빅데이터

1. 88 제 부 지능정보기술1
제1절 추진 현황
시장 및 산업 현황1.
가 해외.
시장조사기관에 따르면 년 세계 빅데이터2015
시장 규모는 억 달러에서 억 달(Big data) 170 220
러 수준6)으로 조사됐다 시장조사기관마다 다소 규.
모의 차이는 있으나 공통적으로 세계 빅데이터 시장이
높은 성장률을 보일 것으로 예상하고 있다.
뉴 밴티지 파트너 가 종(New Vantage Partners)
합경제잡지 포천 에서 선정한 대 기(Fortune) 1,000
업을 대상으로 조사한 결과에 따르면 기업 활동에,
빅데이터를 활용한 기업 비율은 년 에서2014 48.2%
년 로 크게 상승한 것으로 나타났다 그2015 62.5% (
림 참조1-1-4-1 ).
빅데이터 기술에 대한 관심이 증대되고 관련 산업
이 성장함에 따라 다양한 분야의 기업들이 빅데이터
시장으로 진출하고 있다 막대한 자본을 투입해 빅.
데이터 분석 기술을 고도화하거나 우수 기술을 보유
한 스타트업을 인수합병하는 등 선도 기업으로 성장
하기 위해 많은 투자를 하고 있다 년 말 기준. 2014
으로 글로벌 상위 개의 신생 빅데이터 업체가 확보4
한 투자액은 약 억 달러에 달하고 있으며 년700 , 2015
미국의 기술 관련 벤처 캐피털(VC, Venture Capital)
의 투자액 중 억 달러 가 빅데이터 스타11.3%(66.4 )
트업에 투입되는 등 전 세계적으로 빅데이터에 대한
관심이 증가하고 있다.
반면 리서치의 보고서에서는 년 세계SNS 2016
빅데이터 시장의 규모가 억 달러 이상으로 년460 2015
대비 배 이상 성장한 것으로 조사됐다 그러나 빅2 .
데이터 영역은 이제 겨우 시작 단계에 접어들었으며
실제 성장세는 아직 시작하지도 않았다고 전망하고
그림 1-1-4-1 빅데이터 활용 수준 2013-2015 단위( : %)
출처: NewVantage Partners LLC, Big Data Executive Survey 2016.1.
6) 억 달러 위키본 약 억 달러 스태티스타 억 달러IDC 169 , (Wikibon) 220 , (Statista) 226
제4장 빅데이터

2. 89제 장 빅데이터4
있다 또한 년 말 기업들은 빅데이터 하드웨어. 2020 ,
소프트웨어 그리고 전문 서비스 등 빅데이터 관련,
투자에 억 달러 이상을 사용할 것이라고 추정하720
면서 현재 시장은 하드웨어 판매 전문 서비스가 대,
다수를 차지하고 있지만 년 말에는 소프트, 2020
웨어 시장이 억 달러 이상 차지하면서 하드웨어70
투자를 능가할 것이라고 예측했다 또 다른 조사 기.
관인 미국 지디넷 은 빅데이터 및 분석 시장(ZDNet)
이 년까지 억 달러 규모 연평균 성장률2019 1,879 (
로 성장할 것으로 전망했다50%) .
이와 같은 빅데이터 산업의 급성장에 선제적으로
대응하기 위해 선진국들은 자국 내 빅데이터 산업
활성화와 글로벌 경쟁력 강화를 통해 글로벌 시장에
서의 조기 선점을 위한 정부 차원의 다양한 정책을
추진 중이다.
나 국내.
한국 가 년 발표한 국내 빅데이터 기술IDC 2015 ‘
및 서비스 시장 전망 보고서에 따르면 년 국내’ 2015
빅데이터 시장은 억 원 규모로 부문별로는 인1,558
프라 소프트웨어 서비스(51.4%), (20.9%), (27.7%)
순의 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 2018
년까지 연평균 로 증가하여 억 원 규모26.4% 3,117
에 이를 것으로 전망했다 그림 참조( 1-1-4-2 ).
미래창조과학부 년 빅데이터 시장 현황조‘2015
사 에서는 년 국내 빅데이터 시장 규모가’ 2015 2014
년 대비 이상 성장한 억 원 규모로 조사30% 2,623
됐다 부문별로는 스토리지 규모가 약 억 원으로. 706
가장 높고 소프트웨어 억 원 서버 약 억 원, 603 , 580
으로 조사됐다 그림 참조( 1-1-4-3 ).
