 집계DB), 다음소 트(트 터 데이터),

서울아산병원(심 도DB), KT(통화기록 통계DB), 비씨카드(업종별 매출추정DB) 등

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4. �������56����57

연도 분야 서비스 내용

수행기관

(참여기관)

2013

교통

<심야버스 노선 수립 지원>

서울시의 교통데이터와 KT의 유동인구 데이터를 융합, 분석하여

최적의 심야버스 노선 설정

㈜KT

(서울특별시)

보건의료

<국민건강 주의예보>

SNS 데이터와 건강보험 DB를 분석하여 눈병, 독감, 식중독, 피부염

등 주요 질병 유행을 예측하고, 사전예보 서비스 제공

국민건강보험공단

(다음소프트)

<보건의료 빅데이터 활용 시범사업>

중환자 모니터 데이터를 분석한 심실부정맥 예측, 병원 진료�

원무 데이터 종합분석을 통한 입원 병상 배정 최적화 등

서울아산병원

(ETRI 등)

<의약품 안전성 조기경보>

의약품 위해사례DB, 진료기록, SNS 등을 연계 분석하여, 위해

의약품을 실시간 모니터링하고, 위험도 정보를 의료기관에 제공

에스지에이(주)

(한국의약품안전관리원,

㈜와이즈넛)

창업지원

<소상공인 창업지원을 위한 점포이력 평가>

카드거래, 부동산, 상가이력 정보 등의 분석을 통해 개별 점포

이력 및 상권분석 정보 제공을 통해 창업 의사결정 지원

㈜오픈메이트

(BC카드, 한국감정원)

언론

<빅데이터 활용 스마트 뉴스 서비스>

대량의 기사DB에 대해 중요도, 관계도 등 다각도의 고급분석을

적용하여 지능형 뉴스 검색 서비스 제공

차세대융합기술원

(서울대 융대원 등)

2014

유통

<유통 빅데이터를 통한 중소상인 지원>

대형유통사의 판매정보를 분석하여, 지역 슈퍼마켓 등 중소상인을

위한 맞춤형 상품추천 등 데이터 기반 마케팅 정보 제공

대한상공회의소

(클루닉스,

한일네트웤스 등)

관광

<빅데이터 분석 기반 외국인 관광산업 지원>

내외국인 관광�소비 패턴, 중국인 관광 트렌드를 분석하여 개인

맞춤형 관광정보 제공, 추가 관광지 개발, 관광지 추천 등에 활용

㈜오픈메이트

(BC카드, 한국관광공사

등)

보건의료

<맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공>

진료정보 빅데이터 분석을 통해 발생 질환별 예상 유의 질병

정보 및 맞춤형 병원 정보 제공

메디벤처스㈜

(건강보험심사평가원

등)

제조

<자동차 부품기업 공동활용 빅데이터 플랫폼>

데이터 분석 기반의 제품 품질향상을 위해 자동차 부품 제조사가

공동활용할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 구축�운영

메타빌드㈜

(자동차부품연구원 등)

재난

<조류 인플루엔자(AI) 확산 조기대응>

국가동물방역통합시스템(KAHIS) 데이터와 KT의 통화로그 데이터를

연계 분석하여 조류인플루엔자(AI)의 확산 경로 예측

㈜KT

(농림축산검역본부)

<국도 비탈면 붕괴사고 예측>

급경사지 지형 데이터와 기상정보를 연계 분석하여 국도 비탈면의

위험도 산정 모델 개발 및 예측 서비스 제공

대한지적공사

(건설기술연구원 등)

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e-skills uk (2013), Big Data Analytics: An assessment of demand for

labour and skills, 2012~2017

GE (2012) Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and

Machines

IDC (2011), World wide Big Data Technology and Services: 2012–

2015 Forecast

McKinsey Global Institute (2011) Big data: The Next Frontier for

Innovation, Competition, and Productivity

Dº�[mq²�(2013) ��������;;µ

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빅데이터 기획보고서 제3호

빅데이터 사업으로 본 빅데이터 발전 방향

2015년 5월 인쇄

2015년 5월 발행

� 발행인 : 서 병 조

� 발행처 : 한국정보화진흥원 미래 략센터

� 집 필 : 김성

서울시 구 청계천로 14

TEL : 2131-0114

� 인 쇄 :

<비매품>

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