[빅데이터 활용사례] 빅데이터 활용사례 분석 ; 빅데이터의 개념과 특징

소개글

[빅데이터 활용사례] 빅데이터 활용사례 분석 ; 빅데이터의 개념과 특징에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 빅 데이터란?

2. 빅데이터의 등장 배경
1) 데이터의 다양화 및 생산량 증가, 데이터 처리 기술의 발전
2) 사물 인터넷의 발달과 빅데이터 환경의 고도화

3. 빅데이터의 특징과 효과
1) 빠른 의사결정이 비교적 덜 요구 된다.
2) 처리 과정이 복잡하다.
3) 처리해야 하는 데이터의 양이 방대하다.
4) 비정형 데이터의 비중이 크다.
5) 처리 및 분석의 유연성이 높다.
6) 동시에 처리해야 할 데이터의 양이 적다.

4. 빅데이터 3대 요소
1) 규모(Volume)
2) 다양성(Variety)
3) 속도(Velocity)

5. 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술
1) Business Data mining
2) Bio Data mining
3) Spatial Data mining
4) 3D Visualization

6. 빅데이터의 영향과 전망

7. 빅데이터의 활용사례
1) 미국 항공우주국 : 우주비행을 통한 이미지의 보존과 호스팅 서비스
2) 미국 로스앤젤레스 : 보육 부문에서의 사기행위 방지
3) IBM - Deep Thunder
4) NC소프트 : 인터넷 사기방지
5) 미국 UNC 헬스케어 – 재입원시 드는 비용을 축소

참고자료

본문내용

이용
○ 오토 캐릭터의 분별
오토 캐릭터는 미리 설정된 행위를 반복하는 경향이 강하기 때문에 각 캐릭터별 자기 반복적인 경향을 정량화하고 이렇게 정량화된 수치가 높은 캐릭터들을 탐지하는 것이 핵심 요소
* 정량화된 수치는 ‘자기 유사도 알고리즘(Self similarity Algorithm)’로 정의하며 오토 캐릭터 탐지에 가장 핵심이 되는 요소
○ 뱅커의 검출과 탐지
- 기존 탐지 시스템으로는 은밀한 위치 오토 캐릭터가 수집한 경험치와 재화를 통합관리하는 뱅커의 검출 및 탐지 작업을 수행하는데 한계가 나타남
- 사용자들의 방대한 행동을 담은 로그 데이터 분석을 통해 캐릭터들 간 거래 네트워크를 구성한 후, 그래프 클러스터링을 수행하여 오토 캐릭터가 많이 활동하는 클러스터(작업장)을 구분 한 후 뱅커 캐릭터를 탐지하는 로직 개발
- 그래프 클러스터링(Graph Clustering): 긴밀한 네트워크 형성 집단을 분류하고 작업장 여부 판별 기준을 적용
- 뱅커 캐릭터를 찾아 자산 압류 등 작업장에 실질적인 경제적 타격을 가함으로써, 불법 사용자를 감소시키고 게임의 정상적 운영을 꾀하는 효과를 보인다.
5) 미국 UNC 헬스케어 재입원시 드는 비용을 축소
(1) 추진 목적 및 배경
○ 저소득층의 의료보장제도의 대상자 확대
- 미국의 경기침체 이후 2012년 기준 약 700만 명이 저소득층 의료 보장제도 등록
○ 미국 정부의 의료보장제도 지출확대
- 저소득층 의료보장제도의 자금은 미국 연방정부와 각 주에서 공급
- 저소득층 의료보장제도의 높은 비용과 비효율적 운영으로 인한 경제적 피해로 비용을 줄이고, 효율적인 운영이 필요하다고 판단
○ 의료데이터의 효율적인 데이터 분석의 필요성 확대
- 의료기관은 수많은 데이터가 존재하며 신뢰성이 확보된 데이터 및 정보에 대한 통찰력을 확보할 필요가 생김
- 의료 데이터의 80%이상이 비정형화된 데이터로 기존 인프라를 통한 분석이 어려웠으며 이를 해결하기 위한 서비스 도입이 필수적인 상황
○ 타 의료기관과의 연계성이 부족한 상황이었다(빅데이터 전략연구센터, 2015).
(2) 추진 내용
○ 유방 촬영술과 자궁경부세전 검사에 있어 콘텐츠 분석과 자연어 처리를 활용한 비정형 의료 데이터 분석 수행
- 환자의 영상과 텍스트 데이터에서 비정상(Abnormal) 정보를 추출해 내는 일은 의료진의 많은 시간과 노력을 필요로 함. 기계 판독과 자동처리 알고리즘을 통해 비정상 부문을 자동 추출하여 의료진의 시간과 노력을 절감
○ IBM 텍스트 분석 서비스 도입으로 재입원의 비용을 줄였다.
- 정형 및 비정형 데이터를 모두 확인 가능해졌으며 특히 비정형화된 데이터를 통해 환자 입원 예방 조치에 활용
- 환자들의 입원 원인에 대한 파악이 가능해짐에 따라 입원을 방지하기 위한 예방 조치도 확립 가능해짐
○ 의료산업의 다양한 의사결정 및 통찰력 보장
- 재입원을 줄이기 위해서는 입원에 위험이 보이는 환자에게 적시에 의료 서비스를 제공해야 하고, 입원을 했던 환자가 병원 퇴원 후 문제가 있을 경우 빠른 후속조치가 필요
- 기존에는 이러한 환자 정보가 비정형 문서로 저장되어 있기 때문에 확인이 어려웠으나 빅데이터 분석 솔루션 도입 후 이러한 비정형 데이터를 처리/분석하여 환자들의 문제점을 파악 가능
- 또한 문제점을 발견하는 시간도 줄어들어 환자의 재발병을 미리 인지하여 빠른 후속조치를 제공하는 것이 가능해 짐
- 이러한 프로세스를 통해 의료보장제도 혜택을 받는 저소득층 환자의 재입원 비율 및 그에 따른 비용을 줄일 수 있음
○ 환자가 자료 활용을 가능하도록 도모.
- 건강관리에 대해 환자가 직접 참여하게 하는 것은 건강회복을 위해 중요하나 의료 데이터는 이해하기가 어렵고 필터링 되지 않았다는 문제점 보유
- 의료 데이터를 단순한 형식으로 변환시켜 환자들이 자신의 건강 정보를 이해 하기 쉽도록 하였으며 이를 통해 건강관리에 직접 참여할 수 있게 함
(3) 효과 및 향후 적용 확대 방안
- 빅데이터로 유방암과 자궁경부암 부문에서 암 진단을 예전에 비하여 10%이상을 증가시켰다.
- 빅데이터의 사용으로 의료서비스가 더욱 효율적으로 변모하고 환자를 위한 다양한 프로그램을 마련하여 서비스의 확대
- 의료진, 환자, 타 의료기관간의 소통과 정보의 교환이 가능해졌고, 작은 병원에서도 안전하게 사용할 수 있도록 운영환경을 제공하였다.
참고자료
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키워드

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