본 연구는 우리나라를 대표하는 개방 데이터인 조달청의 빅데이터를 활용하여, 최근 사회과학 연구에서 활발하게 사용되는 사회관계망 분석을 통해 정부의 특정 정책(소프트웨어 대기업 참여 상한제) 전후의 산업 네트워크 구조를 비교 분석함으로써 소프트웨어 시장의 생태계 변화를 조망하고 공공데이터 개방의 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 2013년에서 2015년까지 3년에 걸쳐 공공 소프트웨어 시장의 정보화 사업에 대한 발주 및 수주 계약 데이터를 분석해 본 결과, 첫째 공공 소프트웨어 시장에서 Power Law현상이 관찰되고 있으며, 이 현상은 규제 등의 외부적 충격과 상관없이 지속되고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 이 시장에서 Power Law현상은 지속되고 있었지만 생태계의 구성은 년도별로 유의미한 차이를 보임도 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 공공 소프트웨어 시장의 생태계 구성 및 변화에 대한 시사점을 도출하고, 근본적으로 이러한 분석을 가능케 하는 공공 빅 데이터 개방의 장점에 대해 논의하였다.
최근 통계자료에 따르면, 매년 화재 발생 건수와 이로 인한 피해가 증가하는 것으로 나타나고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 여러 공공 데이터를 분석하여 각 지역별 특성이나 환경적 요인에 따른 화재의 원인을 분석해고보가 한다. 분석을 위하여 화재 발생 건수, 시도별 공장 수와 인구수, 계절별 화재 발생수, 장소별 화재 요인에 대한 각각의 공공 데이터를 활용하였다. 분석 결과 지역별 공장 수와 비례하지않은 화재 발생 건수나, 대중적으로 생각하는 겨울철 가장 많은 화재의 발생보다 봄철에 더 많은 화재가 발생되었던 통계 결과와 같이 각 지역적인 특성이나 발화요인에 따라 화재 발생률에 미치는 영향은 다르게 나타난다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 서울시와 관련한 공공데이터를 이용해 여성 안전시설지수를 작성하고 시각화하였다. CPTED, 지역여성 안전지수 관련 8가지 데이터와 여성 5대 범죄피해자 데이터를 수집·분석하여 여성 안전시설지수를 작성하였다. 여성 안전시설지수 요소와 여성 범죄 피해자 수 간의 상관분석 결과 신뢰도 95% 수준에서 유의미하다고 결과가 나온 'CCTV', '가로등', '여성안심지킴이집' 3가지 데이터를 주요 요소로 선정하였다. 여성 안전시설 지수 산출을 위한 주요 요소간의 상관계수를 이용해 가중치를 부여해서 구별 여성 안전시설 지수를 산출하고 파이썬의 Follium 라이브러리를 이용해 시각화하였다.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
전 세계적으로 각국의 정부는 공공에 정부의 데이터를 개방함으로써 정부의 성과 향상 및 투명성 제고를 기대하며 상당한 예산을 공공데이터 부문에 사용하고 있다. 이러한 정책의 실질적인 성과를 파악하기 위해서는 정책을 통해 창출된 가치를 측정하는 것이 필수적이며, 이에 여러 기관 및 연구자들은 공공데이터의 가치를 평가하기 위한 다양한 시도를 해왔다. 그럼에도 불구하고, 그 가치를 측정함에 있어 실질적인 혜택을 받는 소비자의 관점이 간과되어왔을 뿐만 아니라, 아직 공공데이터의 경제적 가치를 계량화하는 시도는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제로 데이터를 소비하고 그 영향을 받는 시민들의 관점에서 공공데이터의 경제적 가치를 정량화하고자, 먼저 기존의 무형자산 가치평가 방법론을 검토하였다. 분석 방법론과 공공데이터의 성격을 함께 고려한 결과, 다양한 소비자 및 사용 목적을 효과적으로 반영할 수 있는 조건부 가치평가법이 적절하다고 판단되었다. 본 연구자들은 조건부 가치평가법을 활용하여 서울 시민들을 대상으로 실제 서울시 공공데이터의 경제적 가치를 측정하고 정량화 하였다. 분석 결과 공공데이터에 대한 시민들의 지불의사금액은 관련된 사전 경험이나 조세저항, 인지된 혜택 및 인지된 시나리오의 현실성과 같은 요인에 따라 상이하였으나, 인구통계학적 요인에 따라서는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 지불의사금액을 측정하는 질문의 방식에 따라 결과에 유의미한 차이가 있었으며, 결과에 대한 신뢰성 평가 및 향후 연구에 대한 시사점을 논의하였다.
