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Title
과학기술 빅데이터 공유·융합체제 구축
Alternative Title
A Development on the Scientific Big Data Sharing and Utilizing System
Author(s)
성원경이상환이상호최동훈홍순찬박형선이승복김선태박경석신진섭그외 다수
Alternative Author(s)
Seong, Won-Gyeong; Lee, Sang-Hwan; Lee, Sang-Ho; Choe, Dong-Hun; Hong, Sun-Chan; Park, Hyeong-Seon; Lee, Seung-Bok; Kim, Seon-Tae; Park, Gyeong-Seok; Sin, Jin-Seop; et al
Publisher
한국과학기술정보연구원
Korea Institute of Science and Technology Information
Publication Year
2015-01
Description
funder : 미래창조과학부
funder : KA
agency : 한국과학기술정보연구원
agency : Korea Institute of Science and Technology Information
Abstract
본 연구과제의 목적은 연구과제에서 생산된 과학기술 빅데이터의 국가적 공유·활용 체제를 구축하여 과학데이터를 활용한 4세대 R&D를 선도함으로써 과학기술 강국으로의 도약을 위한 기반을 마련하는 것임. 이를 위해, 본 연구과제는 당해 연도에 다음과 같이 수행되었음.
○ 과학기술 빅데이터 기반의 Data-Intensive Science 연구 환경 구축
- 과학기술 빅데이터 거버넌스 체제 구축 지원
- 과학기술 빅데이터 공유 플랫폼 개발 및 확산
- 데이터 집중형 문제 해결을 위한 DB-centric 컴퓨팅 기술 개발
- 위성영상 분야 빅데이터 분석 및 활용 플랫폼 적용
- 분야별 과학데이터 연구 커뮤니티 운영 및 데이터 분석 환경 분석
○ 과학기술 빅데이터 기반의 Data-Intensive Intelligence 플랫폼 개발
- 분산·병렬 기반 빅데이터 복합 이벤트 처리 핵심 기술 개발
- 과학기술 빅데이터 시맨틱 분석 플랫폼 기술 개발
- 과학기술 빅데이터 간 연계 체제 구축 연구

Ⅳ. Results of the study
○ Development of core technologies for the data-intensive science environment
- Research of red tide detection and climate change based on satellite big data
○ Development of a scientific big data analysis and sharing platform
- Establishment of a national scientific big data governance system
- Diffusion of scientific big data sharing platform utilization
○ Support of scientific big data governance
- Provision of government-wide management policies for acquisition, preservation, and sharing of national scientific big data
- Proposition of the phased maintenance of the legal system to expedite acquisition, management, open, sharing, and utilization of national scientific data
○ Development of knowledge extraction technologies based on big data
- Achievement of information extraction speed (Object recognition and relation extraction), 330KB/core&hour (165% w.r.t. the objective)
- Achievement of information extraction accuracy (Object recognition and relation extraction), F1 80%
- Achievement of event extraction accuracy, F1 20% (w.r.t. TAC2013 test set)
- Achievement of 33B data load and inference volume (w.r.t. LUBM)
○ Development of a semantic analysis platform based on big data
- Achievement of 127% of satisfaction w.r.t. the best current research information system (Elsevier SciVal)
Keyword
scientific data; data repository; advanced research environment
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Appears in Collections:
7. KISTI 연구성과 > 연구보고서 > 2015
URI
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/11196
http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/report/reportSearchResultDetail.do?cn=TRKO201500002142
Fulltext
 http://www.ndsl.kr/ndsl/commons/util/ndslOriginalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201500002142
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