국내 빅데이터 시장 부문별 비중을 분석해 보면
인프라 관련 투자가 이상으로 높은 비중을 차50%
지하고 있는 반면 소프트웨어 서비스에 대한 투자, ,
비중은 낮아 시장 성숙도 측면에서 여전히 도입 초기
수준으로 판단된다 그러나 빅데이터 관련 투자가.
매년 두 자릿수 증가율을 보이고 있고 꾸준한 정부
의 빅데이터 관련 분야 투자가 시장 성장 동력을 제
공하고 있어 실질적인 인프라 구현 단계로 접어든
것으로 예상된다.
기술 및 서비스 현황2.
∙ 빅데이터 기술 진화에 따른 사용자 저변 확대
가트너 가 매년 발표하는 신기술 하이프(Gartner) ‘
사이클 에 따르면 빅데이터 기술은 년 거품 제거’ 2014
기간인 각성 단계에 접어든 것으로 나타났으나 년2015
그림 1-1-4-2 국내 빅데이터 기술 및 서비스 시장 전망
단위 억 원( : )
출처 한국 국내 빅데이터 기술 및 서비스 시장 전망: IDC, , 2015.10.
그림 1-1-4-3 국내 빅데이터 시장 추이 및 시장 구성
단위 억 원( : , %)
출처: 미래창조과학부 한국정보화진흥원 년 빅데이터 시장현황조사, 2015 ,･
2016.1.

3. 90 제 부 지능정보기술1
에는 신기술 하이프 사이클에서 사라졌다 대신 빅.
데이터 활성화 요소인 머신러닝 직접 시행하는 고급,
분석 시민 데이터 과학 등이 새롭게 등장했다, .
이것은 빅데이터가 이제 신기술 범주를 벗어나 디
지털 혁신 디지털이라는 커다란 흐름을 만들어가는,
핵심 동력으로 자리 잡았음을 의미한다 한 마디로.
빅데이터 기술의 업그레이드와 사용자 저변 확대가
동시에 진행되고 있는 것이다.
이러한 변화는 국내 선두 기업들에서도 나타나고
있다 한국 조사 결과에 따르면 국내 선두 기업. IDC
들에서는 빅데이터 기술을 활용하여 비즈니스 의사
결정에 있어 적시에 정보를 얻거나 시장 상황에 신
속한 대응을 위한 방안을 모색하고 있으며 비즈니,
스 성장 기회를 식별할 수 있는 데이터 아키텍처에
대한 투자를 강화하고 있는 것으로 나타났다 또한.
하둡 과 같은 오픈소스 빅데이터 처리 프(Hadoop)
레임워크가 비용과 확장성 측면에서 시장의 신뢰를
얻어감에 따라 이와 연계하여 기존에 보유한 데이,
터 분석 인프라를 확장하는 방식으로 수요가 구체화
되고 있다고 전했다.
∙ 인메모리 에서 실시간 데이터 처리(In-Memory)
빅데이터 기술은 하둡을 비롯하여 기존의 분석 기
술 데이터 처리 기술 등 다양하게 존재한다 하둡은, .
다양한 속성을 가진 빅데이터를 처리하기 위한 새로
운 방법이 요구되면서 각광받기 시작한 기술이다.
빅데이터 초기에는 병렬 데이터 처리 기술인 맵리듀
스 를 이용하여 큰 데이터를 처(MR, MapReduce)
리하는 것이 유일한 목표였지만 개발의 편의성과 더
빠른 처리를 위해서 기술이 등장SQL on Hadoop
했다 또한 최근에는 일괄 처리 대신 실시간 처리를.
위한 오픈소스 스톰 이 등장하고 있다 이와(Storm) .
같이 빅데이터 기술은 하둡의 핵심 기술로 정형 비･
정형 데이터의 저장 처리에 매우 효율적인 분산 파･
일시스템인 하둡 파일시스템(HDFS, Hadoop File
S 과 맵리듀스에서 시작하여 인메모리ystem) (In
에서 실시간 데이터 처리로 빠르게 발-Memory) 전
하면서 하나의 셍태계 를 이루며 더욱(Ecosystem) 성
장하고 있다.
∙ 향후 년을 이끌 빅데이터 기술10
빅데이터 관련 기술은 변화가 빠른 엔터프라이즈
기술이다 향후 수년 동안 기술 업그레이드와 교체.
