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빅 데이터에 도전하는 크라우드 소싱

전문가 제언: ○ 기계학습 등의 데이터 분석기술의 진보가 실생활에서 다양한 혁신을 일으키고 있다. 하지만 빅 데이터 분석 및 처리 프로세스는 지극히 노동 집약적이며 이에 따라 많은 인간의 노력을 필요할 때 조달하는 것이 중요한 과제이다. 이 인적 병목현상을 해결하기 위한 유망한 방법의 하나로 크라우드 소싱 개념이 주목받고 있다. 이 글에서는 빅 데이터 분석·처리를 크라우드 소싱으로 실현하기 위한 품질보증 기술, 크라우드 소싱으로 수집한 데이터에 대한 기계학습, 데이터 모델링 등을 소개한다.

○ 크라우드 소싱이 본격적으로 실현되기 위해서는 해결해야 할 과제가 많이 있다. 먼저 보안 및 개인정보 보호 문제이다. 특히 기업에서 작업의 기밀성을 유지하면서 작업자에 작업할 내용을 제시하는 방안이 실현되어야 한다. 다음은 품질 문제이다. 현재 크라우드 소싱의 품질보증은 정형 데이터 중심이나 실제로 크라우드 소싱 시장에서 취급하는 작업은 비정형 데이터가 주류이다. 따라서 이에 대한 품질보증 기법과 기업이 비용을 줄이면서 쉽게 품질을 올리는 방안이 연구되어야 한다.

○ 크라우드 소싱은 국내에서는 잘 알려지지 않아 생소한 단어이나 이미 북미, 유럽 등에서는 비용은 낮추고 효과는 큰 경영기법으로 주목받고 있다. 해외에서는 크라우드 소싱과 빅 데이터가 접목되어 테러범 검거, 도로 파손 실시간 모니터링, 재난 대응, 소셜 내비게이션 등에서 괄목할 만한 성과가 나타나고 있다. 국내에는 크라우드 소싱을 제공하는 웹사이트들이 최근 생겨나고 있지만 마케팅 분야에서 일부 활용이 되고 있으며 특히 크라우드 소싱에 의한 데이터 분석은 시작 단계로 볼 수 있다.

○ 크라우드 소싱은 하나의 추세가 아닌, 산업으로 성장할 수 있는 무한한 가능성을 지니고 있다. 국내 기업들도 경쟁력 확보 차원에서 크라우드 소싱에 관심을 가지고 본격적인 활용을 검토해야 할 때이다. 그리고 산학연이 협동하여 크라우드 소싱을 활용한 성공 사례를 만들어 기업 및 기관에 적극 전파하여 크라우드 소싱에 대한 인식을 높여야 한다. 또한, 크라우드 소싱 사업을 또 다른 성장동력산업으로 육성하고자 하는 정부 차원의 의지와 정책적 지원이 필요하다고 사료된다.

저자: Katori Hisatsugu
자료유형: 학술정보