전자정부론 2020(중간)

학과:행정학과

학번:21705969

이름:김도현

1. Big Data 산업의 발전 가능성에 대해서 설명하고, Big Data를 활용하여 자신의 미래의 목표와 관련하여 자신의 관심 분야에 대해 한 가지 창업을 개략적으로 구상해 보세요.

4차 산업혁명이 떠오르고 있는 요즘 4차 산업혁명의 기반이 되는 인공지는(AI), 사물인터넷(IOT), 로봇 등 신 산업 기술에 관심이 모이고 있다. 이와 더불어 4차 산업혁명의 핵심인 ‘빅데이터’ 기술에 대한 관심 역시 뜨거워 지고 있다. 해가 갈수록 빅데이터의 시장 규모는 급성장하고 있는 만큼 4차 산업혁명에 기여할 빅데이터의 역할과 그 발전 가능성에 대해 주목이 가고 있는데 급성장하고 있는 빅데이터 시장과 그로 인한 새로운 빅데이터 기술과 구 기술의 병행 발전하는 시기에 빅데이터의 앞으로의 발전 방향이 어떤지 설명하겠다.

빅데이터의 기술에는 오픈소스, 메모리기술, 기계학습/머신러닝, 예측분석, 스마트 앱, 스마트 안전보호, 사물인터넷, 엣지 컴퓨팅, 고소득직업, 셀프서비스가 있다.

첫 번째로 오픈소스이다. Apache, Hadoop, Spark등 오픈소스 프로그램은 이미 빅데이터 분야를 주도하고 있다. 조사에 따르면 60%가량의 기업이 Hadoop 클러스터가 생산에 투입될 예정이고,  Forrester Research(무선 인터넷 장치회사)가 제시한 바와 같이 Hadoop의 사용율은 매년 32.9%의 속도로 증가하고 있는데, 미래에는 더욱 많은 기업들이 Hadoop과 NoSQL기술을 활용하고 빅데이터의 처리 속도를 제고 하는 데에 기여할 것이라고 밝혔다.

두 번째는 메모리기술이다. 빅데이터의 처리 속도는 메모리에 달려있다.  Forrester Research의 연구 보고에 의하면 메모리데이터구조는 29.2%의 속도로 증가할 예정이며 현재는 SAP, IBM, Pivotal과 같은 기업을 비롯하여 세계적으로 메모리 데이터베이스 기술 서비스를 제공하는 기업의 수는 아주 많다.

세 번째로는 기계학습/머신러닝 이다. Gartner(글로벌 IT연구 컨설팅 회사)는 머신 러닝은 앞으로의 전략 기술 top10에 머신 러닝을 포함시켰다. 현재 선진적인 머신 러닝과 인공지능 시스템은 기존의 전통적인 알고리즘을 대신하며 이해, 학습, 예측, 적응, 심지어 자동 운전이 실천되는 시스템이다.

네 번째로는 예측분석이다. 예측 분석과 머신 러닝은 밀접한 관계를 가지고 있다. 즉 머신 러닝 시스템은 예측분석 프로그램의 엔진과 같은 존재이다. 빅데이터 분석의 초기 단계에서 기업들은 본인의 데이터를 통해 과거를 되새겨 볼 수 있었고, 그 후로 분석 툴을 통해 원인을 찾아내는 것에 멈추었다. 하지만 현재는 빅데이터를 통해 미래에 대한 예측이 가능해졌다. PwC의 조사에 따르면 현재 예측 분석 기술을 활용하고 있는 기업은 29%로 많지는 않지만 이 수치는 최근 많은 예측 분석 툴의 개발과 기업의 인식 변화에 따라 앞으로 몇 년 동안에 폭증할 것이라고 한다.

다섯 번째로 스마트 앱이다. 기업이 사용하는 머신 러닝과 AI기술의 또 다른 방식 이라고도 불리는 스마트 앱은 빅데이터 기술을 통해 고객의 과거 행위를 분석하여 차별화된 맞춤형 서비스를 지원하기 위한 ‘추천플랫폼’ 이라 할 수 있다.

여섯 번째로 스마트 안전보호이다. 많은 기업과 정부에서는 빅데이터 분석을 안전 전략에 접목 시키고 있다. 기업 또는 정부의 안전 다이어리 데이터를 분석하면 해킹과 같은 미래의 인터넷 위험을 예방할 수 있기 때문이다.

일곱 번째로 사물인터넷이다. 빅데이터에 상당한 영향력을 발휘할 수 있는 사물 인터넷은 2016년 IDC의 보고에 의하면 31.4%의 기업이 IOT 솔루션을 개발하였고, 43%의 기업은 미래 1년 내에 IOT 솔루션을 설치할 것이라고 하였다. 또한 기업은 IOT로 생산된 방대한 데이터 처리를 위해 또 다시 새로운 기술과 시스템이 필요하게 될 것 이라 하였다.

