데이터 사이언스에 대한 개념 및 소개

1. Data Science
조명대
(서울대 융합과학기술대학
원)

2. ü 다양하게 바라보라
ü 원본이냐 복제냐 It doesn’t matter?
ü 사용하고 또 사용하라
ü 어차피 보는 사람의 마음에서 모든 조합을 한
다
ü 내 생각을 강요하지 마라
ü 예술품의 모듈화
ü 기술의 모듈화
ü 잘게 나누어 재조합해서 주관적으로 보게도
하라
ü 수동정형화 -> 스스로 다변화된 지식 창조하
는 플랫폼방식으로의 패러다임 변화
ü 따라서 데이터를 용도에 따라 다양한 형태로
활용할 수 있는 능력을 기르자.
ü http://videocooki.com
인간 표현 욕구의 인지적 변화: 예술작품 vs 데이터

3. Data Science 모델 (i)
구조화
(Unadulterated) Raw Data
Database Ontology Network 모델
분석 / 의미추출 / Creative Thinking
데이터를 저장하고
잘 간추려서
풀어내고 (분석하고)
(사고) 확장 시키고
창조적인 생각 가능하게
창의적 융합 능력을 배양하게 해주
는
상생의 데이터생태계 /플랫폼
Associative연결 패턴화
추상화 개념화→
Value
새로운 가치/질서에 따라 다시 형상화
질서
무질서
문제점파악 개념적모델→→
웹을 만나 공유/공개
Integration / Linked Data / Visualization / Data Storytelling

4. Think
Flow
Innovative
Creativity
Data
Informatio
n
Knowledg
e
Think

5. Information
Information in CONTEXT
Knowledge
Think
Very Dirty Data
Data
DIKT - 창조적인 생각

6. ü 추상할 수 있는 능력이 바로 그 첫걸음
이다.
창조의 종류
가치 / 감성 / 창의성 중심

7. • 추상: 뽑을 抽 이미지 象
• 핵심을 뽑아내고 본질을 간추리는 능력
추상이란?

8. • 세상은 복잡하고 방대하지만
추상은 간추리고 / 연역은 풀어낸다
• 이렇게 지식이 만들어지고 (웹의 등장으로) 계통
이 넓어져서 새로운 데이터 중심의 학문의 세계가
펼쳐진다.
• Data Science
– Making big data Small
ü 무질서/ 혼잡 -> 질서
ü 새로운 데이터 분석을 요구한다
ü 살아있는 인간을 중심에 둔 '의미의 귀환

9. 1. 융합형 창조
문제점 파악
추상
다양한 Interface
사고의 확
장
융합형 창
조
- 답을 찾게 하자
- 질문하고, 풀어나가면서 사고의 확장
- 창의성 개발

10. 1차왕자
의 난
가해자?
피해자?
그 당시의 정승은?일어난 장소?
다음 사건?
의문의 창출(사고의 확장)

11. 철학에서
의 추상
과학에
서의 추
상
예술에서
의 추상
문학에
서의 추
상
수학에서
의 추상
ü 융합은 다른 것을 다르게 보는

12. • 인터페이스를 어디에 어떻게 둘 것인가에 따라 융합형 창
조의 모습이 달라질 수 있다.
• 서로 다름을 인정할 수 있는 마음과 다른 곳에서 바라볼
수 있는 능력배양
• 전문성의 경계를 넘나들 수 있는 능력
• 조직적인 연습이 필요하다
• A third culture

13. • 아이디어는 하나의 개체가 아니다. 그 보다는 하나의 무리에 가깝다
• 집단지성 중, 구성원들의 ‘의도적인’ 협력에 의해서 이루어지는 창조
• 유동적 네트워크: 자유로운 공간에서 넘치는 정보를 공유하라
• 혁신은 현미경이 아니라 회의테이블에서 시작된다. ( Show & Tell)
• 네트워크는 붐벼야 한다.
2. 군집형 창조

14. " 세종대왕
피카소
" Edison
" Tim Berners-Lee
" 라이너스 토발즈
" 강남스타일
" 엘비스 프레슬리
" 윤영민 이영환 김학래 송인혁 노지훈
통념/기존 관념의 배반자들