정부의 적극적인 공공데이터 정책에도 일부 수요가 많은 데이터가 법률을 근거로 여전히 개방되지 못한다는 지적이 있다. 본고에서는 국민의 공공데이터 제공신청이 제공거부된 사례를 중심으로 개별분야 법률이 공공데이터 개방·활용에 제약으로 작용하는 요인을 분석하고 공공데이터법과 상호 조화되는 방안을 모색해보고자 한다. 이를 위해 공공데이터 정책의 근간이 된 오픈데이터 헌장과 함께 공공데이터의 헌법적 가치를 살펴보고, 헌법적 가치를 토대로 제도적 사유로 제공거부된 사례들을 검토한다. 개인정보가 포함된 공공데이터가 대표적인데, 제도적 사유로 제공거부 된 사례의 절반 가까이 차지하고 있어 그 개선 가능성을 살펴볼 필요가 있다. 특히 개인정보 보호법이 개정되어 제한적 목적으로 정보주체의 동의 없이 가명정보 처리가 가능해졌으므로, 국민의 공공데이터에 대한 접근과 이용 확대를 위한 공공데이터법의 개정 필요성을 검토할 시점이다. 또한 선별한 개선 대상 법률들에 대하여 제약요인과 개선 필요성을 검토하여 공공데이터 개방·활용과 조화를 이루기 위한 제도적 개선방향을 제시한다.
현재 정부에서는 실수요자 중심의 맞춤형 정보 제공 계획을 수립하고, 다량의 공공정보를 개방하기 위한 제도적 장치를 마련하는 등 적극적으로 공공정보 개방 정책을 펼치고 있다. 이러한 정책을 바탕으로 개방된 공공정보의 활용성을 극대화하기 위해서는 이를 공간정보 분야로 확대할 필요성이 있으나 아직은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공정보 개방 창구인 공공데이터포털의 연동 정보를 분석하여 공간정보로 표현할 수 있는 대상을 선별하는 기준을 제시하였고, 외부시스템 간의 데이터 연계 방식을 살펴보았다. 이를 통해 공공데이터포털의 공공정보와 오픈플랫폼 간의 자료연계를 효율적으로 지원하기 위한 연계서버 모형을 정립하여 향후 오픈플랫폼과 공공데이터포털 정보를 활용한 새로운 공간정보서비스를 창출하고자 하였다.
꾸준히 늘어나고 있는 강력범죄의 예방은 언제나 인류의 중요 화두 중 하나이다. 최근의 대표적인 예방법은 도시에 범죄예방환경설계(CPTED)을 적용해 설계하는 것이다. 이 개념에서 가장 중요한 것이 감시와 접근통제인데, 그 중 일반적으로 많이 사용되는 방법은 기계적 감시에 속하는 것이지만 새로운 흐름에 맞추어 공공데이터를 활용한 다른 관점에서의 클래식 범죄예방 정책 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 활용하는 공공데이터로 한국의 중심지인 서울시 데이터 포탈에서 제공되는 최근 년도의 자치구별 5대 범죄 발생현황통계를 중심으로 범위를 설정, 가장 개선이 필요한 부분에 범죄예방정책을 제안하도록 한다. 데이터 분석 및 시각화 방법으로는 오픈소스인 Python 분석 프로그램을 사용하였다.
세계 주요 도시는 대중교통이 가지고 있는 문제를 보완하기 위해 공공 대여 자전거 시스템을 운영하고 있다. 대전시에서 최근에 대여 이력 데이터를 공개하여 새로운 분석 가능성을 열었다. 본 연구는 시각화를 이용해서 데이터의 의미를 파악할 수 있는 분석 방법을 제안한다. 실험 결과 이용률에 따른 정류장의 위치적 특징을 발견하였고, 시간/요일/월에 따라서 달라지는 자전거 이용 패턴을 알 수 있었다. 한편 이동 경로 분석을 통해서 정류장간 이용 패턴을 발견하였으며, 각 정류장별 목적지 비율 분석을 통해 이용 목적을 파악할 수 있었다. 이러한 데이터를 기반으로 대전시 공공 대여 자전거 시스템 발전 방향을 제시한다.
4차 산업화의 가속화로 인하여 우리 주변의 데이터가 급속도로 증가하였다. 이에, 데이터를 수집하는 것 이상으로 데이터 분석을 통해 얻어진 데이터의 성질과 의미를 보다 손쉽게 파악하고 데이터의 가치판단에 유연하게 적용 할 수 있어야 한다. 가시화 표현기술은 현재 많은 분야에서 관심을 받고 있다. 가시화는 데이터 분석 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 그래프, 차트 등으로 사용자가 보다 쉽게 데이터의 정보를 파악할 수 있어, 즉각적인 판단이 가능하게 하여 빠른 의사결정을 할 수 있도록 한다. 그중에서도 사용자들의 활용 가치가 높은 공공데이터를 활용한 가시화에 대한 관심도가 높다. 이에 본 논문에서는 가시화를 표현 할 수 있는 다양한 소프트웨어들 중에서 R 라이브러리와 R Studio를 활용하여 전국 자전거 보관소 설치 장소의 공공데이터를 가시화 하는 콘텐츠를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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