가 빅데이터 도입의 성공과 실패를 좌우할 수도 있
다 이에 전문가들은 년까지 교체를 고려해야 할. 2018
기술들로 맵리듀스 스톰 피그 자바 테, , (Pig), (Java),
즈 우지 플룸 을 꼽고 있다(Tez), (Oozie), (Flume) .
이 기술 외에도 구식이지만 완벽한 대안 기술이 구,
현되지 않아 입지가 남아 있는 기술들인 하이브
( 하둡 파일시스템 등도 향후 교체에 대비해야Hive),
할 기술들로 보고 있다.
포레스터 리서치 는 향후 년(Forrester Research) 5
까지 성장세를 지속할 것으로 예측되는 기술을 중심
으로 향후 년을 이끌 빅데이터 기술을 선10 Top 10
정했다 그림 참조( 1-1-4-4 ).
그림 1-1-4-4 빅데이터 기술 분야의 비즈니스 가치 평가 및
수명 주기
출처: TechRadar, TechRadar: Big Data, Q1 2016, 2016.

4. 91제 장 빅데이터4
그 결과 예측 분석은 향후 년간 안정적 성장세10
와 비즈니스적 가치가 높은 기술로 선정됐고 고객의
최대 관심 기술로는 데이터 탐색 및 통합(Data
을 통한 고급 분석 기술인discovery, integration)
것으로 나타났다.
∙ 선진국 대비 상대적으로 낮은 국내 빅데이터 기술
수준
미래창조과학부와 한국정보화진흥원이 국내 빅데
이터 관련 사업자를 대상으로 조사한 국내 빅데이터
기술 수준을 살펴보면 관련 솔루션 및 시스템에 대,
한 기술 수준은 평균 이상을 나타내고 있으나 서비
스와 관련된 데이터 거래 분석 서비스 컨설팅 서비, ,
스 등의 기술 수준은 낮게 나타났다 선진 기술 수준.
을 으로 봤을 때 국내 기술 수준을 공급 기업은100
수요 기업은 로 평가하고 있다 국내 기술62.6, 60.4 .
과 선진 기술의 수준 격차는 각각 년 년으로3.3 , 3.2
년 조사 결과와 차이가 없는 것으로 나타났다2014 .
선진 기술 수준까지의 도달 기간은 각각 년과3.6
년으로 평가했다3.5 .
국내 빅데이터 기술 수준이 선진 기술 대비 낮게
나타나고 있으나 프로세스별로 분석해 보면 소프트
웨어 수집 소프트웨어 저장 관리 소프트웨어, ,－ － ･
처리와 같이 대용량 데이터를 빠르게 저장하고－
처리하는 기술은 선진 기술과 비교했을 때 상대적
으로 양호한 수준으로 나타났다 반대로 가장 빠른.
기술 변화가 나타나는 서비스 분석 서비스 거래의,－ －
경우는 국내 빅데이터 활용 프로젝트 경험 부족 등
으로 상대적으로 낙후되어 있는 것으로 나타났다.
수요기업의 경우 선진국 기술 수준 대비 에도 도달40
하지 못하는 수준으로 평가했다 그림 참조( 1-1-4-5 ).
정책 현황3.
가 개요.
정부는 데이터가 새로운 가능성과 혁신적 가치를
제공할 것이라 확신하고 년 빅데이터를 활용, 2011 ‘
한 스마트 정부 구현 안 을 수립했다 이후 년( )’ . 2013
빅데이터 산업 발전 전략 을 발표하고 지속발전 가‘ ’ ‘
능한 생태계 조성 이란 정책 목표하에 국내 빅데이’
터 시장 창출 및 확대 기술 개발 및 경쟁력 강화, ,
전문 기업 및 인력 양성 글로벌 시장 진출 등을 추,
진 중이다.
빅데이터 정책은 생태계 측면에서 수요 공급 인, ,
프라 차원으로 추진된다 수요 차원은 빅데이터 시.
장 및 수요 창출을 위한 시범사업 추진과 빅데이터
그림 1-1-4-5 프로세스별 국내 기술 수준 평가
출처: 미래창조과학부 한국정보화진흥원 년 빅데이터 시장현황조사, 2015 ,･ 2016.1.

5. 92 제 부 지능정보기술1
분석 활용 지원을 위한 센터 운영 등을 주요 내용으･
로 하고 공급 차원은 빅데이터 인력 양성 빅데이터, ,
전문기업 육성 빅데이터 원천기술 확보를 위한 연,
구개발 본격화 등을 내용으로 하고 있다 인프라 차.