15. " 사대주의가 팽배하던 그 시절 ...
" " ... 오랑캐의 글을 만드시렵니까?"
" 기존의 질서: 명나라
" 아마 세종은 적어도 동양의 문자를 참조했을 것이다.
" 이 점이 이들의 천재성을 보여준다 / 세계의 문명을 비빔밥처럼
섞고 녹이고 빌려서 우리말을 완벽하게 표기하는 가장 완벽한
글로 재창조
세종대왕과 집현전 학사

16. Picasso
• 피카소는 있는 그대로 그
리지 않는다. 강조 및 과감
한 생략으로 특정 요소만
을 뽑아내서 그렸기 때문
에 추상화가이다.
• Cubism
• 추상화가

17. “천재는 1프로의 영감과 99프로의 노력으로 이루어진다
”
• 이 말은 과학지식의 부족으로 비합리적인 방법을
사용했던 에디슨이 테슬라의 조롱을 전해 듣고 반
격하여 한 말이다. 그러나 이론적으로는 테슬라가
옳다.
• 에디슨이 말한 1프로의 영감도 패턴인식을 활용
한다는 점에서 연역추론에 해당된다. 귀납은 보조
수단에 불과하다.
• 그러나, 사업가로는 에디슨이 성공했다. (왜? Sw
arm creativity를 활용)
– Menlo Park / William Hammer, Charles Hammer

18. • CERN
• 새로운 정보 조직법의 필요성 절감
(서로 다른 데이터 포맷, 서로 다른 OS 등)
• Vague, but exciting!
• 인터넷 플랫폼의 개방된 프로토콜 위에서 자유롭게 작업
• url, http, html
• COIN형성 (Dan Connolly, Pei-Yuan Wei 등)
• Browser? Marc Andreeseen’s Mosaic
(Ian Richie 의 유명한 이야기) /
http://www.ted.com/talks/ian_ritchie_the_day_i_turned_down_tim_berners_lee.html
• Mash up의 대가/ Bush+Englebert+Nelson
• www/ W3C / Linked Data
Tim Berners-Lee

19. 강남스타일
- Crowd Sourcing
- Open

20. "
엘비스 프레슬리
Forrest Gump

21. • 윤영민
– 정보사회학 페이지 / 신뢰형성 / boundless
• 이영환
– Productive Analytics and Big Data 그룹 / Civic Action
• 김학래
– OKF Korea organizer / 수많은 Hackerthon
• 송인혁
– 스파크 저자 및 TED 전도사
• 노지훈
• - Prezi 소개 및 전파 /
=> Creativity형성에 큰 역할
COINs

22. 3.진화형 창조
스티븐 존슨: 아이디어는 어느 순간에 반짝 생각나는 것이 아니라
시간이 흐르면서 진화하고 발전해 나간다.

23. 4.연결형 창조
천천히 진화하여 새로운 연결을 만든다
아이디어를 보호하는 것이 아니라 연결함으로써 더 나은 것을 얻을 수 있다.
좋은 아이디어는 연결, 융합, 재결합을 필요로 한다.
개념적인 경계를 가로지르면서 재발명된다.

24. 4.연결형 창조 (ii)
그리거슨 교수는 저서 ‘이노베이터 DNA’
혁신적인 리더들에게 발견되는 다섯 가지
능력
- 연관되는 주제를 연결하기
- 자주 질문하기
- 심도 있게 관찰하기
- 다양한 그룹의 사람들과 소통하기
- 끊임없이 실험하기

25. • 다른 사람이 알고 있는 것을 재빨리 동기화
– Royal Society
– 학회설립
– 책은 느리다 / 학회지발간하자
– 1665 Philosophical Transaction
Invisible College 형성

26. • 다른 사람이 알고 있는 것을 재빨리 동기화하자
• 2012 Dialog 2권
– The third place / The third culture
– 정보사회학 페이지 / 예측분석 및 빅데이터 그룹
– 데이터사이언스 학회 설립
– 책은 느리다 / 학회지발간
이제 SN Invisible College 형성됨

27. 학회 모델 (송영우 모델)
Small Data
Big Data
Social Data
Open Data
연구/개발
교육 활용
정책/제도
학회
시민
기업활동/NGO
대정부활동
(지방자치단체)
학교/학계/연구소
국내
해외

