빅데이터를 활용한 여러가지 사례들

빅데이터를 활용한 여러가지 사례들

◆ 상수도 누수지역 탐지모델

빅데이터 기술을 활용하여 상수도 누수지역을 탐지하기 위한 모델을 다음과 같이 제안할 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 상수도 누수 관련 데이터를 수집합니다. 이는 수집된 센서 데이터, 날씨 데이터, 수도사업자의 관리 이력 등을 포함합니다.

2. 데이터 분석: 수집된 데이터를 바탕으로 상수도 누수를 탐지하기 위한 분석을 시행합니다. 분석 중에는 기존에 사용하던 기술과 함께 기계학습 알고리즘, 예를 들면 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 등을 활용하여 분석합니다.

3. 기계학습 모델 활용: 분리된 데이터를 기계학습 모델에 학습시켜 결정을 내립니다. 분석된 센서 데이터를 기반으로 하는 모델을 개발합니다.

4. 이상치 검출: 분석 건은 이상치를 찾을수 있습니다. 일반적으로 우수하지 않은 상황에서 일어날 수 있는 이상치를 찾아주는 것이 가능합니다.

5. 찾은 누수지역 제안: 탐지된 누수 지역을 지도 상에 표시합니다. 누수가 의심되는 구간을 개별적으로 제안하거나, 도시 전체를 대상으로 제안하는 누수 지역으로 영역을 구분할 수 있습니다.

6. 알림 메커니즘: 상수도사업자나 권유기관에 해당 누수 상황을 알리는 메커니즘을 적용합니다. 메커니즘건설을 위한 자동화된 절차를 설정 할 수 있습니다.

빅데이터를 활용하여 상수도 누수지역을 발견하면, 경제적인 비용으로 상황을 해결할 수 있습니다. 이는 상수도 사업자나 환경기관에서 이용할 수 있는 데이터 분석 도구가 될 수 있습니다.

또 다른 사례로는 박데이터 누수지역 탐지모델이 있습니다. 이는 빅데이터를 기반으로 하는 환경 모니터링 시스템으로, 지하수 및 하천 등의 물 환경에서 발생하는 박테리아 등의 오염원을 탐지하여 대응하기 위한 시스템입니다. 이 시스템은 실시간으로 센서를 통해 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 박테리아 등의 오염원이 발생할 가능성이 높은 지역을 식별합니다. 이를 바탕으로 정확한 대응 조치를 취할 수 있으며, 물의 오염으로 인한 환경파괴 및 인류 건강에 대한 위협을 줄일 수 있습니다. 

 

◆ 빅데이터로 전기차 충전 인프라 설치 입지 선정

빅데이터로 전기차 충전 인프라 설치 입지 선정을 위해서는 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 전기차 충전 인프라 설치 위치와 관련된 다양한 데이터를 수집합니다. 이는 도시 및 지역 인구 밀도, 교통량, 주차장 상황, 기상 조건, 관광 명소 및 시설 수 등을 포함합니다.

2. 데이터 분석: 수집된 데이터를 분석하여 전기차 충전 인프라 설치에 적합한 지역을 선정합니다. 이를 위해 기존 전기차 충전 인프라 위치를 고려한 분석, 인구 밀도 및 교통량 등과의 상관관계 등을 분석합니다.

3. 기계학습 모델 활용: 분석 결과를 바탕으로 기계학습 모델을 활용하여 전기차 충전 인프라 설치에 적합한 지역을 예측합니다. 분석된 데이터를 기반으로 하는 모델을 개발합니다.

4. 설치 위치 제안: 기계학습 모델을 활용하여 전기차 충전 인프라 설치에 적합한 지역을 지도 상에 표시합니다. 전기차 충전 인프라 설치를 위한 적합한 지역 예측 결과를 제안합니다. 

5. 경제성 평가: 제안된 위치의 경제학적 가치를 평가합니다. 예를 들어, 투자 재생 가능성, 시민들이 인식하는 애착도, 중심 도시 등에 대한 설치 가치 등 다양한 요소를 고려하여 설치 위치를 결정합니다.

