Digital curation

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새롭게 조명받는 Digital curation에 대한 공부

새롭게 조명받는 Digital curation에 대한 공부

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  • 1. Digital Curation 해물~ 궁금한건 못 참아 연구소
  • 2. Digital Curation Definition Digital Curation = Data Curation, Contents Curation, Social Curation, etc = Digital Asset Management = Digital Preservation = Personalization = channelization • Digital curation is the selection, preservation, maintenance, collection and archiving of digital assets. • Digital curation is generally referred to the process of establishing and developing long term repositories of digital assets for current and future reference by researchers, scientists, historians, and scholars. Enterprises are starting to utilize digital curation to improve the quality of information and data within their operational and strategic processes. 출처: http://en.wikipedia.org/wiki/Digital_curation • 디지털 영역의 정보를 잘 취합, 정리해서 사람들에게 알려주는 서비스Page  2
  • 3. Curation in Google TrendPage  3
  • 4. Curation in Tech Trend 2012Page  4
  • 5. 인터넷 활동에 따른 Curation 서비스 현황 출처: http://www.joeykim.com/5 트위티드 타임스(tweetedtimes.com), 스쿱잇(Scoop.it), 딜리셔스(del.icio.us), 프루스트(proust.com), 폴리보어(polyvore.com), 커리(kurry.net), 인터레스트.미(interest.me), 다음소프트 트윗몹‘, 솔트룩스 지니어스, 에디토이 등등Page  5
  • 6. 검색을 통한 Curation 출처: http://editoy.com/posts/687Page  6
  • 7. 관심모임과 평가에 따른 Curation 출처: http://editoy.com/posts/687Page  7
  • 8. Curation = Pinterest 1) 사용자의 28.1%는 연간 소득이 $10만 이상 2) 가장 많은 팔로워를 가지고 있는 브랜드는 Nordstrom, Whole Foods, West Elm, ModCloth, Mashable... 3) 하루 방문자는 1.36백만명 4) 평균 사용 시간은 15.8분으로 유튜브(16.4분)보다 적지만 페이스북(12.1분), 트위터(3.3분)보다 많음 5) 고유 방문자 기준, 2011년 5월 이후로 2,702% 증가 6) 회사의 성장 비율은 비슷한 다른 회사에 비교하여 빠르게 성장 7) 사용자의 50%는 아이가 있는 부모 8) 25-34세의 비율이 27.4%로 가장 많으며 12- 17세보다 45-54세의 비율이 훨씬 많은게 특징 9) Repin이 가장 많은 사용자 활동 10) 사용자의 68.2%와 페이스북 팬의 97%는 여성 11) 유입 트래픽은 유튜브(1.05%), 구글 플러스(0.22%), LinkedIn(0.2%)를 합친 것보다 많음(3.6%) 12) 의류 리테일러에 대한 유입 트래픽이 빠르게 증가Page  8
  • 9. Power of Pinterest • Visual Social Curation Service • 2011년 5월 정식 서비스를 시작한 Pinterest • 최근 1,700만 명 사용자 확보 • 사용자 중 80%가 여성 • 컨셉: 친구에게 좋은 사진(제품,장소 등) 피닝하여 공유하는 서비스 • 지난주에서야 아이패드, 안드로이드 공식앱을 출시 약 9개월만에 1,700만명 사용자 확보로 기존 • Pinterest 출시 이후 사진이 중심 되는 서비스의 SNS보다 가장 빠른 속도로 확산 중 UI가 Pinterest와 유사해 지고 있음 • 현재 Pinterest 서비스 UI에 대한 디자인 특허 사용자 수 3위, 사용자 충성도 2위 진행 중Page  9