원은 빅데이터 유통 체계 정립 관련 제도 개선 빅, ,
데이터 인식 및 문화 조성 지원 등을 담고 있다.
년 월 발표된 전략 에서는 빅데이2015 3 ‘K-ICT ’
터를 대 전략 산업 중 하나로 선정했다 미래창조9 .
과학부는 한국정보화진흥원에 빅데이터 센K-ICT
터를 설립하여 제조 금융 유통 등 주요 산업 분야･ ･
별로 민간 부문의 수요를 일으키기 위해 여러 선도
사업을 추진하고 있다 반면 공공 부문에서는 행정.
자치부가 정부 에서 표방하고 있는 유능한 정부3.0
구현을 위해 데이터 중심의 정책 수립을 지원하고,
선제적인 공공 서비스 개발을 위해 통합전산센터에
빅데이터 분석과를 신설하여 빅데이터 분석 인프라
의 운영과 함께 주제별 분석을 수행하고 있다.
나 빅데이터 시범사업.
대표적인 빅데이터 정책인 빅데이터 시범사업 은‘ ’
년부터 교통 보건 안전 등 분야에서 사회현안2013 ･ ･
해결과 산업 적용을 위한 사업을 추진했다 년. 2014
에는 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하기 위해 유
통 관광 재난안전 분야 등에 대한 사업을 추진했다.･ ･
년에는 빅데이터 산업 활성화와 융합 신산업2015
창출을 위한 사업을 수행 년에는 빅데이터 산업, 2016
확산과 지능정보기술 적용 사업 데이터 거래중계,
사업을 진행 중이다.
년 빅데이터 시범사업1) 2015
년 사업은 민간의 빅데이터 수요 창출과 확2015
산에 가이드 역할을 할 수 있는 산업 선도형 빅데이
터 서비스를 개발하는 것을 목표로 추진했다 제조. ,
금융 에너지 등 주요 산업 분야에서 빅데이터 활성,
화를 위한 선도 프로젝트를 추진하고 산업 분야별,
로 빅데이터 활용 모델을 제시하여 서비스 확산을
도모했다 표 참조( 1-1-4-1 ).
년 빅데이터 시범사업2) 2016
년 사업은 크게 선도 시범사업과 산업 확산2016
사업 거래중개 사업으로 추진하고 있다 선도 시범, .
표 1-1-4-1 년 빅데이터 시범사업2015
업종 과제 내용 수행기관 참여기관( )
제조
∙제조 프로세스 분석을 위한 빅데이터 클라우드 서비스
클라우드 기반의 해양플랜트 공정 프로세스 관련 데이터 수집 분석을 통해 선박제조 공정－ ･
전반에 걸친 생산 효율화 제공
현대중공업 등(UNIST )
∙빅데이터 기반 선박 신수요 예측 플랫폼 및 서비스 모델 개발MRO
선박의 새로운 수요 데이터를 분석하여 선박산업 제품 기술 개발 대상과 수요를 예측하고,－ ･
운항 선박 데이터 분석을 통해 선제적인 선박 유지 보수 서비스 제공･
대우조선해양(더존비즈온등)
금융
∙빅데이터 분석을 통한 소비 트렌드 분석 및 예측 플랫폼 구축
소셜데이터 및 카드 결제정보를 통해 소비 유형 패턴을 분석하여 소비 트렌드 예측 및 고객－ ･
마케팅 제공
비씨카드(LG CNS)
에너지
∙빅데이터를 활용한 스마트 에너지 관리 서비스
유동인구 매출 등 중소 프랜차이즈 업체의 데이터를 활용하여 냉 난방 기기의 에너지 사용,－ ･
효율을 높이는 스마트 에너지 관리 서비스 제공
에스지에이 텔레콤 등(SK )
유통
∙빅데이터를 활용한 스마트 전시컨벤션 서비스 구축
기반 관람객 위치정보 이동경로 등 데이터를 분석하여 전시 콘텐츠 경로 안내 주변정보IoT , , ,－
등을 제공하는 스마트 전시컨벤션 서비스 제공
한화 코엑스S&C( )
출처 미래창조과학부 보도자료: , , 2015.5.

6. 93제 장 빅데이터4
사업으로는 지능정보를 비롯한 빅데이터 신기술을
적용하여 산업적 파급효과가 큰 우수 모델을 발굴하
여 상용화를 추진하고 산업 확산 사업은 대외적으,
로 경쟁력 강화가 시급한 금융과 제조 산업 내 핵심
프로세스에 대한 전략 모델을 개발하여 보급하는 데
중점을 두고 있다 또한 민간 주도의 데이터 거래.
