최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.
최근 들어 주춤하고 있는 경제성장을 증진하기 위한 주요 추진 동력으로 공공데이터 활용이 주요 이슈로 부각되고 있다. 공공데이터를 적극 제공하여 분석결과를 활용함으로써, 국민의 편익을 향상시키고 사회적 문제를 해결하거나 신규산업을 창의적으로 창출하고자 하는 것이다. 반면 기관들은 민감한 데이터의 개방에 부담을 느끼고 있으며, 개방의 실익에는 다소 회의적이다. 하지만, 상호이해가 부족함에도 불구하고 행정자치부와 한국정보화진흥원은 민간 활용 중심의 데이터 개방을 더욱 가속화 시킬 계획이다. 본 연구는 공공데이터 개방 및 활용에 대해 기관이 인식하는 혜택, 기회, 비용 및 위험 요소들의 상호 가중치를 파악하였다, 공공데이터를 제공하는 방식에 따라 네 가지 요소의 가중치 변화를 분석하여 시사점을 제공하는데 목적을 둔 것이다. 공공데이터 개방 및 공유에 대한 기관의 인식과 대안을 ANP의 BOCR 모형을 적용해 분석하였다. 분석결과 공공데이터 보유 기관과 외부 이해관계자의 우선순위가 다름을 확인하였다. 또한 혜택, 기회, 비용, 위험의 세부적 요소에 대한 우선순위를 파악하고 시사점을 제시하였다. 마지막으로 네 가지 요소별 관점에서 이상적인 대안을 제시하고 공공데이터 활용을 추진하기 위한 제언을 제공하였다. 본 연구결과는 공공데이터 개방 및 제공을 고심하고 있는 공공기관들에게 의사결정을 위한 참조자료로 활용될 수 있을 것이며, 정책입안자 및 관계자들이 데이터 개방에 대한 기관들의 인식을 확인하는 자료로 참조될 수 있을 것이다.
자동차 보급 증가로 인한 주차 공간 부족 문제는 불법 주정차 차량 발생의 원인이 되어, 교통 체증을 야기하는 심각한 사회문제가 되었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제 해결을 위한 법안을 마련하기 위해 노력하고 있으며, 불법 주정차문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 한편, 정보통신의 발달에 의해 데이터의 양이 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며, 아울러 공공 데이터의 양도 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 공공 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 필요하다. 그러나 현재 공공 빅데이터 관리 및 분석을 수행하기 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공데이터를 효율적으로 분석하고 효과적인 주 정차 단속을 위한 하둡 기반 불법 주 정차 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다.
공공데이터 공개 의무 확대와 법제도 개선에 따라 한국 정부 및 지자체를 중심으로 공공데이터 서비스가 촉진되고 있다. 공공데이터 개방의 당초 취지는 일상 업무를 통해 만들어낸 수많은 데이터를 기업체와 국민이 쉽게 접근하고, 재사용을 가능하게 함으로써 정부는 신뢰성과 투명성을 향상시키고, 예비 창업자들에게는 새로운 시장과 창업 기회를 창출하며, 국민 참여 및 국민의 의사결정에 도움을 준다는 것이다. 하지만 이러한 정책 취지와 노력에도 불구하고 공공데이터 개방과 활용에 있어서는 여전히 어려움과 한계가 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 정부 및 공공기관의 데이터 개방과 개방 데이터의 활용 현황을 분석, 진단해 보고 향후 공공데이터 개방 촉진 및 이용 활성화를 위한 정책적 방안을 제언해 보고자 한다.
국/내외의 공공 데이터 공유 개방 흐름에 힘입어, 데이터기반의 다양한 비즈니스 기회가 창출되면서, 데이터를 효과적으로 공유 관리하기 위한 오픈 데이터플랫폼이 공공, 과학기술 분야를 중심으로 확산 발전하고 있다. 공공분야에서는 공공데이터 공유를 위한 CKAN, Socrata 등의 플랫폼이 있으며, 연구분야에서는 DSpace를 기관 데이터 공유 레파지토리(repositories)들이 있다. 국내외에 이러한 플랫폼을 이용하여 데이터를 공유하거나, 분야별로 데이터 저장소들이 증가일로에 있다. 나아가, 최근 단순히 공유하는 것을 뛰어넘어 사용자들에게 데이터 분석을 용이하게 하는 분석 개발 서비스환경을 제공하는 시도가 MS, Google, AWS등에서 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 일련의 플랫폼 개발 동향 및 그들의 특징을 살펴보고, 현존하는 분석형 데이터 플랫폼이 지향하는 기능들에 대해 살펴보기로 한다.
