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(Korean Abstract) |
본 백서에서는 사이언스 빅데이터의 개념 및 기술 동향 등에 대하여 다룬다. 사이언스 빅데이터 개요에서는 사이언스 빅데이터의 배경, 동향, 핵심 기술 및 적용 사례에 대하여 다룬다. 사이언스 빅데이터의 배경에서는 현재 과학 분야에서의 데이터 양의 증가에 따른 빅데이터 개념의 등장 배경 및 시대 변화에 대하여 기술한다. 사이언스 빅데이터 동향에서는 사이언스 빅데이터의 특허 동향 및 동향 예측에 대하여 기술한다. 사이언스 빅데이터 핵심 기술 및 적용 사례에서는 사이언스 빅데이터 기술을 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석, 가시화로 분류하고 각 기술에 대하여 간략히 기술한다. 사이언스 빅데이터 기술 동향에서 사이언스 빅데이터 기술, 사이언스 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅, 사이언스 빅데이터와 고성능 컴퓨팅에 대하여 다룬다.
사이언스 빅데이터 기술에서는 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석, 가시화에 대하여 세부적으로 기술한다. 수집 및 정제에서는 사이언스 빅데이터의 수집을 위한 요구 조건 및 수집 기술에 대하여 다룬다. 저장 및 관리에서는 사이언스 빅데이터를 관리하기 위한 데이터베이스와 스토리지에 대하여 다룬다. 처리에서는 사이언스 빅데이터를 처리 하기 위한 방법으로써 맵리듀스에 대하여 다루며 맵리듀스 처리 성능 향상 기법, 멀티코어 및 하드웨어 가속 환경에서의 처리 기술, 사이언스 빅데이터 응용 실행 관리를 위한 자원 성능 모델링, 사이언스 빅데이터 응용 스케줄링, 사이언스 빅데이터 처리 사례에 대하여 다룬다. 분석에서는 사이언스 빅데이터 분석 기술들을 분류하고 데이터 마이닝 텍스트 마이닝, 클러스터링, 스트리밍 처리 기술에 대하여 기술하며 사이언스 빅데이터 분석 사례에 대하여 다룬다. 가시화에서는 가시화 솔루션 및 응용 사례에 대하여 기술한다.
사이언스 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념 및 층계모델, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 서비스 유형, 클라우드 유형, 시장 지향적인 클라우드 구조, 시장 지향적인 클라우
드 자원 관리 전략, 클라우드 기반 빅데이터 기술 동향, 사이언스 빅데이터를 이용한 클라우드 컴퓨팅 응용 사례에 대하여 기술한다. 사이언스 빅데이터와 고성능 컴퓨팅에서는 과학 워크플로우 관리 시스템, 워크플로우 설계, 정보 검색, 워크플로우 스케줄링, 결함 감내성 관리 및 중간 데이터 이동 관리, 사이언스 빅데이터와 워크플로우 응용 사례에 대하여 기술한다. |