여덟 번째로 엣지컴퓨팅이다. 엣지 컴퓨팅은 기업이 IOT 빅데이터를 처리하는 신기술로서 중앙(Cloud Server)보다 주변(개별기기)에 더 주목한다는 의미를 가지고 있다. 따라서 모바일 엣지 컴퓨팅이 뜨거운 반응을 보이며 앞으로도 신속하고 지속적인 발전이 이루어 질 것이다.

아홉 번째로는 고소득직업이다. 빅데이터기술의 신속한 발전에 따라 관련 기술자에 대한 수요도 높아지고 있다.

마지막으로는 셀프서비스이다. 고급 전문가의 고용 자본이 높아짐에 따라 많은 기업들은 데이터 분석 툴에 관심을 기울이기 시작한다. IDC는 시각화 데이터 툴의 증가 속도는 기타 상업 지능 보다 2.5배 빠른 것으로 예측하였고, 모든 기업은 단말 고객 셀프서비스에 투자할 것으로 보았다. 이러한 셀프서비스 기능을 갖춘 빅데이터 분석 툴은 이미 상용화가 되었을 뿐만 아니라 앞으로도 지속적인 발전 전망이 보이며 이후에도 데이터 분석 과정에 있어 정보 기술의 참여는 점차 감소될 것이고, 빅데이터 분석은 각 분야의 업무 형태를 변화시킬 것이다.

나의 미래 목표는 소방공무원이다. 소방 공무원에게 도움이 되는 빅데이터가 어떠한 것이 있는가 생각해 보았는데 각 집집마다 그 집의 온도, 가스 누출 여부 등을 화재가 나지 않도록 방지할 수 있는 센서를 개발하여 설치하도록 할 것이다 . 또한 그 센서를 이용하여 각 가정에 있어 전에 일어났던 화재에 대한 자료를 수집하여 빅데이터로 자료화한 다음 그러한 자료들을 이용해 다른 가정에서 화재 예방을 할 수 있게 교육 및 관리를 할 수 있도록 할 것이다.

2. 정보사회의 사람의 능력을 인간기계시스템을 활용하여 설명하고, 만약 공무원(혹은 다른 취업)이 된다면 이를 어떻게 업무에 활용하여 효과를 증대시킬 것인가에 대해 나름대로 기술하세요.

정보사회의 도래는 산업 사회의 도래와 마찬가지로 어느 날 갑자기 일어난 것이 아니다. 여러 단계의 발전 과정을 거치면서 오늘날에 이르고 있다. 정보사회로의 전환은 각 국가마다 출발 시기는 서로 다르지만 거의 모든 나라에서 공통적으로 진행되고 있으며 점차 지구촌 시대로 접어들고 있다. 특히 정보화 사회는 컴퓨터의 발달과 연계되어 있으며, 따라서 정보화 사회의 도래는 컴퓨터 관련 기술의 발달과 그 맥을 같이하고 있다. 정보사회에서의 인간기계시스템은 인간과 기계 모두를 구성 요소로 하는 시스템으로 정보체계는 인간기계시스템의 대표적인 예이다. 즉 인간의 능력의 평가기준이 달라진다는 것이다. 기계적인 요소는 비교적 결정론적이고 폐쇄적 경향을 가지며 인간적 요소는 개방적이고 확률적이다. 기계와 인간이 서로 결합하여 바람직한 목표로 향해 발전하게 되고 필요한 정보를 얻을 수 있게 되며, 점차 인간-기계시스템이 발전하게 된다.

정보사회에서의 사람의 능력을 인간기계시스템을 활용하여 나타낼 수 있는 것으로는 IOT(사물인터넷)이 있다. 사물인터넷이란 사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는다. 지금도 인터넷에 연결된 사물은 주변에서 적지 않게 볼 수 있다. 하지만 사물인터넷은 지금의 인터넷에 연결된 사물들과는 다른 양상을 띄고 있다. 지금까지 인터넷에 연결된 기기들이 정보를 주고받으려면 인간의 ‘조작’이 개입되어야 했다. 하지만 사물인터넷 시대가 열리면 인터넷에 연결된 기기는 사람의 도움 없이 서로 알아서 정보를 주고 받으며 대화를 나눌 수 있다. 블루투스나 근거리무선통신(NFC), 센서데이터, 네트워크가 이들의 자율적인 소통을 돕는 기술의 예라고 들 수 있다.

내가 공무원이 된다면 사물인터넷을 도로 교통에 이용하고 싶다. 현재 소방 공무원이나 경찰 공무원 등 신고를 받고 긴급하게 출동해야 하는 경우가 빈번하게 존재한다. 하지만 출동 도중에 도로 정체 현상이 일어나거나 장애물 때문에 출동에 방해를 받는 경우도 있을 것 이다.

이런 경우에 사물인터넷을 도입하여 ‘어떤 도로가 출동 현장에 가장 빠르게 도달할 수 있는가?‘, ‘어떤 도로가 교통에 방해되는 물건이나 상황이 없는가?‘ 에 대해 한번에 파악하여 인명피해를 최대한 줄이는데 이용하고 싶다.