‘빅데이터 활용 화재위험예측 시스템’ 사내 시연

<빅데이터 활용 화재위험예측 시스템 사내 시연>

빅데이터 활용 화재위험예측 시스템의 사내 시연이 2월 9일 목요일 13시 ㈜제이비티 회의실에서 개최됐습니다. 사장님을 비롯한 사원 20여명이 참석한 가운데 진행된 이번 시연은 개발전략기획부 한정훈 대리의 진행으로 사업의 개요 및 시스템 시연의 순서로 진행됐습니다. 현재 지클라우드 서버에 장착되어 외부 접근이 불가능한 시스템이라 사내 서버에 별도로 구축한 시스템을 대상으로 시연이 이뤄졌습니다. 부천종합터미널 소풍의 소방 관련 시설 현황 확인, 분당소방서의 관할 건물 검색, 겨울철 화재 위험이 높은 시장에 대해 화재 발생, 화재보험 가입이

력등의 빅데이터를 기반으로 여러 측면에서의 화재 위험을 예측할 수 있는 다양한 정보를 확인할 수 있었습니다. 종료 후에는 정보연계 검색 방법 등 시스템 개발에 대한 직원들의 질문사항에 대한 담당자의 답변 시간을 가졌으며, 향후 국민안전처 해당 부문의 추가 사업을 기대하며 시연을 마무리 지었습니다.

함수형 프로그래밍 언어

함수형 프로그래밍은 자료 처리를 수학적 함수의 계산으로 취급하고 상태와 가변 데이터를 멀리하는 프로그래밍 패러다임의 하나입니다. 명령형 프로그래밍에서는 상태를 바꾸는 것을 강조하는 것과는 달리, 함수형 프로그래밍은 함수의 응용을 강조합니다. 함수형 프로그래밍은 1930년대에 계산가능성, 결정문제, 함수정의, 함수응용과 재귀를 연구하기 위해 개발된 형식체계인 람다 대수에 근간을 두고 있습니다. 다수의 함수형 프로그래밍 언어들은 람다 연산을 발전시킨 것으로 볼 수 있습니다. 수학적 함수와 명령형 프로그래밍에서 사용되는 함수는 차이가 있는데, 명령형의 함수는 프로그램의 상태의 값을 바꿀 수 있는 부작용이 생길 수 있습니다. 이 때문에 명령형 함수는 참조 투명성이 없고, 같은 코드라도 실행되는 프로그램의 상태에

따라 다른 결과 값을 낼 수 있습니다. 반대로 함수형 코드에서는 함수의 출력 값은 그 함수에 입력된 인수에만 의존하므로 인수 x에 같은 값을 넣고 함수 f를 호출하면 항상 f(x)라는 결과가 나옵니다. 부작용을 제거하면 프로그램의 동작을 이해하고 예측하기가 훨씬 쉽게 됩니다. 이것이 함수형 프로그래밍으로 개발하려는 핵심 동기중 하나입니다.

Hope같은 최초의 순수 함수형 언어는 상업적 소프트웨어 개발보다는 학계에서 많은 관심을 받았습니다. 하지만 커먼 리스프, 스킴, ISLISP, 클로져, Racket, 얼랭, OCaml, 하스켈, 스칼라, F# 같은 주요 함수형 언어들은 광범위한 기관에서 산업적이고 상업적인 응용 프로그램 개발에 사용되고 있습니다.. 함수형 언어는 R (통계), 매스매티카 (기호와 수론 수학), J, K 와 Kx 시스템 기반 (재정 시스템)에서 나온 Q, XQuery/XSLT (XML), Opal 같은 특정 분야 프로그래밍 언어(Domain Specific Language)에서도 사용되고 있습니다. 많이 쓰이는 특정 분야 선언 언어인 SQL과 lex/Yacc는 특히 가변값을 회피하는데 있어 함수형 언어의 요소들을 사용합니다.

함수형 스타일의 프로그래밍은 함수형 언어로 별도로 설계되지 않은 언어에서도 가능합니다. 예를 들어, 명령형인 펄 프로그래밍 언어는 함수형 프로그래밍 개념을 적용하는 법을설명하는 책에서

주제로 다루기도 했습니다. C# 3.0은 함수형 스타일의 쓸 수 있는 구문을 추가했습니다.

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