6. 설치 계획 수립: 경제성 평가 및 다양한 요소에 대한 고려를 바탕으로 전체 설치 계획(인프라 유형, 설치량, 시기 등)을 수립합니다.

빅데이터를 활용하여 전기차 충전 인프라 설치 지역을 선정하면, 전기차 사용자들이 충전기를 사용할 때 불편을 최소화하고, 지역 경제 발전에도 기여할 수 있습니다.

빅데이터는 전기차 충전 인프라 설치에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어 전기차 충전소 설치 시 인프라의 수요, 수요가 높은 지역, 대중교통 노선 등을 고려하여 입지를 선정할 수 있습니다.

2019년 카카오모빌리티가 진행한 전기차 충전 인프라 입지 선정 사례가 있습니다. 이는 빅데이터를 기반으로 한 입지 선정 시스템을 활용하여 수요가 높은 지역을 우선적으로 고려한 결과입니다.

이 시스템은 지하철 노선, 주요 도로, 유동인구 등의 데이터를 수집하고 분석하여 충전소 설치 시 우선적으로 고려해야 할 지역을 선정합니다. 또한, 실시간으로 데이터를 갱신하여 수요 변화에 따른 입지 조정도 가능합니다. 이와 같은 빅데이터 기반의 전기차 충전소 입지 선정 시스템은 전기차 보급 확대와 함께 수요가 높아질 전망이며, 환경 친화적인 충전 인프라 설치를 위한 중요한 참고 자료가 될 수 있습니다.

 

◆ 사고 행동을 분석하여 적극적인 예방을 계획

빅데이터로 사고 행동을 분석하여 적극적인 예방을 계획하기 위해서는 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 사고 발생 시의 데이터를 수집합니다. 이는 차량 운전자의 운전 습관, 운전 위치, 운전 시간, 날씨 조건, 도로 상황 등 다양한 정보를 포함합니다.

2. 데이터 분석: 수집된 데이터를 분석하여 사고의 원인을 파악합니다. 시간대, 운전 습관, 차종 및 차량 상태, 운전자의 행동 등과 사고와의 상관 관계를 분석하고, 자주 일어나는 형태의 사고와 발생 원인을 파악합니다.

3. 기계학습 모델 개발: 분석 결과를 바탕으로 기계학습 모델을 개발합니다. 이 모델은 충돌 가능성이 높은 상황을 감지하여 운전자에게 경고를 줌으로써 예방할 수 있도록 도와줍니다.

4. 경고 시스템 개발: 개발된 기계학습 모델을 이용하여 사고 발생 가능성이 높은 상황을 감지하고, 운전자에게 적시에 경고를 제공하는 시스템을 개발합니다. 이는 차량 내에 설치되거나, 스마트폰과 같은 다른 이동 수단을 통해 경고를 제공할 수 있습니다.

5. 예방 계획 수립: 경고 시스템을 통해 운전자가 사고를 예방할 수 있도록 교육 및 훈련 계획을 수립합니다. 예를 들어, 운전자에게 실제 운전 상황을 시뮬레이션하는 주행 훈련 프로그램을 제공하여 운전자들의 주의를 높이고, 안전 운전 습관을 갖도록 교육할 수 있습니다.

빅데이터를 활용하여 사고를 분석하고 이를 예방하는 시스템을 개발하면, 운전자의 안전에 대한 인식이 높아지고 사고가 줄어들 수 있습니다. 이는 개인과 사회 전체의 안전을 보장하며, 교통 체계의 개선에도 기여할 수 있습니다.

빅데이터 사고 행동을 분석하여 적극적인 예방을 계획하는 사례로는 미국 식품의약국(FDA)의 'Sentinel Initiative'가 있습니다.

