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R (빅데이터 분석 소프트웨어)

1. R (빅데이터 분석 소프트웨어)의 개요

  1-1. 정의

    - 통계분석 및 그래프 분석 프로그램을 포함하는 개방형 소프트웨어 기반 패키지

    - 데이터 입출력, 데이터 처리, 데이터 분석, 그래프 작성 등을 위한 수많은 알고리즘 및 방법론 제공하는 분석 SW

  1-2. 특징

    1) In-Memory Computing : 빠른 처리속도, H/W메모리 크기에 영향을 받음

    2) Obejct-Oriented Programming : 클래스 & method, 데이터, 함수가 object로 관리되어 짐

    3) package : 최신의 알고리즘 및 방법론을 적용, 다양한 함수 및 데이터 내장, Help의 Examples 바로 사용 가능 

2. R (빅데이터 분석 소프트웨어)의 구성도, 구성요소

 2-1. R (빅데이터 분석 소프트웨어)의 구성도

참고자료: https://statkclee.github.io/data-science/rstudio.html

  2-2. R (빅데이터 분석 소프트웨어)의 구성요소

    1) R Project : R Development Core Team 멤버들로 구성된 비영리 단체로 R의 배포와 수정 담당

    2) R CRAN SIte : 자유롭게 다운로드 받아 설치 할 수 있는 39개국 87개 Mirror 사이트 운영

    3) R Manual : R과 관련된 메뉴얼을 HTML 및 PDF 파일로 지원

    4) R Studio : 워크스페이스 사용하는 명령어 입력, 스크립트 저장, 명령 이력 보기, 시각화 보기 구조를 지원하는 개발 도구

    5) R Package : 패키지들은 새로운 통계분석 알고리즘이나 새로운 IT 기술의 응용에 관한 것을 포함된 라이브러리 패키지

스마트 데이터 (Smart Data)

1. 스마트 데이터의 개요

 1-1. 정의

   - 3VC (Volume, Velocity, Variety, Complexity)의 빅데이터에 비해 빠르고, 실시간 분석 서비스가 가능한 데이터 품질요소를 갖춘 정확성, 행동성, 민첩성의 특징을 가진 데이터

 1-2. 필요성

   1) 데이터 측면

      - 데이터 품질 : 데이터 품질의 문제의 발생 방지

      - 데이터 범위 : 데이터기반의 설득력 있는 근거의 확보

      - 데이터 객관성 : 제 3자 혹은 중립적 시각에서 지속적으로 데이터의 정확함을 평가

   2) 활용 측면

      - 실시간성 판단 : 빅데이터와 달리 분석 결과에 대한 실시간성 제공

      - 행동성 : 매일 데이터가 어떠한 비즈니스 행동의 근거 혹은 원동력으로 작동되는지 설명

      - 실행자원 구축 : 전략 성취를 위한 실행 자원의 단순성 제공

      - 유연성 확보 : 데이터를 새로운 플랫폼 적용 및 변화하는 비즈니스 조건의 변화 순응

2. 스마트데이터의 개념도, 특징

 2-1. 스마트데이터의 개념도

 2-2. 스마트 데이터의 특징

   - Accurate(정확성) : 스마트 데이터는 빅데이터의 노이즈로부터 정확하고 양질의 정보를 전달

   - Actionable(행동성) : 스마트 데이터는 조직이 바로 행동으로 옮길 수 있는 특성을 보유함으로써 가치를 창출하는 원동력으로 작동

   - Agile(민첩성) : 급변하는 비즈니스 환경에서 실시간으로 데이터 분석이 가능하도록 민첩성이 요구됨

3. 스마트 데이터 품질을 높이기 위한 방안

  - 데이터 품질 평가

  - 데이터 범위

  - 실시간성 판단

  - 데이터의 객관적 유효성 입증

  - 행동성

  - 실행 자원 구축

  - 유연성 확보

CQL (Continuous Query Language) 

