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E-저널 2016년 ISSN 2465-809X(Online)

제11호(05월) | 대한민국 해군의 빅데이터 활용에 대한 제언

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Written by 정환식 작성일16-06-08 10:15 조회2,906회 댓글0건

본문

                         대한민국 해군의 빅데이터 활용에 대한 제언


정환식(국방대학교 운영분석박사)


Ⅰ. 서론

  최근 우리 사회는 과거와는 비교할 수 없을 정도의 많은 정보가 생성되고 있다. 이는 일상생활에서 다양한 스마트 기기의 활용이 보편화됨에 따른 자연스러운 현상이라고 볼 수 있다. 빅데이터란 “기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술”라고 정의된다. 빅데이터가 등장하게 된 배경은 IT기술의 발전에 따라 다양한 데이터의 폭발적인 증가에서 기인되었다고 볼 수 있다. 또한, Hadoop 및 R같은 오픈 소스의 기술발전에 힘입어 데이터로부터 유의미한 결과를 도출할 수 있기 때문이다.


  現 정부는 창조경제의 핵심 사업으로 의료·건강, 과학기술, 정보보안, 제조, 소비·거래, 교통·물류 등 6대 산업에서 빅데이터 활용을 활성화하겠다고 언급했다. 이와 더불어 국방부는 국방 全 분야에 창의성과 과학기술을 융합시켜 혁신적 국방가치를 창출하기 위해 창조국방을 적극적으로 추진하고 있다. 정보통신(ICT)과 사물인터넷(IoT)을 기반으로 하는 ‘스마트 국방’ 구현을 위해 빅데이터 활용은 더욱 더 강조될 것이다. 이에 따라 대한민국 해군의 빅데이터 활용 방안을 제안하고자 한다.  


Ⅱ. 본론

  1. 빅데이터 특성


  빅데이터의 특성은 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 정의 될 수 있다. 웹의 발전과 함께 스마트폰의 보급으로 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 조직 內 관계형 데이터 분석 뿐만 아니라 SNS 등의 다양한 데이터를 처리하는 기술과 능력도 요구되고 있다. 이와 더불어 데이터를 정리, 통합하여 활용하는데 걸리는 시간이 중요해졌다. 예전에는 어제의 데이터를 가지고 오늘 활용한다면, 빅데이터는 현재의 데이터를 처리하는 실시간 데이터를 의미한다.

 

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<그림 - 1> 빅데이터 특성

 

(출처 : 산업 지각변동의 진원, 삼성경제연구소, 2012)

 

2. 빅데이터 분석기법

  빅데이터 분석기법은 기계학습 및 데이터 마이닝 분야에서 이미 사용되던 기법들이며, 이를 대규모 데이터 처리에 맞도록 알고리즘을 개선하여 적용시키고 있다. 최근에는 소셜 미디어와 같은 비정형 데이터의 증가로 소셜 네트워크 분석, 군집분석, 텍스트 및 오피니언 마이닝 등이 주목을 받고 있다.
  소셜 네트워크 분석은 소셜 네트워크 연결구조 및 연결강도 등을 기반으로 사용자의 영향력을 측정하여, 소셜 네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브 역할을 하는 사용자를 찾는데 주로 활용된다. 
  군집분석은 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군을 발굴하는데 사용된다. 예를 들어 트위터 상에서 주로 사진·카메라에 대해 이야기하는 그룹이 있을 수 있고, 자동차에 대해 관심 있는 그룹이 있을 수 있다. 군집분석을 통해 관심사나 취미에 따른 그룹을 분류할 수 있다.
  텍스트 마이닝은 비·반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내는 등 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어를 분석하고 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용되고 있다. 주요 응용분야로 문서 분류, 문서 군집, 정보 추출, 문서 요약 등이 있다.
  오피니언 마이닝은 소셜미디어 등의 정형·비정형텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별하는 기술로 특정 서비스 및 상품에 대한 시장규모 예측, 소비자의 반응, 입소문 분석 등에 활용되고 있다. 정확한 오피니언 마이닝을 위해서는 전문가에 의한 선호도를 나타내는 표현·단어의 축적이 필요하다.

  3. 빅데이터 활용사례

    가. 구글 독감 트렌드 분석

  구글은 일반적으로 사람들이 감기에 걸리면 병원에 가기 전 “독감치료” 또는 “독감 증상”과 같은 단어를 검색한다는 점을 착안하여 2008년부터 검색정보와 위치를 기반으로 독감 바이러스 확산 상황을 알려주는 서비스를 제공하고 있다. 구글의 독감 트렌드 분석은 美 질병통제본부 예측결과와 유사하였으며, 18개 국가를 대상으로 매일 업데이트는 최신 상황을 제공할 수 있게 되었다.

 

 

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<그림 - 2> 구글 독감 트렌드 분석

 

나. 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’


  IBM 연구소가 개발한 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’은 인간의 언어에 대한 이해를 기반으로 방대한 정보를 빠르게 검색하는 빅데이터 기술을 기반으로 한다. 왓슨은 2011년 2월 미국에서 인기있는 ‘제퍼디’ 퀴즈쇼에 출연하여 승리를 했다. 왓슨은 4테라바이트(TB)의 디스크 공간에 저장된 2억 페이지에 달하는 컨텐츠를 활용하여 문제를 해결한다. 왓슨은 프로그램을 수정하면 다양한 분야에 응용될 수 있다.

