전자정부론 2020(중간)

학과: 행정학과

학번: 21705956

이름: 정소영

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.

빅 데이터는 방대한 데이터를 분석해 새로운 가치를 찾아내는 것입니다. 데이터 규모는 수백 테라바이트(TB)를 넘어서고 데이터 형태도 문자, 숫자, 신호, 이미지, 영상에 이르기까지 매우 다양합니다. 우리가 사용하는 컴퓨터와 스마트폰을 통해서 매일 많은 양이 쏟아져 나오는데 이 데이터를 ‘서버’라고 불리는 대용량 컴퓨터에서 빠르게 처리하고, 여러 가지 분석 기술을 통해 해석하는 것입니다. 빅 데이터가 기존에 해결하지 못했던 문제의 해답을 찾아주고, 산업과 사회에 새로운 가치를 창출할 것이라는 기대감이 커지면서 정보기술(IT) 핵심으로 모든 기기가 연결되는 사물 인터넷(IOT) 시대가 되면 빅 데이터 시장은 많은 성장을 할 것으로 보입니다. 시장조사 기관 스태티스타에 따르면 빅 데이터 세계시장 규모는 지난 2011년 76억 달러(약 8조3800억 원)에서 2016년 273억 달러(약 30조1200억 원)로 2.5배가량 커졌고, 10년 뒤인 2026년엔 922억 달러(약 101조7400억 원)에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

금융업은 빅 데이터 분석을 비용을 줄이고 수익을 높이는 데 활용하고 있습니다. 자동차보험 등 손해보험회사는 회사에 축적된 많은 사고 정보와 고객 사례 등에 대한 빅 데이터를 분석해 통계적 방법으로 구축한 기존 예측 모델을 보강하고 있습니다. 사고 위험이 큰 고객을 정확히 찾아내 보험료를 올리고, 사고를 내지 않는 고객은 보험료를 인하하는 것입니다. 또한 보험 사기나 과도한 보험금 청구를 막아내 손실을 줄이기도 합니다.

온라인 쇼핑 업체도 방대한 양의 구매 패턴을 분석해 소비자 요구 사항을 실시간으로 파악하고 있고, 특정 고객의 기호에 꼭 맞는 상품을 추천합니다. 또 하루에도 수십만~수백만 개 다양한 상품 이미지를 분석하고 분류해 소비자가 일일이 찾지 않아도 원하는 상품을 추천하는 데 활용합니다. 온라인 쇼핑 물류센터도 전국 주문 자료를 분석해 수유를 예측하고, 주요 물류 거점에 필요한 상품을 미리 확보해 배송 시간을 단축하고 있습니다.

빅 데이터 분석은 최근 의료 분야에서 많은 발전을 하고 있습니다. 의료 영상은 디지털 정보 용량이 너무 커 과거엔 실시간 분석이 거의 불가능했고, 의료 현장 활용은 엄두조차 낼 수 없었습니다. 하지만 슈퍼컴퓨터의 등장으로 의료 영상 분석이 용이해지면서 영상을 빠르게 분류한 뒤 임상정보와 비교해 효과적으로 질병을 찾아내는 기술이 개발되고 있습니다. 진료 기록이나 문진 내용 등 방대한 임상 기록을 분석해 진료를 보조하고 효과적으로 처방을 내릴 수 있도록 돕는 연구도 활발히 진행 중입니다.

제조업 생산 공장에서는 각종 장비나 기기에 부착된 센서에서 발생한 정보를 분석해 정비 및 교체 주기를 더욱 정확히 파악하는데 응용됩니다. 내비게이션의 교통량 예측의 경우 실시간 교통량 정보와 사고 정보 등을 종합 분석해 최적의 이동 경로를 제안하는데 빅 데이터 분석이 활용되고 있습니다.