1. CQL (Continuous Query Language)의 개요

 1-1. 정의

   - SQL '99를 기반으로 한 ANSI 표준언어로써, 연속적인 스트림 데이터를 처리하기 위한 최상의 개발 언어

 1-2. 주요기능

   1) 필터링: SQL Where 조건을 통한 필요 정보 필터링

   2) 집합 : 집합 함수를 사용가능, 이때 스트림에 대한 질의이므로 질의 단위를 시간, 또는 이벤트 개수 단위 수행 가능

   3) 패턴매칭 : Parttern(X+, Y+) 의 기본 패턴 매칭 구문을 통해 스트림에 대한 패턴 매칭 가능

   4) Corrleation : 복수의 이벤트 소스 존재시, 각 소스로 서로 다른 유형의 정보가 오는 경우 둘을 조합하여 데이터를 생성가능

   5) 신규 이벤트 감지 : 중복데이터가 많은 데이터 중에서 의미 있는 새로운 이벤트 데이터 만을 추출

2. CQL (Continuous Query Language)과 스마트 데이터간의 관계도

 - 초기데이터 확보 : CQL 기능 중 필터링 사용

 - 규모확장 : CQL 기능 중 Aggregation 사용

 - 비즈니스 적용 : CQL 기능 중 패턴 매칭 사용

3. CQL (Continuous Query Language)의 발전방향

  - 스마트 데이터 비즈니스 적용시 최적화된 정책 방향 수립하여 효과 극대화 필요

  - 빅데이터에서 발생한 빅노이즈를 제거하고 데이터의 품질이 확보된 스마트 데이터로 이행하는 과정에서 CQL은 필수적인 Query Language로 사용될 것으로 예상됨

디지털큐레이션 (Digital Curation)

1. 디지털큐레이션 (Digital Curation)의 개요

 1-1. 정의

   - 디지털 자원을 제공, 보존, 유지, 수집, 아카이빙하는 것을 지칭하며 넓게 보면 현재와 장래에 이용될 신뢰할 수 있는 디지털 정보를 유지하고, 가치를 부여하는 행위

 1-2. 필요성 

    - 정보의 홍수시대 -> 정보수집 노력, 비용, 시간 과다소요 -> 정보의 정리요구 증대

2. 디지털큐레이션 (Digital Curation)의 유사 개념도 비교, 생애주기모델

 2-1. 디지털큐레이션 (Digital Curation)의 유사 개념도 비교

 - 디지털 큐레이션 : 디지털 정보자원의 전생애주기 및 그 이상의 기간 동안 필요한 행위

 - 디지털 아카이빙 : 보전 대상 지원을 선정, 평가 과정을 통하여 장기 접근을 보장하고, 신뢰성, 진본성, 무결성을 유지시키는 활동

 - 데이터의 특별한 아이템에 기술의 퇴화, 연속적인 변화에도 이해하고 접근할 수 있도록 하는 것으로 디지털 아카이빙 활동의 일부

 2-2. 디지털큐레이션 (Digital Curation)의 생애주기 모델

 - 생애주기 각 단계의 활동은 후속 단계에서 디지털 자원의 관리 및 보존에 직접적인 영향을 미치므로 효율적인 큐레이션을 위해서는 생애주기에 따른 활동이 필요 

3. 디지털큐레이션 (Digital Curation)의 서비스 동향

  - 핀더레스트

  - 모바일 뉴스 신디케이션 서비스 (플립보드)

  - 아이엠 데이

사용자 경험, UX(제품, 시스템, 서비스 통한 직간접적 경험)

1. 사용자 경험의 개요

 1-1. 정의

   - 제품, 시스템, 서비스 등을 사용자가 직간접적으로 경험하면서 느끼고 생각하는 총 체적 경험

 1-2. 배경

   - UX 업무에 대한 인식 부족

   - 조직간 소통 부족

   - 개인 주관에 치우친 의사결정

2. 사용자 경험의 개념도 및 특징

 2-1. 사용자 경험의 개념도

- IT 발달과 경제, 사회 변화에 따른 사용자 환경에서 사용자의 수요와 행태를 반영하는 방향으로 세대별 UX 패러다임 진화

 2-2. 사용자 경험의 세대별 특징

  1) 1세대: CLI(Command Line Interface), 제품 중심의 실용기반

  2) 2세대: GUI(Graphical User Interface), 상호 작용 중심의 편의 기반

  3) 3세대: NUI(Natural User Interface), 경험 중심의 감성 기반

  4) 4세대: OUI(Organic User Interface), 인간 중심의 가치 기반

3. 사용자 경험의 주요 이슈 및 실천과제

 3-1.  사용자 경험의 주요 이슈

  1) 공공분야 UX 활용 미비: 민간부분, 학계등에 비해 공공서비스 분야의 UX 도입의 활용은 미비

  2) 법적제도적 전략마련 시급 : 중소기업과 UX 전문기업의 기술력과 역량 육성, 지적재산권 등 부재

  3) 선제적 산업 육성전략 필요 : 지속가능한 성장을 위한 선제적 산업 육성 전략 마련이 필요 

  4) 전문가 육성책 마련 : 디자인, 심리학, 인문학, 인지공학등의 융합 현상 강화 전망으로 학계간 협업 및 해당 전문가 육성

 3-2.  사용자 경험의 역량 강화를 위한 실천과제

  1) UX의 공감대 부터 다져라

  2) 상품기획 단계부터 UX를 반영하라

  3) 협업으로 UX 아이디어를 제품에 구현하라

  4) UX 관련 소양교육을 강화하라

  5) UX 지식기바을 강화하라 

정보시스템 감리(정보시스템의 효율적인 도입을 위한)