29. Data S
cience
Math
Statistics
Advanced
Computing
Visualization
Hacker
Mindset
Sociology
Information S
cience
Domain
Expertise
Data Engine
ering
Medical
Healthcare
Data Science 모델 (ii)

30. - 데이터를 대용량으로 저장할 줄 안다
- Data Integration, Data Aggregation 할 줄 안다
- 알맞은 질문을 던져 데이터를 얻어내 분석할 줄 안다
- 아이디어를 키워낼 줄 안다
- 데이터 관리와 유지를 할 줄 안다
⇒ 데이터를 모으고, 정렬하고, 저장하고, 가공하고, 정제하
고, 분석하고, 탐구하고, 시각화하고, 공유하고, 의미를 발굴
예) Palantir: 빅 데이터 활용하여 금융사기 및 테러범 검거
에 사용 (http://en.m.wikipedia.org/wiki/Palantir_Technologies)
(http://www.palantir.com/)
Data Scientist

31. - Are you interested in how things are related with each oth
er?
- Do you want to analyse trends and correlations in RDF da
ta?
- faceted exploration of RDF data by representing facets as
nodes in a graph visualization
- known interaction concepts to allow hierarchical faceted e
xploration of RDF data.
Data Scientist (ii)

32. • Don’t be a STAR, be a GALAXY
• 아낌없는 나눔
• 협업을 통한 끊임없는 노력
• TED-like Presentation
• Exponential.ly-like small meet up
• Start-up Community 지원
운영의 핵심

33. • 교학상장 (敎學相長)
• 준비된 Database Nation(Garfinkel, 2008)
• Data-driven Innovation 추구
• 새로운 정보생태계/플랫폼 확립의 초석
• 새로운 과학적 연구방법론 대안제시
Vision

34. • 정치권력의 소재와 성격
– 국가 전반의 데이터 활용 체계 확립
– 공공정보 개방과 공유
• 사회 조직의 이노베이션
• 기업과 공공 기관의 구조와 업무과정
– 제품과 서비스 등에 광범위한 변화 (Zappos 등)
– 전략수립, 의사결정, 프로세스 최적화 (Process Innovation 3.0),
– 똑똑한 기업 (Smart Enterprise)
전망

35. • 다양한 융복합시도
– 인식의 전환과 함께 법제도의 개선
• Open data policy 도입 지속적인 촉구
• Best Practices 발굴 및 확산 (예:U-healthcare)
• 데이터 수집, 관리, 분석 및 활용 기술의 개발과 확산
– Data Scientist, Modeller, Data Journalist 육성 프로그램
• 데이터 사이언스 모델 진화… 발전 … 영역간 협조유도
• Solution Consulting / ASP 컨설팅 (Analytics Strategic Planning)
• 데이터 사이언스의 제도화
• 해외 관련 기관, 단체 및 전문가와의 교류
• 지속적인 Hackerthon, meetup 유치 지원 (장소, 재원)
학회 구체적활동

36. • 오픈데이터(Open Data)
• 링크드데이터(Linked Data, Linked Open Data)
• 소셜네트워크분석(SNA)
• 시민참여(Civic Engagement)
• 고객참여(Customer Engagement)
• Smart Government / Smart Enterprise)
• 이노베이션(Innovation)
• 정보보호(Information Security)
• 프라이버시(Privacy)
• 자유(Freedom)
구체적영역

37. 모임의 해외사례

38. Start-up Community
Chance to kickback, learn, be inspired and connect with like-mind
ed people

39. • 군자는 서로 다른 소리를 모아서 위대한 지휘자처
럼 위대한 화음을 만들어 낸다. 하지만 같음을 강요
하지는 않는다.
화이부동(和而不同)하자
• 교학상장 (敎學相長)
– 화합하려면 상대방을 인정.
– 상대방은 나와 다른 사람이라는 것을 전제.
– 화합은 다양성을 인정하는 것을 기본.
– 추구하는 목적이 다르기 때문에 데이터를 다양하게 바라
보게하자.
– 그렇게 놀 수 있는 데이터 플랫폼을 만들자