활성화를 위한 데이터 거래중개 사업을 추진하고 있
다 표 참조( 1-1-4-2 ).
년 하반기에는 빅데이터를 활용한 스마트 서2016
비스 시범사업 차 을 추진하고 있다 기존 산업에(2 ) .
딥러닝 머신러닝 등의 지능정보기술을 적용하여 해,
당 산업을 혁신하거나 새로운 가치를 지닌 서비스와
비즈니스를 발굴하고 인공지능 기술이 적용된 빅데,
이터 모범 사례를 발굴하여 새로운 가치 창출을 목
표로 한다 표 참조( 1-1-4-3 ).
제 절2 향후 전망
미래창조과학부와 한국정보화진흥원의 년‘2015
빅데이터 시장현황 조사 결과에 따르면 빅데이터’
산업 활성화를 위한 정책 요구로는 정부 사업으로
업종별 활용이 가능한 빅데이터 성공 사례나 모델을
적극 개발하고 빅데이터의 분석 활용 및 거래 활성･
화를 위한 법 제도적 정비 의견 등이 제시됐다.･
국내의 경우 개인정보 개념이 모호하고 비식별,
조치 기준이 명확하지 않아 해외처럼 데이터 판매
등의 활성화가 어려워 한정적인 데이터를 분석하고
있어 대용량 데이터 활용이라는 기본 전제가 뒷받침
되기 어려운 상황이었다 이에 행정자치부 등 관계.
표 1-1-4-2 년 시범사업2016
구분 과제명 수행기관 참여기관( )
선도시범
∙로밍 빅데이터를 활용한 해외 유입 감염병 차단 서비스 질병관리본부KT( )
∙빅데이터 딥러닝 기술 활용 스마트 커머스 서비스 개발T- 더블유쇼핑 한동대학교( )
∙유가공 업종 제조 생산
∙에너지 최적화를 위한 빅데이터 플랫폼 개발
매일유업 한국그린비즈니스협회( )
∙딥러닝 기술 기반의 대용량 제조 데이터 분석 서비스 플랫폼 개발 유라 충북대학교 등( )
산업확산
∙생명보험 빅데이터 전략 모델 개발 및 확산 생명 생명보험협회ING ( )
∙제조업 빅데이터 전략 모델 개발 및 실증 삼성중공업 현대중공업 등( )
거래중계
∙농업 분야 빅데이터 유통거래 플랫폼 구축 씨이랩 등
∙데이터 중개 큐레이션 플랫폼 구축 운영･ 컨설팅 등GDS
출처 한국정보화진흥원 보도자료: , , 2016.5.
표 1-1-4-3 년 빅데이터 활용 스마트 서비스 시범사업 차2016 (2 )
부문 업종 과제명 예시( ) 비고
지정
제조 이미지 빅데이터 기반 인공지능 메이크업 평가 서비스 마케팅 응용
서비스 인공지능 기술 적용 콜센터 자동화 가상 비서( 서비스)
자유 고객 맞춤형 자산 관리를 위한 지능형 로보 어드바이저 개발
출처 한국정보화진흥원 년 빅데이터 시범사업 차 공모신청 안내서: , 2016 2 2016.7.

7. 94 제 부 지능정보기술1
부처 합동으로 데이터 이용과정에서 개인정보 침해
방지를 위해 개인정보 비식별 조치에 관한 명확한
기준과 지원 관리 체계를 포함하는 개인정보 비식별‘･
조치 가이드라인 을 발간하고 년 월 일부터’ 2015 7 1
시행하고 있다.
현재 빅데이터 관련한 개별 법령은 존재하지 않지
만 대 국회에 빅데이터의 이용 및 산업진흥 등에20 ‘
관한 법률 이 제출되어 논의되고 있고 일부 지방자’
치단체들이 빅데이터의 활용에 대한 중요성을 인식
하고 관련 조례를 제정하여 빅데이터 활용에 공공기
관이 앞장서고 있다 표 참조( 1-1-4-4 ).
－한국정보화진흥원 년 빅데이터 시장현황조사, 2015 , 2016.1.
－ 미래창조과학부 한국정보화진흥원 빅데이터센터K-ICT ,･ ･
년 글로벌 빅데이터 융합사례집2016 , 2016.3.
－Firstmark Venture Capital, Is Big Data Still a Thing?, 2016.2.
