[P01CH01S02]: 빅데이터 기술 및 제도

PART 1: 빅데이터 분석 기획

Chapter 01: 빅데이터의 이해

 

 

SECTION 02: 빅데이터 기술 및 제도 

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✅ 01 빅데이터 플랫폼

빅데이터 플랫폼은 빅데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하는 기술적 환경입니다.

• 대표적으로 하둡(Hadoop), 스파크(Spark), 그리고 클라우드 기반 플랫폼(AWS, Azure, GCP)이 활용됩니다.

핵심 플랫폼의 특징

• 하둡(Hadoop)
  • HDFS(분산파일 시스템), MapReduce(배치 처리), YARN(자원 관리), Hive(SQL 기반 분석)
  • 주로 대량 데이터의 배치 처리에 사용됨
• 스파크(Spark)
  • 인메모리(In-memory) 처리를 통해 빠른 성능 제공
  • 배치 처리와 실시간 스트리밍 분석, 머신러닝 가능
• 클라우드 플랫폼
  • AWS EMR, Azure Databricks, GCP BigQuery 등의 서비스로 빠른 확장성과 유연성 제공

✅ 시험 출제 포인트

• 하둡과 스파크의 주요 특징과 차이점
• 클라우드 플랫폼의 특성 및 대표적인 서비스 이해

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✅ 02 빅데이터 처리 기술

 

2.1. 빅데이터 처리과정

 

데이터 생성 > 데이터 수집 > 저장(공유) > 처리 > 분석 > 시각화

 

 

2.2. 빅데이터 처리 기술 구분

 

빅데이터 처리 기술은 크게 배치 처리와 실시간 처리로 구분됩니다.

• 배치 처리(Batch Processing)
  • 대표 기술: Hadoop MapReduce
  • 주기적으로 모은 데이터를 일괄적으로 처리하는 방식
• 실시간 처리(Real-Time Processing)
  • 대표 기술: Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming
  • 데이터를 즉시 처리하여 즉각적인 반응 및 의사결정 지원

✅ 시험 출제 포인트

• 배치 처리와 실시간 처리의 개념 및 차이점
• 실시간 처리 기술의 실제 산업 적용 사례 이해

 

2.3. 빅데이터 수집

• 크롤링
• 로그 수집기
• 센서 네트워크
• RSS Rader/ API
• ETL 프로세스: 다양한 원천 데이터를 취합해 추출하고 공통된 형식으로변환하여 적재하는 과정

 

2.4. 빅데이터 저장

✅ HDFS (Hadoop Distributed File System)

• 대용량 파일을 분산 환경에서 저장하는 기술
• 데이터 복제를 통한 내결함성(Fault-tolerance) 보장
• 읽기 중심의 빠른 데이터 접근 가능
• 대규모 데이터 배치 처리(MapReduce)에 최적화

✅ NoSQL (비관계형 데이터베이스)

• 스키마가 없거나 유연한 데이터 저장 가능
• 수평적 확장(Scale-out)이 가능하여 대용량 데이터 저장 및 실시간 처리에 적합
• 대표적인 유형: Key-Value(Redis), Document(MongoDB), Columnar(HBase), Graph(Neo4j)

✅ 클라우드 스토리지 (Cloud Storage)

• 인터넷 기반으로 데이터를 저장하는 기술
• 높은 확장성과 유연성으로 용량을 쉽게 조절 가능
• 대표적인 서비스: Amazon S3(대용량 오브젝트 저장), Azure Blob Storage(비정형 데이터 저장), Google Cloud Storage(대규모 데이터 저장 및 관리)

✅ 분산파일 시스템

• 네트워크로 공유하는 여러 호스트의 파일에 접근할 수 있는 파일 시스템
• 데이터를 분산하여 저장하면 데이터 추출 및 가공 시 빠르게 처리할 수 있다.
• HDFS, 아마존 S3

2.5. 빅데이터 처리 분산시스템과 병렬 시스템

 

 