인터넷 서비스 산업은 쉽게 대체 가능한 새로운 서비스가 속출하고 있는 국경을 넘나드는 치열한 경쟁에 노출돼 있기 때문에 빅 데이터 분석은 선택이 아닌 필수입니다. 시시각각 변화하는 사용자를 만족시키고 꾸준히 새로운 서비스를 제공하기 때문입니다. 빅 데이터의 중요성이 커지는 이유는 첫째, 빅 데이터의 양이 과거보다 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 무선통신과 네트워크 기술 발전으로 사물 인터넷 기기 보급이 확대되면서 빅 데이터는 예전보다 더욱 빠른 속도로 더욱 많이 생성될 것으로 보입니다. 최근 많은 기업이 홈 IOT 등 스마트폰 이외 다양한 기기에 많은 공을 들이고 있습니다. 사물 인터넷 기기에서 수많은 데이터를 스마트폰이나 PC를 통해 축적해놓은 데이터와 함께 분석하면, 새로운 차원의 서비스를 사용자에게 제공 할 수 있을 것으로 기대됩니다. 둘째, 빅 데이터 분석 기술도 지속적으로 발전하고 있습니다. 방대한 데이터를 처리하고 분석하는 기술인 딥러닝(Deep Learning)은 인간과의 바둑 대결에서 이겼던 구글의 알파고도 사용한 인공지능 컴퓨팅 알고리즘입니다. 빅 데이터를 처리하는 과정을 기계가 학습하면서 특정 분야에서는 인간을 능가하는 지능을 갖게 된 것입니다.

빅 데이터를 이용하여 한국의 많은 역사의 내용을 청소년들에게 가르치고 싶습니다. 한국에서는 역사 수업을 정말 다루어야 하고 학생들에게 가르쳐야 할 녹둔도, 간도, 독도 등에 대해서 제대로 수업이 이루어지지 못합니다. 우리 땅 독도와 다른 나라의 영토가 된 지역에 대해서 영토 분쟁을 의식해서 수능에서 조차 이루어지지 않습니다. 독도가 한국 땅이라는 많은 증거 자료들을 학생들에게 알리고 방대한 양의 데이터를 모으는 연구를 학생들과 하고 싶습니다.

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

정보사회는 지금까지의 물질이나 에너지를 대신하여 정보의 가치가 상대적으로 높아져서 경제 및 사회활동이 정보의 서비스 및 생산 중심으로 전개되는 것을 말합니다. 지식 사회화, 수평적이고 유연한 조직구조로 전환, 각 지역별 또는 국가별로 움직이는 사회구조가 정보통신기술을 바탕으로 서로 네트워크화 되어 세계화로 변환하게 되며 지구촌 시대로 전환하게 됩니다. 정보사회는 산업사회에서 나타난 문제들을 해결하고, 적은 비용으로 높은 효율을 추구하는 방향으로 발전할 것입니다.

인간기계시스템은 인간과 기계 모두를 구성요소로 하는 시스템입니다. 정보시대는 정보를 하드웨어에서 떼어내어 컴퓨터와 인터넷에 연결하고 이를 인간과 연계시켜서 능력을 발전시키는 사회로 전환되고 있습니다.

인간기계시스템은 사람의 조작을 가능한 줄일 것, 사람과 기계 쌍방으로부터 액세스 가능한 정보의 입출력 방법을 고려할 것, 사람의 잘못을 기계로 검출해서 정정할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 날씨를 알리는 기상청에서 날씨 예측이 틀리는 경우가 있습니다. 기상청에 따르면 날씨 예보의 단계별 역할 비중이 슈퍼컴퓨터의 예보 40%, 관측 자료 32%, 마지막 예보관의 판단이 28% 정도 차지한다고 합니다. 예보관은 모든 관측 자료와 결과 값을 토대로 종합적인 판단을 내려 매일 날씨를 예측합니다. 이것을 인간뿐만 아니라 기계도 결과 값을 내어 날씨 예측의 오차를 줄일 수 있다고 생각합니다.