자율운항선박, 스마트 해상물류 등 미래 해상환경의 패러다임 변화에 대응하여 항로표지 현장시설을 고도화하고 신해상교통인프라 지능화 및 정보서비스 개발을 위해 스마트 항로표지 및 연계기술 개발 사업을 수행하고 있다. 본 사업의 1단계 연구 성과로 스마트 항로표지 통합플랫폼과 항로표지 서비스 성능시험환경이 구축되는데, 본 연구에서는 스마트 항로표지 통합 플랫폼에 설치된 각종 센서에서 수집된 정보를 육상의 성능시험환경으로 연동 시험에 관한 시나리오를 설계하였다. 스마트 항로표지 통합 플랫폼 및 장착되는 센서에 사전에 설계된 해양자원명을 부여하고 항로표지 정보관리시스템의 등록하는 절차를 제시하였고, 실시간으로 수집되는 항로표지 정보를 연동하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 저장하고, 저장한 정보를 항로표지 서비스로의 적용과 활용에 관한 시나리오 설계 결과를 검토하였다.
4차 산업혁명은 가정생활 깊숙이 들어와 가사노동과 돌봄의 방식을 변화시켰다. 4차 산업혁명 기술 변화로 초래된 가정의 변화는 가사노동 사회화 측면에서 두드러진다. 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 가속화되고 있는 가사노동 사회화 현상을 "플랫폼"을 통한 "가사서비스" 양상 변화를 중심으로 살펴보았다. 4차 산업혁명 기술변화가 가속화되기 시작한 2015년 이후 전국일간지와 경제지를 대상으로 관련 신문기사를 추출하여 빅데이터 분석을 하였다. 빅데이터 분석결과는 4차 산업혁명 기술을 활용한 플랫폼 경제가 기업 비즈니스 차원뿐만 아니라 공공정책 차원에서 가사노동 사회화를 급속하게 확산시키고 있음을 보여준다. 플랫폼을 통한 가사서비스 지원이 기업의 새로운 사업 영역으로 성장하고 있으며, 공공정책 차원에서 맞벌이가정이나 한부모가정의 일⸱가정 양립 지원이나 감염병 대응과 관련하여 중요한 정책과제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 본 연구는 4차 산업혁명 기술로 인한 가사노동과 돌봄의 변화를 통해 향후 가사노동과 돌봄에 대한 가정, 시장, 국가의 역할과 과제를 성찰하는 계기를 제공했다는 점에서 의의가 있다.
코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 베스트셀러 목록에 포함된 도서의 순위가 공공도서관에서의 평균 대출 건수에 미치는 영향을 패널분석을 통해 살펴보고자 하였다. 본 연구를 위해 문화 빅데이터 플랫폼을 통하여 국립중앙도서관이 제공하는 데이터를 바탕으로 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 29일까지 총 104주 동안의 분석 대상 도서 179권의 공공도서관 대출 데이터 세트를 생성하였고, YES24 웹사이트를 통해 같은 기간 주간 베스트셀러 목록 데이터 세트를 구축하였다. 공공도서관 대출과 베스트셀러 도서 순위 간 정확한 관계를 확인하기 위해 패널자료의 특성을 활용한 분석 방식인 선형회귀모형, 고정효과모형, 확률효과모형 등 세 개의 모형을 비교한 결과, 고정효과모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 순위 데이터 결측값이 47주 미만인 179권의 도서의 자료를 고정효과모형으로 분석한 결과, 도서의 베스트셀러 순위가 한 단계 내려가면 공공도서관에서의 해당 도서 평균 대출 건수가 0.108권 유의미한 수준에서 감소한다는 것을 밝혀내었다. 또한, 베스트셀러 순위가 도서 평균 대출 건수에 미치는 효과가 도서의 내용분류에 따라 상이함을 알 수 있었다. 이 연구는 베스트셀러 순위가 사람들의 도서관 대출행태에 영향을 미치고 있음을 실증적으로 확인한 것으로, 공공도서관에서는 이용자의 요구를 예측하고, 장서 개발 정책 수립에 베스트셀러 목록을 비롯한 사회문화적 맥락을 고려할 필요가 있음을 시사한다.
