영어2 비상 홍민표 변형문제
Lesson 5 Big Data
5과 본문 변형문제 1
빅데이터
모든 움직임이 중요하다
공원을 걷는 것이든 간단한 문자 메시지를 보내는 것이든 사람이 하는 모든 활동은 데이터를 생성하기 때문에 진정한 의미의 사적인 삶을 사는 것은 이제 거의 불가능하다.
전화기, 텔레비전, 컴퓨터, 차 안의 카메라, 건물 안과 골목 모퉁이의 센서들이 모두 다른 유형의 데이터를 생성한다.
사물 인터넷(IoT)은 가정용 전자 기기를 웹으로 연결하여 우리가 냉장고에서 치즈를 얼마나 자주 꺼내는지 혹은 빨래를 얼마나 자주 하는지와 같은 일상생활 정보를 업로드한다.
정보와 의사소통 기술의 발전은 이러한 데이터를 생성되게 할 뿐만 아니라 수집되고 저장될 수도 있도록 한다.
우리가 하는 거의 모든 움직임이 늘어나서 결국 빅데이터라고 불리는 방대한 양의 정보를 형성하게 된다.
빅데이터란 무엇인가?
빅데이터는 흔히 용량, 다양함, 속도로 특징지어지고 정의되며, 실시간으로 다양한 출처로부터 모아진 거대한 양의 데이터를 말한다.
사실상 지난 2년 동안의 총 데이터 축적량이 그 전에 기록된 모든 정보들보다 많다.
게다가 데이터는 문서, 사진, 음성 파일부터 GPS 기반 위치 정보 및 신용 카드 거래 기록까지 다양한 형식으로 제공된다.
더욱이 이러한 데이터는 놀라운 속도로 모아지고 저장된다: 당신이 당신의 도서관 카드를 쓰자마자 방문 기록이 웹에 보내질 수 있으며 데이터 풀 확장에 기여할지도 모른다.
이제 현대 기술은 우리가 효율적이고 경제적인 방법으로 데이터를 분석하도록 돕는다.
이러한 데이터가 통계적이고 컴퓨터를 사용한 도구의 도움으로 분석될 때, 그것은 의미 있는 이야기를 들려줄지도 모른다.
다음 예시들에서 이 새로운 기술이 우리가 사는 방식에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 탐색해 볼 가치가 있다.
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공익을 위한 빅데이터
서울과 서울의 위성 도시는 버스와 지하철이 더 이상 운영되지 않는 늦은 밤에 종종 비싼 택시를 어쩔 수 없이 타야 하는 2,500만 이상의 사람들이 사는 곳이다.
시 공무원들이 새로운 심야 버스 서비스를 통근자들에게 제공하기로 결정했을 때, 그들은 가능한 한 많은 사람들을 수용할 수 있도록 가장 높은 빈도의 경로와 통근자들이 가장 많은 장소를 알아내야 했다.
빅데이터 분석의 도움으로 시 공무원들은 500만 개의 심야 택시 탑승과 300억 개의 심야 휴대 전화 통신 기록을 조사하였고 특정 장소와 특정 시간에 택시 탑승과 문자 메시지가 갑자기 증가한 것을 발견하였다.
이 정보에 기반하여 그들은 최대한 많은 사람들에게 버스 서비스를 제공하기 위해 여러 개의 심야 노선과 스케줄을 정했다.
이것이 서울 올빼미 버스가 생겨난 방법이었다.
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교육에서의 빅데이터
향후 10년 동안 빅데이터는 전통적인 학업 지도 방식을 대체하게 될 것이다.
사실, 일부 대학에서는 데이터 분석을 특정 학생들의 성공이나 실패 가능성을 예측하는 데 이미 사용해 왔다.
데이터 분석가들은 개입이 필요할 수 있는 시기를 예측하기 위해 수십 만 명의 개인 학업 학생 기록을 훑어 왔다.
학생들이 조언자들과 개인 지도 교사들을 얼마나 자주 보는지, 또는 그들이 순서에 맞지 않게 수업을 듣는지와 같은 특정한 행동들이 유익한 정보를 주는 것처럼 보인다.
일부 대학들은 ‘예측 변수’ 과정에서 학생들의 수행 능력이 종종 그들이 졸업할 것인지 아닌지에 대한 좋은 지표가 된다는 것을 발견했다.
이러한 빅데이터 분석을 바탕으로 많은 대학들이 개입의 필요성을 알릴 수도 있는 강좌 목록을 유지하고 있다.
어떤 학생이 이전에 성공한 학생들의 길을 벗어난다면, 조언자들은 그들이 연락을 취해 지도할 수 있도록 알림을 받을 수 있다.