  • 10. 원조는 따로 있고 미국에만 있는 건 아니다. Smart Device Blog Summary 한국형 CurationPage  10
  • 11. 기존에 있었는데 왜 다시 조명 받는가? • 인류 문명이 시작된 이후 2003년까지 만들어진 정보량이 5엑사바이트 • 2011년 말 기준 이틀마다 그만큼의 데이터가 신규 생산되고 있음 - 구글의 발표 (2012. 5월) * 1995년 오라클: 대용량 데이터베이스란 100기가 정도의 데이터를 의미함 ”ㅋ” * 1998년 IBM: 기가바이트란 일반 사용자는 이해할 수 없는 개념  “땡” * 2007년 야후: 테라바이트의 시대가 2020년까지 지속될 것임  “틀렸다.” [b] 비트(Bit) = 0.125 B [B] 바이트(Byte) = 1 B [KB] 킬로 바이트(Kilo Byte) = 1,024 B [MB] 메가 바이트(Mega Byte) = 1,048,576 B [GB] 기가 바이트(Giga Byte) = 1,073,741,824 B [TB] 테라 바이트(Tere Byte) = 1,099,511,627,776 B [PB] 페타 바이트(Peta Byte) = 1,125,899,906,842,624 B [EB] 엑사 바이트(Exa Byte) = 1,152,921,504,606,846,976 B [ZB] 제타 바이트(Zeta Byte) = 1,180,591,620,717,411,303,424 B [YB] 요타 바이트(Yotta Byte) = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 B 크면 다 좋은가? 개인 PC에 테라급의 스토리지는 오히려 낭비를 초래한다. 중복되는 데이터, 느린 검색 속도, 백업과 관리의 어려움 등등Page  11
  • 12. Big Data in socialPage  12
  • 13. Big Data in U.S.Page  13
  • 14. Big Data in 런던 올림픽 1) 60GB : 1초당 British Telecom의 네트워크를 통해 흘러가는 정보량 (위키피디아에서 5초마다 생성되는 정보량과 동일) 2) 30% : 2008년 베이징 올림픽때 보다 30% 더 많은 데이터결과가 처리될 것 3) 2,000시간: 스포츠채널을 통해 생중계되는 전체 게임 시간 4) 14,000 : 디지털방송중계 채널 수 5) 4B : 런던올림픽 개막식 시청자 수(40억 명) 6) 200,000 시간 : 런던올림픽개막전 IT 시스템을 점검하는 동안 생성된 빅데이터량 (8,333일 동안 일을 하는 것과 동일) 7) 845 Million : 런던올림픽 관련하여 매달 적극적으로 페이스북을 하는 이용자수(8억4,500만명) 8) 15TB : 런던올림픽기간 동안 페이스북 이용자들에 의해 매일 수집되는 데이터량 9) 1B people : 런던올림픽공식 홈페이지 방문자 수 (10억 명) 10) 13,000 tweets : 1초당 런던올림픽 기간 동안 포스팅 되는 트윗 수 11) 8.5B devices : 인터넷으로 런던올림픽 관련소식을 확인하는 노트북, 컴퓨터, 아이패드등 디바이스수Page  14
  • 15. Data와 올림픽 올림픽의 성공은 정확한 기록 계측에 달렸다.  올림픽 기술위원회  달리기나 수영, 쇼트트랙 등의 속도 경기에서는 0.01초나 0.001초 단위로 승부가 판가름 나기 때문에 - 고속 카메라(High Speed Camera) : ~ 100,000 fps - 초고속 카메라(Super-High Speed Camera) : 100,000 ~ 1,000,000 fps - 극초고속 카메라(Ultra-Super High Speed Camera) : 1,000,000 fps이상 재미있는 초고속 카메라 모음 : http://mygarret.tistory.com/641 http://www.youtube.com/watch?v=RLWIBrweSU8Page  15