• 분산 시스템(Distributed System)
  • 여러 대의 컴퓨터가 네트워크로 연결되어 데이터를 나누어 처리하는 구조
  • 시스템 장애가 발생해도 전체 서비스는 유지될 수 있는 내결함성(Fault-tolerance) 제공
  • 대표 기술: Hadoop, Apache Spark, Apache Flink
  • 수평적 확장(Scale-out)이 가능해 데이터 증가에 효율적 대응 가능

• 병렬 시스템(Parallel System)
  • 하나의 작업을 여러 프로세서나 코어가 동시에 처리하여 성능을 높이는 시스템
  • CPU나 GPU의 다중 코어 활용하여 작업 속도를 극대화

 

 

2.6. 빅데이터 분석 

 

📌 데이터 분석 방법의 분류

• 탐구 요인 분석(Exploratory Factor Analysis, EFA)
  • 자료의 구조가 명확하지 않을 때 사용
  • 잠재된 요인을 발견하기 위한 분석 방법
  • 변수들 간의 상관관계를 통해 공통요인을 도출
• 확인 요인 분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)
  • 기존의 이론이나 가설을 검증하기 위한 분석 방법
  • 미리 정해진 요인을 데이터가 얼마나 잘 설명하는지 확인
  • 가설의 타당성을 통계적으로 입증하기 위해 사용

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📌 빅데이터 분석방법의 종류와 특성

• 분류(Classification)
  • 데이터를 미리 정의된 범주로 나누는 기법
  • 지도학습 알고리즘 활용 (의사결정나무, 로지스틱 회귀 등)
• 군집화(Clustering)
  • 비슷한 특성을 가진 데이터를 군집으로 묶는 방법
  • 비지도학습 기법 (K-means, 계층적 군집화 등)
• 기계학습(Machine Learning)
  • 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측모델 구축
  • 지도학습, 비지도학습, 강화학습을 모두 포함
• 텍스트 마이닝(Text Mining)
  • 자연어 처리(NLP)를 통해 텍스트 데이터에서 패턴을 발견하는 분석기법
  • 키워드 추출, 주제 분석(Topic Modeling) 등 활용
• 웹 마이닝(Web Mining)
  • 웹 데이터에서 사용자의 행동이나 패턴 분석
  • 웹 사용 마이닝(로그 분석), 웹 내용 마이닝(콘텐츠 분석), 웹 구조 마이닝(링크 분석)으로 구분
• 오피니언 마이닝(Opinion Mining)
  • 고객의 의견, 리뷰 등에서 특정 주제에 대한 견해를 분석하는 기법
  • 제품 리뷰, 서비스 평가 등의 분야에서 활용
• 리얼리티 마이닝(Reality Mining)
  • 센서 데이터를 통해 개인의 행동 패턴을 분석하는 방법
  • 위치 정보, 모바일 사용 데이터 등을 활용하여 사회적 상호작용 분석
• 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)
  • 네트워크의 연결 관계와 구조를 분석하는 기법
  • 영향력 분석, 중심성 분석 등으로 사회적 관계 및 정보 흐름을 파악
• 감성 분석(Sentiment Analysis)
  • 텍스트 데이터에서 감정이나 정서(긍정, 부정, 중립)를 분석하는 기법
  • 소셜미디어 모니터링, 마케팅 성과 측정 등에 활용

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✅ 03 빅데이터와 인공지능(AI)

 

📌 머신러닝(Machine Learning, ML)의 유형과 특징

머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.

• 지도학습(Supervised Learning)
  • 레이블(Label)이 지정된 데이터를 통해 학습
  • 주요기법:
    • 분류(Classification): 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 서포트벡터머신(SVM)
    • 회귀(Regression): 선형회귀, 다중회귀, 리지·라쏘 회귀 등
• 비지도학습(Unsupervised Learning)
  • 레이블 없이 데이터의 특성이나 패턴을 분석하는 기법
  • 주요기법:
    • 군집화(Clustering): K-means, 계층적 군집화
    • 차원 축소(Dimensionality Reduction): 주성분분석(PCA), t-SNE 등
    • 이상탐지(Anomaly Detection)
• 준지도학습(Semi-supervised Learning)
  • 일부 데이터만 레이블이 있고, 대부분 데이터는 레이블이 없는 경우 활용
  • 소량의 레이블 데이터와 다량의 비레이블 데이터를 결합하여 정확성 향상
  • 대표 사례: 웹 문서 분류, 이미지 인식 (소량의 레이블링으로 전체 데이터 분류 성능 개선)
• 강화학습(Reinforcement Learning)
  • 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습
  • 보상(Reward)과 처벌(Penalty)을 통해 최적화된 행동을 결정
  • 주요 사례: 게임 AI, 자율주행차, 로봇 제어 등

