소개글
"수학적 모델링을 통한 신약 개발 프로세스 최적화 수학보고서"에 대한 내용입니다.
목차
1. 빅데이터 시장 동향
1.1. 시장규모
1.2. 국내 기업의 빅데이터 도입 현황
1.3. 앞으로의 전망
1.4. 빅데이터 관련 기업
1.5. 빅데이터 관련 연구소
2. 빅데이터 관련 기술
2.1. 빅데이터 분석을 통한 기업 마케팅 활동 효과
2.2. 빅데이터 기술이 플랫폼 비즈니스 혁신에 미치는 영향
3. 빅데이터 관련 특허 조사
3.1. 특허검색식
3.2. 빅데이터 기술별 분류
3.3. 기술 전개도
3.4. 주요특허분석
3.5. 개량 아이디어
4. 인공지능, 축복인가 위협인가
4.1. 인공지능의 개념과 구분
4.2. 인공지능 기술 개괄 및 산업별 기술 동향
4.3. 인공지능이 미래사회에 미치는 영향 및 대응 방안
5. 참고 문헌
본문내용
1. 빅데이터 시장 동향
1.1. 시장규모
2015년 기준 국내 빅데이터 시장규모는 2,623억 원 규모를 나타내고 있다. 이는 전년대비 30% 이상의 성장세를 나타내는 것으로 아직 도입 초기 수준인 국내 상황을 고려할 때 의미 있는 성장세를 보였다고 평가할 수 있다. 빅데이터 관련 정부 투자가 2013년 230억원, 2014년 490억원에서 2015년 698억원으로 확대되어 정부 영역의 2014~2015년 성장세는 42.4% 성장, 민간 투자는 26.4%의 성장세를 보이고 있다. 국내 빅데이터 시장은 Storage 시장이 가장 높은 비중을 차지하고 있으며 전체 시장의 26.9%를 나타내고 있으며 금액으로는 약 706억원의 시장을 형성하고 있다. 또한 국내 빅데이터 시장은 하드웨어(서버, 스토리지, 네트워크 장비)분야에 대한 투자가 50%이상으로 나타나고 있다.
1.2. 국내 기업의 빅데이터 도입 현황
2015년 하반기를 기준하여 국내 기업의 빅데이터 시스템 도입률은 약 4.3%로 집계되었다. 이는 2014년 3.9%에서 0.4%p 소폭 상승한 수치이다. 기업 규모를 고려하지 않은 산업 전체 기준에서는 기대보다 다소 낮은 수치로 판단할 수 있으나 빅데이터 도입은 매출액 1천억원 이상 기업에서 주로 나타날 수 있다는 현실을 고려하여 매출 1천억원 이상 기업은 약 9.6%의 도입률을 보여 이전 연도와 비교하여 소폭 상승한 것으로 나타났다. 국내 기업 환경에서는 빅데이터에 대한 관심은 주로 IT 및 전산 부서가 담당하는 경우가 대부분으로 논의를 주도하는 부서 또한 전산 분야에서 진행되는 것으로 나타났다.
1.3. 앞으로의 전망
국내 빅데이터 시장은 2018년까지 빅데이터 수요 기업들을 대상으로 한 파일럿 테스트를 포함한 빅데이터 활용이 지속될 것으로 예상된다. 또한 빅데이터 시스템 구축을 통한 활용 사례, 실패 사례, 성공 사례 등 다양한 적용사례가 산업별로 나타나면서 빅데이터 도입이 더욱 활성화될 것이다. 아울러 IoT, 클라우드와의 빅데이터 연계가 이루어지면서 빅데이터 산업 활성화에 더 기여할 것으로 분석된다.
현재 국내 기업 환경에서 빅데이터에 대한 관심은 주로 IT 및 전산 부서가 담당하는 경우가 대부분이며, 논의를 주도하는 부서 또한 전산 분야에서 진행되고 있다. 하지만 향후 시간이 지나면서 민간기업의 빅데이터 투자가 증가할 것으로 전망된다. 국내 기업들은 파일럿 테스트를 포함한 빅데이터 활용이 지속되고, 다양한 적용사례가 나타나면서 빅데이터 도입이 점점 확대될 것이다. 또한 IoT, 클라우드 등 다른 기술과의 융합을 통해 빅데이터 산업 활성화에 기여할 것으로 예상된다.