1. 정보시스템 감리의 개요

 1-1. 정의

   - 감리 대상으로 부터 독립적이고 객관적인 입장에서 정보 시스템을 종합적으로 분석, 점검, 평가하여 관계자에게 조언하고 권고하는 법적 제도

 1-2. 특징

  - 효과/효율성 : 구축의 최적 방안의 제시, 품질의 보장

  - 안전성 : 내부 통제 방안, 보안성의 확보

  - 경제성 : 적절한 비용평가 및 지출, 채산성의 확보

  - 준거성 : 관련 기준, 법규, 표준의 준수

  - 이해증진 : 객관적인 정보 제공을 통한 이해당사자간 의사소통 통로역할

2. 정보시스템 감리 프레임워크, 구성요소

 2-1. 정보시스템 감리 프레임워크

    - 사업유형, 감리시점 : 정보화 사업의 생명주기 기반으로 사업분류

    - 감리영역: 감리기준을 사업유형별, 감리시점별, 구분하여 규정

    - 감리기준, 점검 기준 : 감리원이 점검해야 할 항목 및 감리가 대상 사업을 바라보는 관점

 2-2. 정보시스템 감리 구성요소

   - 사업유형 감리시점 : EA구축, 정보화 전략 수립, 시스템 개발, DB 구축, 유지보수

     (현행아키텍처 분석, 설계, 구현)

   - 감리영역 : 정보화 계획 및 아키텍처 수립, 응용, DB 아키택처, 보안

     (ISP/EA, SD, DB 구축, ITIL)

   - 감리 관점, 점검기준 : 절차, 산출물, 성과

     (사업계획 준수, 기대효과)

3. 정보시스템 감리의 문제점 및 발전 방향

   - 정보시스템 감리의 역할 재정립이 필요하고 책임감리 제도 도입 및 정착으로 부실 감리의 방지

   - 감리인의 의무교육 내실화를 통한 전문성을 확보하고, 책임감리를 위한 감리비 현실화가 필요함

   - 현재는 사업감리가 주를 이루고 있지만 점차 운영의 효율성에 대한 감리가 증가할 전망임

Mysql DB 기본 점검 스크립트

LPWA(Low Power Wide Area), 저전력광역통신기술

1. LPWA(Low Power Wide Area), 저전력광역통신기술의 개요

 1-1. 정의

   - 요구조건 : 저전력 소모, 저가 단말기, 낮은 구축비용, 안정된 커버리지, 대규모 단말기 접속

   - 기존 WPAN의 거버리지 개선과 LTE망의 비용 감소를 목표로 하는 기술

   - 롱텀에벌루션(LTE) 주파수를 이용한 소량의 데이터를 넓은 영역에 걸쳐 서비스함으로 원격 미러링, 가로등, 자판기 등 추적, 센싱, 검침 등에 활용하는 저전력/광역 소물인터넷 기술

   - 디바이스간 더 넓은 커버리지 유지를 위해, 서비스 지연에 민감하지 않은 소량의 데이터의 초 전력전달 기법.

 1-2. 특징

 - 저전력 소모 : 10년 정도의 배터리 수명 제공

 - 낮은 비용 : 기기당 5달러 이하

 - 주파수 대역 : 비면허 주파수 대역 및 기존 이동통신 주파수의 일부 사용 가능

2. LPWA(Low Power Wide Area), 저전력광역통신기술의 구성도, 구성요소

 2-1. LPWA(Low Power Wide Area), 저전력광역통신기술의 구성도

 2-2. LPWA(Low Power Wide Area), 저전력광역통신기술의 구성요소

  1) IoT Device : 각종 Session 장비 / 정보 생성

  2) IoT Base Station : ioT Device 정보 취합 Gateway

  3) Backend Server : IoT Device 정보 저장 및 분석

  4) Service Platform : 각종 IoT Device 확인 및 검증 / 사용자 View

3. LPWA(Low Power Wide Area), 저전력광역통신기술 활용방안

  - 표준기술 NB-IoT : 수도검침, 위치 추적용 기기 서비스 활용 가능

  - 비표준기술 LoRa : 스마트시티, 가스검침, 미아방지 물품 분실방지 여러 분야 활용