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📌 딥러닝(Deep Learning)의 주요 알고리즘과 특성

딥러닝은 인공신경망 기반으로 인간 뇌의 구조를 모방한 기술로, 주로 대용량 데이터 분석과 복잡한 패턴 학습에 사용됩니다.

• 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)
  • 인간의 뉴런 구조를 모방하여 입력값을 통해 패턴을 학습
  • 예측, 분류 및 회귀 분석 등 다양한 분야에서 사용
• 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)
  • 이미지 분석에 특화된 딥러닝 구조
  • 이미지 인식, 객체 탐지, 영상 처리 등에서 탁월한 성능을 보임
• 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)
  • 시계열 데이터와 같은 연속적인 데이터 처리에 적합
  • 자연어 처리(NLP), 텍스트 분석, 음성 인식 등에서 많이 활용

✅ 시험 출제 포인트

• 머신러닝과 딥러닝 기법의 주요 차이점
  
  • 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습은 머신러닝! 나머지는 딥러닝

 

📌 추가적으로 알아야 할 AI 분석기법

 

✅ GAN (Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)

• 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 두 신경망이 상호 경쟁하며 학습하는 모델
• 생성자는 실제 데이터와 비슷한 데이터를 생성하고, 판별자는 생성된 데이터의 진위를 판별하는 방식으로 경쟁
• 주요 활용 분야:
  • 이미지 생성 및 변형
  • 데이터 증강(Data Augmentation)
  • 가짜 데이터 생성 및 딥페이크(DeepFake) 등

 

✅ 앙상블 학습 (Ensemble Learning) 🌟

• 여러 개의 모델을 결합하여 예측 정확도와 안정성을 높이는 방법
• 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking)으로 구분 가능
  • 배깅(Bagging)
    • 대표기법: 랜덤 포레스트(Random Forest)
    • 여러 개의 모델을 병렬적으로 학습하여 다수결로 예측 결과 도출
  • 부스팅(Boosting)
    • 약한 모델을 순차적으로 학습하여 성능을 점진적으로 개선
    • 대표 알고리즘: AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM
  • 스태킹(Stacking)
    • 여러 모델의 예측 결과를 다시 모델링하여 최종 결과 예측
    • 고도의 정확성 확보 가능

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✅ 04 개인정보 개요

개인정보는 특정 개인을 식별할 수 있는 모든 정보입니다.

• 개인정보 유형
  • 일반 개인정보 (이름, 주소 등)
  • 민감정보 (건강정보, 정치 성향 등)
  • 고유식별정보 (주민등록번호 등)

✅ 시험 출제 포인트

• 개인정보의 유형별 특징과 중요성
• 개인정보 침해 사례 및 보호 방법 이해

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✅ 05 개인정보 법 제도

국내외 주요 개인정보 보호 법제도를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.

• 국내법
  • 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법
• 국제법
  • GDPR(유럽 개인정보 보호 규정)

✅ 시험 출제 포인트

• 국내법 3가지 (개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법)

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✅ 06 개인정보 비식별화

개인정보 비식별화는 개인을 특정할 수 없도록 정보를 처리하는 기술입니다.

 

📌 개인정보 비식별화의 단계별 절차 

개인정보 비식별화는 다음과 같은 체계적인 단계로 진행됩니다.