1.4. 빅데이터 관련 기업
IBM은 빅데이터를 V3(Volume, Velocity, Variety)의 특성을 가진 새로운 타입의 데이터로서 과거에는 답할 수 없던 통찰력을 얻을 수 있는 기회로 정의하고, '빅데이터를 기업으로(Bringing big data to the enterprise)'라는 슬로건 아래 빅데이터 플랫폼 제공 전략을 수립하고 있다. IBM은 정형, 비정형 데이터의 저장, 생명주기관리, 실시간 분석, 사용자 분석 도구 등 빅데이터 전반에 걸친 솔루션 제공에 초점을 맞추고 있다.
IBM은 빅데이터 플랫폼을 자사의 반도체 제조공정, 세일즈 부문에 도입하여 빅데이터 활용과 분석에 따른 적용효과를 창출했다. 특히 IBM의 뉴욕 반도체 공장에 제조분석 기술을 도입하여 수율과 이익에 영향을 미치는 편차를 조기 경보하는 체계를 구축하여 2007년 이후 3천2백만불의 비용절감 및 2천1백만불의 매출증대 효과를 달성했다. 또한 STAR(Statistical Tracking and Assessment of Revenue)라는 IBM내부 모델링시스템을 구축하여 미래 매출을 예측하여 과거 대비 예측 에러가 평균 40% 감소했다.
또한 IBM은 에너지, 헬스케어, 공공기관, 미디어회사 등의 분야에 빅데이터 플랫폼을 적용하여 실질적 성과를 거두었다. 대표적으로 미국 사회보장국(Social Security Administration)에 예측모델링 및 텍스트 분석 시스템을 구축하여 수개월 걸리던 장애인 복지 심사와 승인기간을 수일 내로 단축시키고 지난 8년간 장애인 복지 리뉴얼 비용을 약 20억불 절감한 사례가 있다.
또한 IBM에서 개발한 인공지능 컴퓨터 시스템 왓슨은 다양한 영역에서 활약하고 있는데 특히 암치료 영역에서 환자의 임상시험 정보와 개인별 유전자 염기서열을 통합하는 빅데이터를 분석하여 환자에게 적절한 약물 구성을 결정하는 데 도움을 주고, 클라우드 바탕의 빅데이터를 활용해 오염 지역에 대한 에너지 사용량을 분석하고 인공위성과 사물인터넷(IoT)광학센서 등으로 대기 중 오염물질 데이터 분석과 미세먼지 예보 정보 등을 산출한다.
Google은 글로벌 인터넷 검색 서비스 기업으로 2003년 GFS(Google File System)를 시작으로 2004년 MapReduce, 2005년 Sawzall, 2006년 Bigtable과 같은 대용량 데이터 처리 기술을 논문을 통해 발표하여 새로운 빅데이터 처리기술 개발의 초석 역할을 하고 있으며, 전문가들로부터 이 분야의 선두기업으로 인정받고 있다.
구글이 출시한 클라우드 기반의 데이터 분석 서비스인 빅쿼리는 온라인분석처리(OLAP)시스템으로 테라바이트 급에 이르는 데이터를 구글 검색 엔진 인프라로 실시간 분석할 수 있게 도와준다. 빅쿼리 엔진은 70TB에 이르는 비압축된 데이터를 한번에 읽고, TB급 데이터에 5개의 쿼리를 던지고 처리하기까지 15초 밖에 안걸리는 특징이 있다.
또한 구글은 웨이즈(Waze)를 10억 달러에 인수했는데, 웨이즈는 무료 스마트폰 내비게이션 앱을 제공하는 기업으로 소셜 GPS 개념을 도입하여 앱 사용자들의 실시간 이동상황을 활용하는 크라우드소싱 형태의 내비게이션 서비스를 제공한다. 웨이즈의 직접...
참고 자료
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[2] http://www.studybusiness.com/HTML/Bio/01763-03-2003-BIO-03-K.htm
[3] http://www.physiome.or.kr/page.asp?pagecode=sub12
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한국정보화진흥원 오정연(2016)
한국정보화진흥원 안소현(2012)
함유근 ‘이것이 빅데이터 기업이다’
고려대학교 기술경영전문대학원 김광희(2016) 학위논문
고려대학교 기술경영전문대학원 최승혁(2016) 학위논문
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