 

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<그림 - 3> 슈퍼컴퓨터 왓슨

 

다. Eglin 美 공군기지 에너지 절감


  플로리다에 위치한 에글린 美 공군기지에서는 McKennyt사의 빌딩 소프트웨어를 사용하여 100개의 건물에 20,000개 이상의 센서를 설치하여 전원스위치, 밸브, 온도조절장치, 에어컨 등으로부터 에너지 소비에 대한 데이터를 수집하였다. 연간 난방, 환기, 에어컨 사용에 대해 과거 대비 현재 사용량을 비교할 수 있는 기능을 구현하여, 한 해 동안 250만 달러의 비용을 절감하였다.  


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<그림 - 4> Eglin 공군기지 에너지 절감

(출처 : 김수환, “국방분야 빅데이터 적용사례 연구”, 국방관리대학원 학술세미나, 2015)

 

Ⅲ. 결론 

  현재 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있으며, 국방부 또한 빅데이터를 통해 국방의 효율화를 추구하고자 한다. 이에 따라 대한민국 해군도 국내·외 빅데이터 적용사례를 참조하여 다양하게 활용할 필요가 있으며, 현재 우리 해군이 활용 가능한 분야를 <표 - 1>과 같이 정리해보았다.

<- 1> 대한민국 해군의 빅데이터 활용방안

 

구 분

운용 체계

활용 분야

작전·훈련 분야

· 해군지휘통제체계(KNCCS)

· 함정 전투체계

· 청해모델(연습용)

· 해군작전분석모델(분석용)

· 상황 분석

· 함정별 경비 패턴

· 실사훈련 결과에 따른 무장별

명중률 및 피해율

군수 분야

· 장비정비정보체계

· 국방 물자정보체계

· 국방 탄약정보체계

· 고장율 및 부품 소요량 예측

인사 분야

· 국방인사정보체계

· 인성검사

· 보직 및 진급선발

 


작전·훈련 분야에서는 해군지휘통제체계 및 각 함정의 전투체계에 저장되어 있는 기동 관련 LOG 데이터를 통합하여 해역별·시기별 함정들의 기동 패턴을 종합적으로 분석함으로써 최적의 경비 방안을 도출하는데 적용할 수 있을 것이다. 또한, 다년간의 전투탄 실사훈련 자료를 통해 무장(함포, 유도탄)의 명중률 및 피해율을 산출하여 M&S 입력자료로 활용함으로써 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 


  군수 분야에서는 장비 운용시간 및 운용환경 등의 데이터를 고려하여 고장율에 따른 부품 소요량을 정확하게 예측할 수 있을 것이다. 동일하게 생산된 부품일지라도 각 부품의 수명은 운용시간 및 환경에 따라 다를 수 있다. 따라서, 부품 및 장비의 수명은 고정된 상수가 아니고 특정한 분포를 따르는 확률변수를 적용하여 부품의 교체시기를 신뢰성 높게 예측할 수 있을 것이다. 또한, 센서 빅데이터 기술을 활용하여 장비에 부착된 센서에서 송신하는 정보를 실시간으로 분석하고 고장상태를 조기에 파악할 수 있을 것이다. 이와 같이 장비의 고장 발생을 사전 예방함으로써, 임무수행 제한요소를 방지할 수 있을 것이다. 일본의 콤트렉스(코마츠 장비추적시스템)는 장비 가동상태 및 고장부위, 정비주기 등을 양방향으로 송수신하여 최적의 장비상태를 유지하고, 사전 정비를 통해 장비 기동시간을 늘리고 있다.


  인사 분야에서는 현재 구축되어 있는 국방인사정보체계 內 DB 및 인성검사 결과를 필요에 따라 조합하여 보직 및 진급 선발 등에 적용할 수 있을 것이다. 이외에도 빅데이터 활용 분야는 매우 다양할 것이다. 


  빅데이터는 국방 全 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 현재 대한민국 해군은 많은 양의 데이터를 보유하고 있으나, 이를 동시에 통합적으로 관리하여 유의미한 결과를 도출할 수 있는 인프라는 미흡한 실정이다. 미래에는 ‘직관’ 보다는 '데이터에 의한 분석결과'가 중요시될 것으로 예상됨에 따라 우리 해군도 빅데이터 활용방안에 적극적인 관심을 가져야 할 시점이라고 생각된다.    



<참고 문헌>


1. 김수환, “창조국방 실현을 위한 빅데이터 적용 발전방향 : 국방분야 빅데이터 적용사례 연구”, 국방관리대학원 학술세미나, 2015.

2. 김성우·김각규·윤봉규, “국방분야 빅데이터 분석의 활용가능성에 대한 고찰”, 한국경영과학회지, 제39권 제2호, 2014. 

3 김정경, “국내·외 빅데이터 동향 및 성공사례”, Industrial Engineering Magazine, 

  23(1), 2016.

4. 구진곤·유기용·김영훈·안진희, “빅데이터와 군수분야 적용방안”, 한국방위산업진흥회, 국방과 기술, Vol.446, 2016.

5. 삼성경제연구소, “ 빅데이터 : 산업 지각변동의 진원“, 2012.

6. Big Data : The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity,   

   McKinsey&Company, 2011.

7. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B9%85_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0

 

 


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