[논문 리뷰] Mapping Big Data into Knowledge Space with Cognitive Cyber-Infrastructure

Hai Zhuge|arXiv (Cornell University)|2015. 07. 18.

Cognitive Computing and Networks참고 문헌 2인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 다차원 분석을 통해 빅데이터를 지식 공간으로 매핑하는 인지 기반 사이버 인fra구조 프레임워크를 제안하며, 지식 탐색, 공유, 관리가 가능하게 한다. 이는 빅데이터 계산의 근본적 과제를 해결하고 빅데이터를 변화하는 과학적 범주에 위치지음으로써 빅데이터 계산을 위한 방법론을 수립한다.

ABSTRACT

Big data research has attracted great attention in science, technology, industry and society. It is developing with the evolving scientific paradigm, the fourth industrial revolution, and the transformational innovation of technologies. However, its nature and fundamental challenge have not been recognized, and its own methodology has not been formed. This paper explores and answers the following questions: What is big data? What are the basic methods for representing, managing and analyzing big data? What is the relationship between big data and knowledge? Can we find a mapping from big data into knowledge space? What kind of infrastructure is required to support not only big data management and analysis but also knowledge discovery, sharing and management? What is the relationship between big data and science paradigm? What is the nature and fundamental challenge of big data computing? A multi-dimensional perspective is presented toward a methodology of big data computing.

연구 동기 및 목표

• 빅데이터 계산을 위한 인정받는 방법론과 그 근본적 과제의 缺落을 해결하기 위해.
• 빅데이터의 본질과 지식, 과학적 범주, 기술 혁신과의 관계를 명확히 하기 위해.
• 伝통적 데이터 처리를 초월하여 빅데이터의 표현, 관리, 분석을 위한 체계적 프레임워크를 개발하기 위해.
• 단순한 데이터 관리뿐 아니라 지식 탐색과 공유를 지원하는 인지 기반 사이버 인프라를 구축하기 위해.
• 빅데이터 계산이 제4차 산업혁명과 과학적 범주의 진화와 어떻게 일치하는지 탐구하기 위해.

제안 방법

• 데이터, 지식, 인지 과정을 통합한 빅데이터 계산의 다차원적 시각을 제안한다.
• 빅데이터 관리와 지식 추출을 위한 기초 플랫폼으로 인지 기반 사이버 인프라를 도입한다.
• 시맨틱, 구조적, 기능적 차원을 활용하여 데이터 공간에서 지식 공간으로의 개념적 매핑을 수행한다.
• 이질적인 빅데이터에서 관계를 모델링하고 지식을 유추하기 위해 인공지능과 시맨틱 기술을 활용한다.
• 확장 가능한 탐색을 위해 데이터 처리 파이프라인을 지식 표현 및 추론 메커니즘과 통합한다.
• 특히 경험주의에서 데이터 기반 과학으로의 전환을 고려하여 빅데이터를 과학적 범주 맥락에 위치지운다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 빅데이터 계산의 진정한 본질과 근본적 과제는 무엇인가?
• RQ2 빅데이터를 체계적으로 지식 공간으로 매핑하여 탐색과 공유를 가능하게 하기 위해서는 어떻게 해야 하는가?
• RQ3 빅데이터 처리와 지식 관리 양자를 지원하기 위해 어떤 사이버 인프라가 필요한가?
• RQ4 빅데이터와 과학적 범주의 진화 사이의 관계는 무엇인가?
• RQ5 빅데이터 표현, 관리, 분석을 위한 어떤 방법론을 수립할 수 있는가?

주요 결과

• 빅데이터는 단순히 대규모 데이터가 아니라 새로운 계산 및 인지 프레임워크가 필요한 변혁적 힘이다.
• 인지 기반 사이버 인프라는 시맨틱 모델링과 AI 기반 추론을 통합함으로써 데이터에서 지식으로의 전환을 가능하게 한다.
• 다차원 분석과 시맨틱 강화를 통해 빅데이터에서 지식 공간으로의 매핑은 실현 가능하다.
• 빅데이터의 근본적 과제는 복잡성, 이질성, 그리고 전통적 처리를 초월한 지능적인 추상화의 필요성에 있다.
• 빅데이터 계산은 제4차 산업혁명과 과학적 범주의 진화와 깊이 맞물려 있다.
• 제안된 프레임워크는 향후 빅데이터 연구와 지식 탐색 시스템의 방법론적 기초를 제공한다.