－Gartner, 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies, 2015.7.
－NewVantage Partners LLC, Big Data Executive Survey, 2016.1.
－한국데이터베이스진흥원 데이터산업 백서, 2015 , 2015.9.
－TechRadar, TechRadar: Big Data, Q1 2016.
－IDC: www.idc.com
－Statista: www.statista.com
－한국IDG: www.itworld.co.kr
－ 빅데이터센터K-ICT : kbig.kr
－IDC Korea: www.kr.idc.asia
－미래창조과학부: www.msip.go.kr
－행정자치부: www.moi.go.kr
표 1-1-4-4 빅데이터 관련 정책 요구 사항
분야 요구 사항 분야 요구 사항
빅데이터
산업 활성화
정책 수요
공급기업( )
위1 빅데이터 관련 성공 사례 전파: (61)
위2 빅데이터 관련 법 제도 정비: / (55)
위3 빅데이터 관련 연구 개발 지원: (31)
위4 빅데이터 유통 체계 마련 및 활성화: (22)
위5 빅데이터 관련 인력 양성 및 교육: (20)
※산업별 성공 사례 전파가 산업 활성화의 핵심
※ 개인정보보호법 의 유연한 적용｢ ｣
인력 관련
정책
요구사항
위1 시장 확대 및 기술력 증대를 위한 산학 협력 빅데:
이터 기술 연구 개발 지원(63)･
위2 재직자 빅테이터 기술 직무능력 향상을 위한 지: ･
속적인 교육 제공(57)
위3 빅데이터 직무 표준의 수립 등 경력개발 로드맵:
을 위한 체계 마련(40)
위4 실무중심 인력 양성을 위한 기업 맞춤형 대학 빅:
데이터 교육 확대(20)
위5 채용 인력 확보를 위한 기업 인턴십 지원 및 빅데:
이터 인력 매칭 서비스 지원(8)
※ 기술력 증대를 위한 협력 및 지원 강화 필요
※ 재직자 교육이 보다 높은 효과 기대
데이터 유통
활성화 정책
수요 공급자( )
위1 다양한 데이터 매시업 사례 확보 및 배포: (58)
위2 국내 개인정보보호법 의 완화 개정: / (46)｢ ｣
위3 정부 공공정보 및 데이터의 개방 확대: (37)
위4 : 데이터 이용 및 활용에 대한 정부 가이드 제공(31)
위5 개인 식별 데이터 이용에 대한 광범위한 허용: (14)
※ 매시업 사례 확보 및 공유가 중요(Mash-up)
※ 데이터 공유의 보수적 마인드 전환 필요
기타 정책
요구사항
사SI 생태계 활성화를 위한 대기업 참여 완화 필요:
외국계 기업 산업별 성공 사례 마련:
국내 전문 기업: 국산 사용 정책 마련 장기적 로드SW ,
맵 제시 시범사업 확대를 통한 레퍼런스 확보,
지원 공공데이터 확대 지원 등, , R&D
출처 한국정보화진흥원 년 빅데이터 시장현황조사: , 2015 , 2016.1.

8. 562 2016 국가정보화백서
2016 국가정보화백서 참여 집필진
2016 국가정보화백서 목차 집필진 명 소 속
특 집
지능정보기술이 가져올 미래 사회의 변화 박성우 부장
(전)한국경제TV
(전)SK커뮤니케이션즈
총 론
제1장 국가정보화 추진 현황
제1절 국가정보화 추진 경과
박정은 정책본부장 한국정보화진흥원
제2절 국가정보화 추진 실적 및 성과
제2장 지능정보사회 구현 전략
제1절 국가정보화 추진 체계
정책기획팀 한국정보화진흥원
제2절 국가정보화 추진 방향
제3절 정보화 관련 법·제도 오태원 교수 경일대학교
제1편 지능정보화 추진 현황
제1부 지능정보기술
제1장 지능정보사회와 지능정보기술
제1절 지능정보사회 출현 배경
정책기획팀 한국정보화진흥원
제2절 지능정보기술이란
제2장 모바일 서비스
제1절 추진 현황
이경상 단장 한국생산성본부
제2절 향후 전망
제3장 클라우드 컴퓨팅
제1절 추진 현황
나종회 교수 광주대학교
제2절 향후 전망
제4장 빅데이터
제1절 추진 현황
김동한 소장 팬타시스템즈 기술연구소
제2절 향후 전망
제5장 사물인터넷
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