 

① 사전 검토

• 비식별화할 데이터의 특성, 목적, 범위를 명확히 정의
• 개인정보 비식별화 필요성 검토

② 사전 준비

• 비식별화 대상 데이터 선정
• 데이터 처리 환경 구축(도구, 소프트웨어 등)

③ 비식별 조치 (기법 적용)

• 가명화, 총계처리(집계), 데이터 마스킹, 데이터 범주화, 잡음 추가 등 비식별화 기법 적용

 ④ 적정성 평가

• 재식별 위험 평가 (k-익명성, l-다양성, t-근접성 등 활용)
• 비식별화 조치 결과 평가 및 적정성 검증

④ 사후 관리 (Post-management)

• 재식별 가능성 주기적 점검 및 평가
• 비식별화 데이터 관리 체계 수립 및 운영
• 비식별화 데이터 활용 목적 외 사용 금지 등 관리 방안 마련
• 재식별 금지‼️

 

 

6.1. 비식별화 기법

① 가명화(Pseudonymization)

• 데이터를 처리하여 추가 정보 없이는 개인을 특정할 수 없도록 함
• 추가 정보가 있을 경우 다시 개인을 식별할 수 있으므로, 관리적 보안 조치가 필요
• 예시: 이름을 임의의 코드나 번호로 변경

② 총계처리(Aggregation, 집계)

• 개별 데이터를 일정 기준에 따라 집계하여 개인 식별성을 제거하는 방법
• 주로 통계 데이터 생성에 사용
• 예시: 연령대별, 지역별 평균 소득 데이터

③ 데이터 마스킹(Data Masking)

• 중요 개인정보를 별도의 문자 또는 기호로 변환하여 가리는 방법
• 주로 테스트 DB, 개발 환경 등에서 개인정보 노출을 방지하기 위해 사용
• 예시: 주민번호 뒷자리 *** 처리, 전화번호 일부 마스킹 처리

④ 데이터 범주화(Data Generalization)

• 데이터 값을 좀 더 일반적인 범주로 변환하여 세부 정보를 숨기는 방식
• 예시: 정확한 생년월일 대신 나이대(20대, 30대)로 처리

⑤ 잡음 추가(Noise Addition)

• 원본 데이터에 의도적으로 임의의 값을 추가하여 개인 식별성을 낮추는 방식
• 예시: 위치 정보에 약간의 무작위 오차값을 추가하여 정확한 위치를 숨김

 

 

✅ 대표적인 재식별 위험 평가 방법

• k-익명성(k-Anonymity)
  • 최소한 동일한 특성을 가진 데이터가 K개 이상 존재해야 함
  • 동일한 속성을 가진 데이터 그룹 내 개인 식별 방지
• l-다양성(l-diversity, l-근접성) 🌟
  • k-익명성의 한계 극복을 위한 기법
  • 민감 정보의 다양성을 보장함으로써 개인정보 보호
  • 특정 민감 정보가 편중되지 않도록 최소 L개 이상의 다양한 값을 보유하게끔 처리하는 기법
• t-근접성(t-Closeness)
  • k-익명성과 l-다양성을 더욱 강화한 방식
  • 민감 정보의 분포가 전체 데이터 분포와 유사하게 유지되어야 함

 

✅ 시험 출제 포인트

• 다양한 비식별화 기법과 사례 숙지
• 재식별 위험 평가 방법과 관리 방안 이해

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✅ 07 가명정보

가명정보는 개인정보를 가공하여 개인을 직접적으로 식별하지 못하게 한 정보입니다.

 

 

이기적 빅데이터 분석기사 필기 P75 발췌

 

 

✅ 시험 출제 포인트

• 개인정보, 가명정보, 익명정보 차이점 구분

 

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✅ 08 개인정보 활용

 

 

분류	위기 요인	통제방한
데이터 수집	사생활 침해로 위기 발생	동의에서 책임으로 강화하여 통제
데이터 활용	책임 원칙 훼손으로 위기 발생	결과 기반 책임 원칙을 고수하여 통제
데이터 처리	데이터 오용	알고리즘 접근을 허융하여 통제

 

✅ 시험 출제 포인트

• 위기 요인 종류 3가지 암기

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