공공데이터는 공공기관이 전자적으로 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 모든 정보와 전자화된 파일이다. 공공데이터는 인공지능, 스마트 시티 등 차세대 신산업을 견인하는 중요한 요소로 인식되고 있다. 한국은 공공데이터 개방과 관련된 국제 평가에서 연속적으로 높은 순위에 위치하고 있다. 그럼에도 불구하고 공공데이터의 활용과 산업적 영향은 미흡하다. 공공데이터의 활용이 미흡한 이유는 다양할 수 있지만, 데이터 품질은 지속적으로 논의되는 주요 이슈이다. 본 논문은 공공데이터 품질 평가를 위한 지표를 검토하고, 개방된 공공데이터를 대상으로 정량적 품질 평가를 수행한다. 특히, 공공데이터 관리지침을 기준으로 구축 및 개방된 개방표준 데이터의 품질을 진단하여 정부의 가이드라인이 적합한지 검토한다. 데이터 품질평가는 개방표준 데이터의 메타데이터와 데이터값을 포함하고, 완전성과 정확성 지표를 기준으로 검토한다. 데이터 분석결과를 바탕으로 품질 개선을 위한 정책적·기술적 방안을 제안한다.
공공데이터의 개방과 제공의 활성화와 함께, 공공도서관이 업무 중에 생산한 서지 데이터와 대출 이력과 같은 데이터가 도서관 공공데이터로 제공되고 있다. 본 논문은 도서관 공공데이터의 품질을 진단하고, 그 결과를 바탕으로 도서관 공공데이터의 품질을 높일 개선방안을 제안하고자 한다. 먼저, 문헌정보학 영역에서 공공데이터에 관해 이루어진 연구를 개괄한다. 그다음으로, 도서관 공공데이터 개방 플랫폼인 도서관 정보나루의 오픈 API를 통해 확보한 도서관 공공데이터의 완전성과 정확성을 진단한다. 마지막으로, 데이터 품질 진단 결과에 바탕을 개선방안을 도출한다. 완전성을 진단한 결과, 도서의 식별과 검색을 위 필수적인 서지 요소에서 다수의 공백이 확인되었다. 정확성을 진단한 결과, 값의 유형, 값의 범위, 제한조건을 따르지 않는 부정확한 서지 요소가 확인되었다. 본 연구는 데이터 품질 진단 분석 결과를 바탕으로, 도서관 정보나루의 데이터 수집 절차 개선, 데이터별 스키마 구축, 데이터 수집과 데이터 처리에 관한 안내 제공, 원자료 공개를 제언하였다.
최근 '코로나19'라는 초유의 재난 사태를 맞이하여 대한민국 정부의 투명한 정보 공개를 통한 적극적 대응에 전 세계가 주목하고 있다. 이렇듯 공공데이터 개방은 특정 정보에 대한 국민의 인지도와 접근성을 높임으로써 다양한 사회적, 경제적 가치를 상승시키는 데 필수적이다. 본 연구는 정부차원에서 주도적으로 수집하고 공개하고 있는 공공데이터포털의 이용 활성화를 위해 각국에서 운영하고 있는 SNS 현황과 그에 따른 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내·외 공공데이터포털 SNS 운용현황을 살펴보고, 그 중 선진 사례 3국(인도, 미국, 한국)의 서비스를 선정하여 계량 분석, 피드백 분석, 시계열 분석, 정보유형 분석을 실시하였다. 분석결과를 통해 정보유형 및 이용요구를 파악하고 시사점을 도출하여 공공데이터 이용 활성화를 위한 구체적인 개선방안을 제언하였다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
공공데이터 포털(data.go.kr)은 우리나라 공공데이터 검색과 활용을 위한 통합창구이다. 2021년 행정안전부는 개별 포털 정비방안을 수립한 바 있다. 개별 포털은 공공데이터 외 국내 공공기관들이 구축한 포털을 통칭하는 표현이다. 정비방안에 따라 공공데이터 포털 운영 주체인 한국지능정보사회진흥원은 공공데이터 포털과 개별 포털을 연계하기 위한 운영 및 데이터 연계방안 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 우리나라 공공데이터 포털, 미국, 영국, 프랑스 데이터 포털 운영현황과 데이터 연계방식을 조사하여 데이터 연계 시 상향식 방법 채택이 효율적임을 제안하였다. 또한, 연계 시 추진해야 하는 구체적인 절차를 데이터 연동 표준방식 결정, 메타데이터 현황분석, 운영 인프라 확충, 데이터 반입 확인, 서비스 개시 5단계로 나누어 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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