4차 산업혁명의 도래로 사회기반시설물의 계획 및 운영관리에 있어 데이터 분석을 통한 가치추출에 대한 관심은 매우 높은 상황이다. 데이터의 가용성과 접근성, 정부 지원 등을 평가하는 공공데이터 개방지수에서 한국은 1점 만점에 0.93점을 획득하여 경제협력개발기구 회원국 중 1위(2019년 기준)를 할 정도로 매우 높은 수준(평균 0.60점)이다. 그러나 공식적으로 발표 및 배포되는 사회기반시설물 관련 정보와 심도 있는 연구 분석이 필요한 정보는 접근이 여전히 제한적이라 할 수 있다. 특히 대표적인 사회기반시설물인 상수도시스템은 대부분 국가중요시설로 지정되어 있어 다양한 정보를 획득하고 분석하는데 제약이 존재하며, 관련 국가통계인 상수도통계에서는 누수사고 등과 같은 비정상적 상황에 대한 사고지점, 원인 등과 같은 세부정보는 제공하고 있지 않다. 본 연구에서는 웹크롤링 및 빅데이터 분석기술을 활용하여 과거 일정기간 발생한 지자체의 상수도 누수사고 관련 뉴스를 전수조사하고 도출된 사고건수를 국가 공인 정보인 상수도통계자료와 비교·분석하였다. 독립적인 누수사고 기사를 추출하기 위해서 중복기사의 제거, 누수 관련 키워드 정립, 상수도분야 이외의 관련기사 제거 등의 절차가 필요하며, 이와 같은 기법은 R프로그래밍을 통해 구현되었다. 추가적으로 뉴스기사의 자연어 처리기반 정보추출기법을 통해 누수사고 건수 뿐만 아니라 사고발생일, 위치, 원인, 피해정도, 그리고 대상 관로의 크기 등을 획득하여 상수도 통계에서 제시하고 있는 정보보다 많은 가치를 추출하여 연계할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법론을 국내 A광역시에 적용하여 누수사고 건수를 비교한 결과 상수도통계에서 제시하고 있는 누수발생건수와 유사한 규모의 사고건수를 뉴스기사분석을 통해 도출할 수 있었다. 제안된 방법론은 추가적인 정보의 추출이 가능하다는 점에서 향후 활용성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구는 데이터 생태학 이론에 기초하여 중국 지방자치단체의 공개 공공 데이터를 연구 대상으로 삼았다. 데이터 자산가치 평가방법을 데이터 비즈니스 운영의 새로운 관점에서 비교하였다. 계층적 분석방법(AHP)을 사용한 평가 모형을 이용한 연구결과는 전통적인 비용, 수익 및 시장 방법보다 정부 개방형데이터 자산의 상업적 가치를 더 객관적으로 반영할 수 있었으며, 데이터 가치지수를 종합적으로 평가할 수 있다는 장점을 보여주었다. 그리고 지역 데이터 가치에 대한 종합적인 검색결과를 더 잘 반영되고 있었다. 자료를 보면 지방정부의 데이터 가치평가지수는 지역의 디지털 경제발전지수에 비례하여 디지털 경제에 대한 효과가 나타났다. 본 연구는 지방정부의 데이터 가치를 이해하는데 기여하였다. 이로 인하여 데이터 혁신 및 데이터 비즈니스 운영모델구축을 촉진하고, 사회복지를 개선하며, 데이터 실현을 위해 디지털 경제의 빠른 발전을 촉진하는 연구 및 실천하는 계기를 만들고자 하였다.
파리기후협약에서 한국은 2030년까지 온실가스 배출전망(BAU) 대비 37% 감축이라는 의욕적인 목표를 제출하였다. 그리고 대응방안의 하나로 지능형 전력망인 스마트 그리드가 제시되었다. 스마트 그리드의 적용되기 위해서는 다양한 분야에 EMS(Energy Management System)가 설치 및 운영되어야 하는데, 수요자의 인식부족과 시스템 ROI의 한계로 보급이 지연되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 설치된 EMS의 효율을 높이기 위한 다양한 데이터 분석과 제어기술이 제시되고 있다. 본 연구에서는 IoT로 수집된 빅데이터를 SARIMA 모델로 분석하여 예측함으로써 공공 스포츠 시설의 에너지 사용량을 절검하여 운영하는 계측제어 알고리듬을 제시한다.
정보통신기술이 발전함에 따라 수많은 데이터가 발생하고 있다. 이러한 '빅데이터'의 활용은 국민의 니즈 파악, 공공서비스 제공 등 미래 경쟁력의 핵심 가치라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기상데이터와 교통데이터를 수집한 후, 분산 시스템 환경 하에서 실행되는 기계학습 알고리즘을 이용하여 기상기후와 관련된 교통 정체 구간 예측 시스템에 대해 제안하고자 한다.
최근, 데이터가 새로운 기회이자 도전의 기반으로 인식됨에 따라 공공정책 및 정부의사결정에도 데이터를 기반으로 하는 체계적인 접근의 필요성이 증대되고 있다. 다양한 나라에서는 위기에 대응하기 위한 체계적인 정책과 근거 있는 미래전략을 수립하는데 빅데이터를 수집 및 분석하여 이를 적극 활용 하고있다. 본 논문에서는 대표적인 선진국인 싱가포르, 영국, 네덜란드 3국을 중심으로 수집된 데이터를 기반으로 미래 정책 예측하기 위한 호라이즌 스캐닝을 설명하고 이를 정책 수립에 활용한 사례를 비교하고자 한다.
본 연구는 텍스트마이닝 기법을 중심으로 빅데이터 분석을 활용하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자의 인식과 경험을 살펴보고자 수행되었다. 이를 위하여 첫째, 소셜미디어에 나타난 이용후기 데이터를 수집하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자들의 전반적인 인식과 평가를 탐색하였다. 둘째, 온라인 뉴스 기사 분석을 통해 사회적으로 논의되고 있는 현안을 파악하였다. 분석 결과, 첫째로 어린이 동반 이용자 비중의 높다는 것과 다음으로 LDA 분석을 통한 토픽이 '문화행사/프로그램', '자료 이용', '물리적 환경 및 시설', '도서관 서비스'의 네 가지 분류로 나타난다는 것, 마지막으로 뉴스기사 데이터에 도서관 및 복합문화공간 추가 건립과 도서관 협력 체계 구축에 대한 키워드가 핵심적으로 등장한다는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 지역 균형을 고려한 공공도서관 건립과 육아 및 보육 기관과의 업무협약을 통한 사회적 육아공동체 네트워크 조성을 제안하였다. 본 연구를 활용하여 대전시 공공도서관의 정책적·사회적 흐름을 알아보고 지역사회 수요를 반영하는 공공도서관 운영을 데이터에 기반하여 실행할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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