[Session 2] Big Data & Internet of Things(IoT)

Big Data를 통한 사물인터넷 기술, 보안 및 향후 과제에 대한 내용이었습니다.

 

(5) Creating Customer Value for the Internet of Things

/ Red Bend Software, Oren Betzaleli (EVP of Product, Strategy and Marketing)

Connected device의 데이터 수집, 교환에 따른 소프트웨어 관리의 중요성을 주장했습니다.

2020년 경 차량, 의료기기, 의료, 가전제품 등 “connected device”는 약 280억개로 증가할 것으로 예측됨

기기들 간 소통, 정보 수집, 데이터 교환 등을 통해 사람들의 삶의 편리성과 효율성을 향상

그러나 데이터 수집 객체, 전송 출처, 전송과 관련된 안전함이 보장되지 않기 때문에 connected device의 최신화 유지 및 관리에 대한 중요성 부각

소프트웨어 업데이트는 기기를 최신 상태로 유지해주고, 다양한 영역의 활용을 가능하게 함

Device들의 연결 사례: Connected Car는 외부 Data(기상정보 등), 내부 Data(차량 보수유지, 사고 방지, 자동차 performance, 운전 습관 등)를 포괄 분석, 활용

<사진1> Red Bend의 세션 발표 모습

 

(6) Taking the Fight to Them – using big data to fight cyber threats

/ Palo Alto Networks, Lee Klarich (SVP of Product Management)

네트워크 및 기업 보안의 중요성에 대해 강조했습니다.

Big Data의 활용은 다양한 산업군으로 확장되고 있으며 기업의 네트워크 보안에 새로운 가치를 부여할 수 있는 방법을 고민해야 함

최근 네트워크 환경은 사이버 위협들로 불안하며 많은 기업들이 사이버 공격에 직접적으로 노출됨

특정 기업, 조직, 정부를 타겟팅한 공격이 다양화, 지능화됨

보안을 위해 각 기업들에서 사이버 위협과 공격에 대한 정보 공유가 필요하며 필요 시 사이버 위협에 대한 Big Data 구축을 제안, 이를 기반으로 고객들의 네트워크를 보호할 수 있음

<사진2> Amazon Web Service의 세션 발표를 소개하는 모습 

(7) Smart Devices powered by the Cloud
/ Amazon Web Services, Markku Lepisto (Principal Technology Evangelist)

스마트 디바이스의 연결을 통한 실제 활용 가능성을 주제로 발표했습니다.

스마트 디바이스의 활발한 활용을 위해서는 클라우드가 기반이 되어야 함

사례: 아마존 웹서비스에서 NASA의 우주 탐사 기기의 데이터 분석을 지원(토양 관측, 강수량 관측 자료 등)

오픈소스 전자회로(아두이노), 싱글보드 컴퓨터(라즈베리 파이)를 이용한 디바이스간 연결 시연

 

[Session 3] Public Data & Future Strategy

데이터 기반의 미래전략 및 공공정보 개방, Big Data를 통한 국민안전, 복지 향상에 대한 내용이었습니다.

 

(8) Big data for Development
/ World Bank, Pierre Guislain (Senior Director of Transport and ICT GP)

Big Data의 공공 활용 방안에 대해 소개했습니다.

공공데이터의 접근이 폭넓게 허용되어야 함

IT 개발도상국의 경우는 API, CDR을 이용하여 Big Data 사업을 도입할 수 있게 해야 함(: 도시 교통 설계 단계에 데이터를 활용 가능. 버스 노선 최적화 등)

 <사진3> World Bank의 세션 발표 모습

(9) Cases for Future Study using Big Data
/ 2e Consulting
김인현 CEO

미래 공공 정책의 데이터 기반 사업 사례를 중심으로 언급했습니다.

공공 정책 수립에 데이터 분석을 기반으로 민심 파악 정교화 및 관련 정책 수립에 활용 가능

NIA(한국정보화진흥원) 2e컨설팅 공동의 데이터 분석기반 미래전략수립 정책과제 사례

사례 1: 특허정의 특허 DB와 호라이즌 스캐팅을 통한 미래 유망 기술 예측

사례 2: 관세청의 수출임 DB와 호라이즌 스캐팅을 통한 창업 유망 상품 예측

사례 3: 기상청의 기상 DB, 농진청의 농작물 생산량/생육 DB, 호라이즌 스캐닝을 통한 작물 새안량 예측

사례 4: 여성가족부의 구인/구직/취업DB, 호라이즌 스캐팅을 통한 경력 단절 여성의 미취업 원인 분석

*호라이즌 스캐닝: 과학이론과 증거 기반의 이슈 스캐닝 및 분석 서비스, 국가 차원의 영국, 네덜란드, 싱가포르 정부에서 활용

 

(10) Accelerating your applications for an Instant Economy
/ Pure Storage, Michael Cornwell (Asia Pacific Japan CTO)

Big Data 인프라 구축 필요 사항에 대해 소개했습니다.

Big Data 인프라는 진화된 생산 분석과 실시간 공급자 통합을 지원하여 높은 생산율과 이윤 극대화 가능(생산적인 공급망을 고려해야 함)

플래시 메모리와 SSD를 기반으로 한 속도 향상, 즉각적인 인프라 도입 차별화

플래시는 즉각적인 인프라를 제공하는 데 있어 중심적인 역할을 하며 데이터 센터에서 활용 가능

 

(11) Big Data for Government Innovation
/ NIA(한국정보화진흥원) 황종성 Big Data 분석활용 센터장

한국 Big Data 시장 현황 및 분석 기반의 미래 Big Data 진출 전략에 대해 언급했습니다.

한국의 Big Data 시장은 초기 단계이며 Big Data 분석 기반 미래 전략 접근 방법을 모색

데이터 처리를 위한 인공 지능의 도입이 필요

증거 기반의 정책 수립이 중요(성공사례-서울시 심야버스 노선 수요 예측 vs. 실패 사례-용인 경전철 수요 예측)