Sentinel Initiative는 건강 문제와 관련된 데이터를 수집, 분석하여 올바르고 안전한 약품 및 의료기기 사용을 도모하는 것을 목적으로 합니다. 이를 위해 FDA는 빅데이터를 기반으로 하는 건강 관련 정보 분석 시스템을 개발하였습니다. 이 시스템은 건강 정보를 수집하고 정제하여 분석하는 것을 목적으로 합니다. 이러한 데이터는 주로 전자 의무기록, 건강 보험 청구서, 의약품 판매기록 등에서 추출됩니다. 

Sentinel Initiative는 이러한 데이터를 사용하여 질병 유행 추적, 약물 안전성 모니터링, 신약 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 또한 이를 기반으로 FDA는 예방적인 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 약물이 많은 부작용을 일으킨다는 데이터가 수집되면, FDA는 병원에서 해당 약물을 관리하거나 금기 시키는 등의 예방조치를 취할 수 있습니다. 이렇게 Sentinel Initiative를 통해 빅데이터 분석을 기반으로 한 예방적인 조치를 계획하고, 이를 실행하는 것은 개인의 건강과 안전을 보호할 수 있기 때문에 매우 중요한 일입니다.

 

◆ 빅데이터 기반 대내외 경제기획 수립

빅데이터 기반 대내외 경제기획을 수립하기 위해서는 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

1. 빅데이터 수집: 기업, 정부부문, 시장 등 각 분야의 빅데이터를 수집합니다. 이는 경제 발전과 관련된 다양한 정보를 포함합니다. 예를 들면, 시장 경쟁 분석, 금융 데이터, 인구 조사, 주식 시장 등의 데이터를 수집합니다.

2. 데이터 분석: 수집된 데이터를 분석하여 경제 상황 및 경제 경향을 파악합니다. 이는 주요 분야의 성장률, 각종 지표, 산업 분류, 시장 구조 등의 정보를 분석하여 경제에 대한 이해도를 높이고 경제 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다.

3. 예측 모델 개발: 분석 결과를 바탕으로 예측 모델을 개발합니다. 이는 경제 예측 모델, 시장 예측 모델, 산업 예측 모델 등 다양한 모델을 개발하여 경제 상황에 대한 예측을 실시합니다.

4. 경제 계획 수립: 경제 예측 결과를 바탕으로 대내외 경제 상황에 대한 분석을 진행하고, 이를 바탕으로 경제 계획을 수립합니다. 이는 건강한 경제 성장을 위한 다양한 분야의 계획을 포함하여 산업 발전, 시장 증진, 안정적인 고용 창출 등을 실현하기 위한 계획입니다.

5. 실시 및 수정: 경제 계획을 수립한 후, 계획 실행과정에서 발생하는 상황을 모니터링하고, 필요한 경우 수정하여 실시합니다. 이는 경제 상황의 변화에 따라 경제 계획을 유연하게 조정하여 경제 성장을 지속할 수 있는 조치를 취하는 것입니다.

이와 같은 빅데이터 기반 대내외 경제기획을 실시하면, 건강한 경제 발전을 지속하여 국가와 기업의 경제적 발전을 지원할 수 있습니다. 또한, 경제 분야에 대한 인사이트를 제공하고 경쟁환경에서 상대적인 우위를 확보하는 기반을 마련할 수 있습니다.

빅데이터를 기반으로 한 대내외 경제기획 수립 사례로는 한국 경제가 언론에서 대조되는 영상 인식을 바탕으로 한 "EcoNavi" 등이 있습니다.

한국 경제 기반의 인식 엔진으로써 개발된 EcoNavi는, 뉴스, 기업 보도 자료, 정부 산하 공공기관 소식 등의 데이터를 분석하여 정치, 경제, 사회 등의 분야별 이슈와 공통적인 키워드를 파악하고, 그에 따라 관련 통계 데이터를 수집 및 분석하여 정량적인 정보를 제공합니다. 

이를 토대로 개발자들은 경제 분석 프로세스를 쉽게 이해할 수 있으며, 적극적으로 활용할 수 있게 되어저 경제활동결과에 대한 대내외 기획 수립에 확실한 도움을 줄 수 있습니다. 

