• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.184-197
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• 2021

본 논문은 맞춤형 고용서비스 개발을 지원하기 위한 '고용관련 빅데이터 센터(가칭)'설립에 앞서 우리나라의 고용관련 DB 중에서 워크넷, 고용보험, 직업훈련 DB 등과 함께 교육과 복지 DB를 중심으로 DB별 개요, 구축 과정, 주요내용, 활용, 한계점 등을 살펴보았다. 이어서, 고용관련 빅데이터를 구축·운영하고 있는 독일과 영국의 사례를 분석하였다. 이상의 분석을 통해 개인이 생애에 경험하게 되는 다양한 노동력 상태간의 이행에서 발생할 수 있는 사회적 위험을 체계적으로 관리함으로써 이행을 통한 소득확보를 강조하는 이행노동시장론에 입각하여, 고용보험 DB를 중심으로 개인단위에서 교육/훈련/경력/자격, 구직, 고용, 실업, 비경활/복지 등의 DB를 연계하는 체계로 고용관련 빅데이터 구축방안과 활용방안을 제시하였다. 마지막으로 고용관련 DB들에 대한 대대적인 정비, 고용보험 DB를 중심으로 구축할 빅데이터의 대표성 제고, DB의 신뢰도 제고 등 향후 과제들을 제시하였다. 본 논문을 계기로 고용관련 빅데이터 구축 및 활용에 대한 논의가 더욱 활발해지기를 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.17-31
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• 2017

빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중 하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전처리, 데이터 탐색 및 이력 데이터 분석, 예측 모델 도출을 포함하며, 프로세스 마이닝 및 데이터 마이닝을 활용한다. 또한, 사례 연구를 통해 본 방법론의 유효성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.249-251
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• 2020

본 논문에서는 코로나바이러스감염증19 사태가 국내 취업시장에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보기 위하여 빅데이터를 활용한 직업 관련 분석 및 시각화를 수행하였다. 빅데이터를 위한 기본 자료는 통계청 자료와 워크넷 Open API를 활용하였으며, 빅데이터 처리 과정을 거쳐 결과값을 예측을 시도하였다. 2020년도 워크넷 Open API를 통해 고용수와 통계청 자료를 통해 비교 분석 및 시각화를 실시하였고, 08년~20년 취업자수를 통해 시계열 분석 및 예측을 진행해 앞으로의 횡보를 예상해보았다. 분석한 결과 19년, 20년도를 비교 분석했을 때에는 크게 차이가 나지 않았다. 추가적으로 시계열 분석기법을 활용해 보았을 때 매년 고용수는 전체적으로 증가하고 4월에는 감소, 7월에는 증가하는 추세가 나왔다. 코로나바이러스감염증19 사태로 인해 공공기관과 언택트 시대에 따른 화상회의나 재택근무로 인해 운수·통신 취업률은 상승한다는 결과값이 도출되었고, 자영업이나 서비스 직업 등은 다른 직종에 비해 큰 감소를 보여줬으나 국가 경제 활성화에 따른 고용수는 점차 증가할 것이라 예측된다.

• 서비스연구
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• 제8권1호
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• pp.73-87
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• 2018

세계 각국은 서비스 경제화를 위한 각종 육성 정책을 마련하고 있다. 최근 4차 산업혁명이 가속화되면서 서비스산업의 역할에 관심이 높아지고 있다. 한국의 서비스산업은 고용, 부가가치, 생산성 측면에서 OECD 국가 중 하위권에 속하며 새로운 발전 전략을 모색할 시점이다. 우리 정부는 고용과 경제 활력을 도모하기 위하여 서비스 경제 발전 전략을 수립하고 있다. 하지만 4차 산업혁명 시대에서 서비스산업은 제조업과 융합되어 발전되어야 한다는 점에서 그 중요성이 높다. 본 연구에서는 문헌고찰을 통하여 중앙정부, 지방정부, 그리고 세계 각국이 추진하고 있는 4차 산업혁명과 관련된 주요 서비스산업 정책을 고찰한다. 그리고 4차 산업혁명에 대비한 7대 서비스산업 및 핵심 기술을 빅데이터 분석하고 그 관심도를 도출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.110-118
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• 2020

소셜미디어 데이터는 우리사회의 문제점과 여론의 향방을 알 수 있는 대리지표로서의 역할을 하고 있다. 이 연구는 2016년부터 2018년 까지 뉴스데이터 109,015건 건의 자료를 활용하여 우리사회 노인과 일자리 감성분석을 실시함으로써, 고령사회와 인구절벽에 직면한 한국 사회에서, 가용노동력 확대 가능성을 알아보았다. 노인 일자리 토픽키워드로 '노인*일자리', '노인*고용', '노인*임금' 등을 사용하였다. 감성분석결과, 대부분의 기간에서는 긍정적 감성이 우세하여 생산연령인구 확충가능성을 알 수 있었다. 노인 일자리확대관련 긍정 감성과 저임금관련 부정감성으로, 일은 하지만 여전히 빈곤한 노인의 실태가 나타났다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 계층적 군집분석과 연관 텍스트분석으로 노인과 일자리 관련 우리사회의 인식과 감성을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.73-85
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• 2014