  • 16. 다시 왜 ??? • 트위터 전세계적으로 하루 2.5억 개의 글이 올라옴 • 페이스북은 매일 2억 5000만장의 사진 등록 • 유튜브에 60일간 올라온 동영상 분량은 미국 ABC, CBS 등의 메이저 방송국들이 지난 60년 동안 제작한 영상 분량을 넘어섰음…. 등등등 • 데이터 생성 가능한 디바이스 수가 많아짐 : 서버  PC  노트북  스마트폰  테블릿  TV  세상의 모든 것 • 데이터 생성은 쉬워지고 유통도 쉬워지고 하지만 네트워크로 엉켜있음 • 디바이스의 성능 향상과 S/W 기술의 발전은 데이터의 중복성을 극대화함 : 예전에 사진 편집, 비디오 편집만 해도 워크스테이션이 필요했음 • 하루 너무 많은 데이터가 실시간으로 생성되기 때문에 정확한 의미와 관계성을 보장하기 어렵다. • 과거에는 데이터(大)  정보(中)  지식(小) But, 데이터(大x大x大)  정보(大x大)  지식(大) • 정보와 데이터간의 구분이 다시 모호해짐 – 나한테 필요한 것인지 맞는 것인지 적합한 것인지 • 이를 인간의 통찰력과 지식으로 원하는 정보를 주는 행위가 필요해 짐Page  16
  • 17. 기본의 수집 및 추천과 무엇이 다른가? (1/2)  예전의 편집과 개인화랑은 무엇이 다른가? 인공지능과는 무엇이 다른가?  기존의 큐레이션은 전문가 또는 알고리즘에 의한 추천(개인화)  추천 시스템의 문제는 맞을 수도 있고 안 맞을 수도 있고 …  그냥 믿고 따라가는 것, 만족하지 못하면 바로 실망  사실 그 동안 만족해 본적이 없다.  왜? 나에 대해 객관적으로나 주관적으로도 잘 알지 못함  왜? 대부분의 사람은 대부분 자기 자신을 포장함  카페나 커뮤니티를 통한 수집, 추천도 있다.  하지만 목적 베이스의 집단으로 리더나 이익을 보고 가입한 것으로 업무나 특수 목적으로는 맞을 수 있으나 나를 알지는 못함  내가 필요한 것이 있는 곳이지 나에게 맞는 추천될만한 것이 있는 곳은 아님  물론 나와 비슷한 사람이 있을 수 있음 하지만 규모상 많다고 할 수는 없음Page  17
  • 18. 기본의 수집 및 추천과 무엇이 다른가? (2/2) 하지만 소셜의 경우는 다름 시작부터 친구로부터 함께 시작했고 계속 관계를 지속해 오면서 친구에 대한 주관적인 사실도 알게 되고 친구나 친구의 친구까지 확대하다 보면 각 분야에 전문지식이 있는 친구를 발견하게 되는 상황 속에 있음 그는 나에 대해 알고 나도 그에 대해 알고 이것을 통해 서로에게 맞는 정보를 줄 수 있고 서로가 주는 정보를 신뢰할 수 있음 친구에게는 정확한 정보를 주고 싶은 욕구, 이러한 자발적인 욕구를 서비스로 표현한 것이 Curation임 또, 콘텐츠의 중심이 텍스트나 서비스형태(날씨, 코디 등)에서 비쥬얼 정보가 중심이 되었다는 점 그리고 인간으로부터 가공되어야 데이터가 좀 더 신뢰성 있는 정보가 될 수 있음 남들이(친구) 원하는 정보를 내가 배치해주고 이를 통해 다른 사람의 관점으로 세계를 보는 인문학적 서비스임.Page  18
  • 19. Curation은 여성을 위한 것 인간의 통찰력과 직관력이 우선된 수집과 공유 현재의 시의성이 반영된 정보 *시의성: 새롭고 시기적으로 뒤지지 않는 것 공급자와 수용자의 관계성을 기반으로 함 권위적인 전문가가 아닌 생활형 전문가가 우선됨 이 전문가가 나를 알고 이해하는 사람임 좋은 사람이라고 싶은 인간의 욕구 그리고 “참여”라는 사회적인 역할을 중시함 왜 여성을 위한 것이라고 하는가? 이미지 위주의 직관적인 정보 확인 추천이자 공개이며 공유하는 행위가 여성에게 맞음 그리고 소셜을 통한 그리고 관계를 통한 공유, 정보 습득, 공유의 용이가 여성 취향임 마지막으로 목적을 달성하고 빠지는 남성과 다르게 여성은 정보의 주위를 살피는 특성이 있어 자연스럽게 Curation에 빠져드는 이유임Page  19
  • 20. Curation의 사업화 아직 큐레이션은 사업화보다는 인간의 본능에 가까운 니즈를 충족시키는 수준임 최근 들어 Curation을 통한 공유가 나은 이득으로 나타나기 시작했음 : 싼 집, 좋은 집, 맛 집, 브랜드 추천, 제품 추천 등 하지만 두 가지 관점에서 사업화가 진행되고 있음 : 1) Curation 과정으로 사업을 할 것인가? 2) Curation의 결과물로 사업을 할 것인가? Curation의 사업화는 광고나 쇼핑 연계를 통한 유통구조의 변화 초래할 것이다. 광고로만 포장되는 우려 사항이 있어 이것 때문에 관계성이 확보되어야 함 Curation은 관계성이 확실해야 신뢰도가 올라가고 이를 기반으로 정보에 신뢰에 대한 고민이 사라짐  신뢰할만한 친구로부터 지원을 받아 해결Page  20
  • 21. 그렇다면 Digital Curation 총정리 검색 소셜 • 정보의 신뢰도 향상 내 친구들을 • 친구를 통해 지식을 통한 수집과 추천 필터링함 • 내가 모르는 것을 친구를 통해 편하게 보게 됨 자료Page  21
  • 22. End of Documents 보너스 영상 Best Job - https://www.youtube.com/watch?v=NScs_qX2OkkPage  22