EcoNavi는 기업, 인재 채용 등 여러 분야에서 사용되고 있으며, 경제 전망 및 트렌드 등의 정보 뿐만 아니라 가격 변동에 대한 예측, 시장 분석 등으로 투자 전략 수립에도 활용되고 있습니다. 

빅데이터의 분석을 통해 경제적인 분석과 예측, 경영전략 촉진 등에 유용한 정보를 제공하는 것은 물론, 정부와 기업들이 적극적으로 활용하여 경제기획 수립에 따른 다양한 가능성을 모색하게 되는 것입니다.

◈ '농식품 빅데이터'로 농산물 수출 규모 예측

정부는 2017년부터 빅데이터 분석을 통해 농식품 수출 규모를 예측하여 각종 정책을 수립하고 있습니다. 주요 출하국의 수입과 농산물 수출 실적, 농림식품 수출 및 생산 동향, 수출 입찰 정보 등을 수집하여 분석하고, 결과를 바탕으로 수출전략 계획을 수립합니다. 농식품 빅데이터로 농산물 수출 규모 예측 사례에서는, 정부가 농림수산식품부와 농촌진흥청과 함께 농산물 수출 예측을 위해 빅데이터를 활용하고 있습니다. 이를 위해 수출 동향, 주요 수출 상품과 국가, 수출입 거래현황 등 수많은 데이터를 분석하여 농산물 수출 규모를 예측하고 있습니다. 

예를 들면, 농식품의 생산조류, 수출입 데이터 등대상으로 농림수산식품부에서는 '농식품 빅데이터 플랫폼'을 구축하여 빅데이터 표준화, 통합, 분석 등을 수행하고 있습니다. 빅데이터 플랫폼에 수집된 데이터는 R, SPSS 등을 이용하여 분석하고, 다양한 예측 모델을 활용하여 농산물 수출 규모를 예측합니다. 

이렇게 수집한 데이터를 바탕으로 수출전략을 수립하고, 농산물 수출 활성화와 수출실적 증대를 목적으로 다양한 정책적 지원을 추진하는 것입니다. 이를테면, 적극적인 수출지원 개발과 함께 새로운 농산물 수출 신규시장 개척, 수출업체의 경쟁력 제고를 위한 수출입 업무 및 제도 정비를 수행하고 있습니다. 

이와 같이 빅데이터를 활용하면, 예측한 농산물 수출 실적을 통해 국내경제에 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 데이터 기반으로 경제전략 및 정책수립을 할 수 있기 때문에 효율적인 정책 수립과 이행이 가능하게 됩니다.

 

◈ '부동산 빅데이터'로 부동산 시장 동향 예측

부동산 업계에서는 인터넷 실거래가, 부동산 발전 계획, 임대료 등 부동산에 대한 다양한 정보를 수집하여 빅데이터 분석을 실시합니다. 이를 바탕으로 부동산 시장의 동향을 파악하고, 부동산에 대한 수요와 공급의 균형을 유지하면서 가격 안정화와 투자 전략을 제시합니다. 
부동산 빅데이터는 부동산 시장 동향 예측에 많은 도움을 줍니다. 예를 들어, 산업용 부동산이나 상가, 아파트 등 각 부동산의 매매/임대 거래 현황, 거래 가격, 전세 시세 등을 수집하고 분석함으로써 시장 동향을 파악할 수 있습니다.

이를 통해 특정 지역의 부동산 시장의 거래량 및 가격 변동을 예측할 수 있습니다. 또한, 인구 통계학자료와 연계하여 인구 수 변동, 유행 등의 요인도 분석하면 더욱 정확한 예측이 가능합니다.

예를 들어, 기상청이 발표하는 내일의 날씨 정보와 부동산 빅데이터를 연계하여 내일의 날씨에 따른 상권 거래량 예측 모델을 개발할 수 있습니다. 또한, 소셜 미디어에서의 발언과 검색어 등도 수집하여 관련 기사 검색 추세와 함께 분석하여 부동산 시장 동향을 파악할 수 있습니다.