기업 경쟁력 제고를 위해 빅데이터 분석의 중요성이 대두됨에 따라, 기업의 문제점을 체계적으로 파악하고 이를 해결하여 사업적 가치로 재평가하기 위해서는 통합적 빅데이터 프로젝트 수행 방법이 필요하다. 이에 따라 실무적 활용 용이성을 높이도록 소프트웨어 개발과 프로젝트 관리가 융합된 "과학적 데이터 분석 방법론(SDAD)"를 제안한다. SDAD는 프로젝트 수행 과정을 문제정의, 데이터준비, 모델설계, 모델구현, 결과평가, 서비스구현의 6단계를 구성한 후, 단계별 과업을 공정별(47개)로 세분화하고 산출물(93개)을 도출한다. SDAD 는 기존의 ISP, DW, SW 개발 방법론에서 빅데이터 분석과 관련된 부분을 통합하고 쉽게 결과물을 연동할 수 있도록 하였다. 또한, 다양한 분야의 전문가로 구성된 참여자 간에 의사소통의 효율성을 높이기 위해 RACI 챠트를 통해 공정별 책임자를 할당하는 방법과 표준화된 의사소통 절차를 제시한다. SDAD 방법론은 한국고용정보원에서 수행한 빅데이터 프로젝트에 적용하여 감리의 평가를 받은 결과 적정한 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 재활치료과학
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• 제11권2호
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• pp.63-76
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• 2022

목적 : 본 연구의 목적은 장애 중증도 수준뿐만 아니라 장애 유형 또한 함께 고려하여 장애인의 고용현황을 분석함으로써 기존의 장애 중증도 수준에 기반한 의학적 손상을 기준으로 하여 직업적 능력을 고려하는 것에 한계가 있음을 지적하는 데에 있다. 연구방법 : 장애인고용공단(2019)에서 조사한 장애인 고용패널조사 2차 웨이브 4차 조사 자료를 사용하였다. 독립변수는 장애인의 장애 중증도와 장애 유형, 종속변수는 고용여부로 하여 장애 중증도에 따른 장애 유형의 고용가능성 오즈비를 로지스틱 회귀분석으로 산출하였다. 결과 : 장애정도가 심한 군은 고용가능성은 관련 변수들을 보정했을 때, 신체외부장애 유형에 비해 신체내부장애의 고용가능성이 0.413(95% CI: 0.271-0.629)배로 유의하게 낮았고(p<.001), 장애정도가 심하지 않은 군에서는 신체외부장애에 비해 신체내부장애가 0.475(95% CI: 0.327-0.690)배로 고용가능성이 낮았다(p<.001). 결론 : 장애 중증도 수준이 같다 하더라도 장애 유형에 따라 고용가능성이 달라질 수 있음을 확인하였다. 장애 유형과 중증도를 모두 고려하여 고용가능성의 편차를 줄일 수 있는 판정 기준의 마련이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.360-375
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• 2019

본 연구는 2015년도 5만 여개의 기업거래정보(KED(한국기업정보))를 이용하여, 유통업체와 관련이 있는, 지속적인 거래관계를 가진 기업들의 거래관계 네트워크를 형성하여 유통업체의 생태계를 파악하고자 하였다. 클러스터링의 방법을 사용한 결과, 5개 이상의 기업들로 이루어진 731개의 클러스터로 묶여진다. 이들은 KED 자료에서 파악되는 유통산업 매출의 약 80%룰 차지한다. 클러스터들은 소속된 업체들의 거래가 대부분 내부에서 완결되는 모듈화된 거래 패턴을 가진다. 유통 클러스터들은 그들 매출의 70% 이상을 하나 또는 2, 3개의 업체(주기업)가 차지하고 있다. 이러한 특징은 제조업과 유사하다. 그렇지만 유통 클러스터들은 소속 기업수가 제조업과 비교하여 작은 특징을 지니고 있으며 조립 제조업체들에 비해서는 특정 업체와 클러스터에 매출이 집중된 정도도 약하다. 기업연관분석의 결과를 보면, 30대 유통업체들이 소속된 클러스터내의 중소기업들의 주기업에 대한 매출의존도는 롯데쇼핑, 이마트, 이랜드리테일, 신세계, 현대홈쇼핑 등이 최소 35% 이상의 값을 보인다. 이들 클러스터 내에서의 공정거래정책을 통한 중소기업 육성정책의 여지가 크다는 점을 암시한다. 씨제이홈쇼핑, 현대홈쇼핑, 한무쇼핑 등은 아주 높은 생산유발효과를 가지며, 앞의 두 업체는 동일 클러스터 소속 중소기업들에 특히 높은 생산유발효과를 가지고 있다. 그리고 1-9번 클러스터들은 중소기업의 고용 비중이 높고 중소기업의 고용계수가 매우 높은 10번 기업군과 31번 기업군에서 상품을 조달하는 경우가 많다. 중소기업에 높은 생산 및 고용 유발효과를 가지고 있거나, 10, 31번 기업군에 후방연관효과가 높은 기업들은 중소기업 성장 및 고용 정책에서 중시되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.