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의학에서의 빅데이터
더 복잡한 빅데이터 분석은 미래에 건강이 평가되고 의료 행위가 행해지는 방법을 바꾸고 있을 것이다.
생물의학계는 이미 매우 데이터 기반적이어서 생물학자들과 의사들은 슈퍼 컴퓨터의 도움으로 엄청난 양의 데이터 세트를 수집하고 분석하고 해석하는 데 익숙하다.
휴먼 게놈 프로젝트가 딱 들어맞는 사례이다. 60억 염기쌍으로 이루어진 한 사람의 첫 번째 전체 유전자 배열을 완성하는 데 13년이 걸렸다.
오늘날, 한 사람의 유전자 배열 순서를 밝히는 데에는 24시간밖에 걸리지 않으며, 이것은 데이터 분석 기술이 이 분야에 미친 아주 큰 영향을 보여 준다.
생물의학자들은 배열 안에서 각 유전자가 무엇을 하는지 그리고 그것들이 어떻게 상호작용을 하여 우리의 건강에 영향을 미치는지를 알아내기 위해 여전히 노력하고 있다.
그들은 유전자 데이터 분석이 건강과 질병에 대한 우리의 이해를 우리가 상상할 수 없는 규모로 혁신을 일으킬 것이라고 낙관하고 있다.
개인적 차원의 생물학적 다양성은 빅데이터에서 ‘진짜’ 빅데이터로의 이동을 필요하게 만들었다.
개개인은 식생활, 환경, 습관, 그리고 그들이 맺는 관계의 측면에서 고유하다.
더 복잡하게는, 수백 조 개의 작은 박테리아가 사람의 장에 살고 있으며 그 중 일부는 세포가 에너지를 추출하고 전반적인 건강을 유지하는 데에 도움이 되는 반면, 헬리코박터 파일로리와 같은 다른 것들은 위암이나 다른 질병을 일으킬 수 있다.
어떤 개인도 같은 조합의 장 박테리아들을 갖고 있지 않으며 박테리아들은 시간이 지남에 따라 적응하고 변화할 수 있다.
엄청난 수의 조합은 빅데이터 분석을 사용해야만 연구할 수 있다.
머지않아 의료 연구자들이 맞춤형 의료 치료법을 개발하기 위해 어떻게 개인의 생물학적 환경이 다른 미생물과 상호 작용하는지 이해하기를 바라고 있다.
5과 본문 변형문제 5
동전의 양면
빅데이터가 계속해서 인간 사회의 중요한 부분을 차지할 것이라는 점은 의심할 여지가 없다.
데이터를 기반으로 한 예측은 단순한 추측을 대체할 것이다.
숨겨진 패턴, 예상치 못한 상관관계, 다른 의미 있는 정보를 알아내는 기술로 사람들을 무장시키며
세계적인 추세 및 바라건대 더 많은 정보에 입각한 의사 결정으로 이어질
어떤 이들은 그것이 우리의 삶을 근본적으로 재형성할 것이라고 주장한다.
하지만 빅데이터는 좋거나 나쁜 용도로 쓰일 수 있는 자원이며, 그것이 무엇이든 그것을 사용하는 것이 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
당신이 어떤 데이터를 조사하는지, 그것을 어떻게 해석하는지, 어떤 목적을 가지고 있는지에 따라 최종 결과는 다른 이야기를 나타낼 수 있다.
5과 본문 변형문제 6
빅데이터에 대해 토론하기
신중히 숙고할만한 이슈는 무엇인가?
가장 큰 우려들 중 하나는 과거의 데이터가 미래의 사건을 예측하는 데에 쓰일 수 있는지의 여부이다.
빅데이터 분석의 결과는 몇몇 사람들이 그들의 가족 유전적 내력 때문에 의료 보험 혜택이 거부되거나, 다른 사람들이 그들의 과거 행동이 미래의 잠재적인 범죄 활동을 보여 주기 때문에 감시 목록에 오를 수도 있음을 의미한다.
역사는 이야기를 들려주지만, 미래는 항상 알 수 없다.
또 다른 우려는 데이터 수집가 혹은 데이터 제공자가 소유권을 갖고 있는가의 여부이다.
예를 들어, 많은 기업들은 그들의 고객의 개인 정보를 상업적인 목적으로 판다.
사는 사람과 파는 사람 모두 재정적인 이익이 있지만 정보를 제공하는 고객들은 소외된다.
다른 자원들처럼 그것을 현명하게 사용하는 것은 유익하지만 그것을 부주의하게 사용하는 것은 기대하지 못한 결과로 이어질 수 있다.