이와 같이 고도화된 부동산 빅데이터 분석 기술은 부동산 시장의 변동성 및 흐름을 파악하고 적절한 투자 시기를 예측하는 데 큰 도움을 줍니다. 이를 기반으로 부동산 투자 판단을 하면 좋을 것입니다.

 

◈ '금융 빅데이터'로 개인신용 평가 예측 모델 개발

금융업계에서는 개인신용평가 등급을 예측하는 빅데이터 모델을 개발하고 있습니다. 수집된 다양한 금융 정보를 분석하고, 이를 바탕으로 개인의 신용 등급을 예측하는 모델을 개발하여 개인신용평가 시스템을 운영합니다. 박위의 예시에서 볼 수 있듯이, 빅데이터 분석을 통해 대내외 경제기획 수립에 많은 도움이 됩니다. 데이터 수집 및 분석, 예측 모델 개발 등을 수행해 이를 국가 내에서 경제전략 및 정책수립에 활용하면서 건강한 경제성장을 이루어낼 수 있다는 것입니다.

금융 빅데이터를 활용하여 개인의 신용 평가를 예측하는 모델을 개발하는 것은 매우 유용합니다. 예를 들어, 대출 신청 고객의 대출 상환 이력, 수입과 지출 패턴, 과거 신용 점수, 직업, 직종 등과 같은 다양한 정보를 수집하여 분석함으로써 개인의 신용도를 판단할 수 있습니다. 먼저, 고객의 대출 상환 이력을 분석하여 연체 및 부도 등의 위험을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 대출 상환 능력과 신용 위험도를 예측할 수 있으며, 이를 바탕으로 대출 심사를 수월하게 진행할 수 있습니다.

또한, 고객의 수입과 지출 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 부채 상환 능력과 각종 지출 패턴 등을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 지출 패턴에서 도박, 술 음료 및 불량식품 등 위험한 소비 패턴이 나타날 경우 높은 신용 위험도를 나타내게 됩니다.

또한, 고객의 직업, 직종, 연령, 교육 수준 등의 정보를 수집하여 이를 바탕으로 고객의 신용 위험도를 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 대출금 이자율 결정, 보증 수수료 결정 등에 활용할 수 있습니다.

이와 같이 모으고 분석한 데이터를 인공지능 알고리즘 등을 활용하여 예측 모델을 구축하면, 개인의 신용 평가를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 고객의 상환 능력을 예측하고 적절한 대출 상품을 제공할 수 있으며, 고객은 보다 안정적인 대출이 가능합니다.

한국의 금융권에서는 이미 금융 빅데이터를 활용한 개인 신용 평가 예측 모델 개발 사례가 있습니다. 예를 들어, KB금융그룹은 금융 빅데이터를 활용하여 대출 상환 예측 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 대출 상환 고객의 상환 이력, 수입 및 지출 등의 정보를 수집하여 분석하고, 이를 인공신경망 알고리즘을 활용하여 예측 모델을 구축하였습니다.

이 모델을 적용하여 대출 상환 예측 정확도를 68%에서 85%로 향상시켰으며, 대출 심사 시 신용 평가 과정을 단축하여 대출 서비스 제공 시간을 단축하였습니다. 또한, 이를 통해 고객 신용 위험도에 따라 대출 이자율을 자동 조정할 수 있어 고객의 대출금 이자를 낮출 수 있게 되었습니다.

또한, NHN이나이스페이먼츠는 개인의 지출 패턴과 결제 이력을 수집하여 이를 기반으로 개인 신용 점수를 산출하는 모델을 개발하였습니다. 이를 활용하면, 개인의 생활 습관과 소비 패턴을 분석해 보다 정확한 신용 점수를 도출할 수 있으며, 이를 토대로 경제 활동성 높은 고객 우대 대출 상품을 제공함으로써 수익성을 증대시킬 수 있습니다. 이처럼 금융 빅데이터의 활용으로 개인 신용 평가 예측 모델을 개발함으로써 신용 위험 관리 및 대출 심사 과정을 향상시키는 등 다양한 효과를 얻을 수 있습니다.