With the recent 4th Industrial Revolution, the growth and value of big data are continuously increasing, and the government is also actively making efforts to open and utilize public data. However, the situation still does not reach the level of demand for public data use by citizens, At this point, it is necessary to identify research trends in the public data field and seek directions for development. In this study, in order to understand the research trends related to public data, the analysis was performed using topic modeling, which is mainly used in text mining techniques. To this end, we collected papers containing keywords of 'Public data' among domestic and foreign research papers (1,437 domestically, 9,607 overseas) and performed topic modeling based on the LDA algorithm, and compared domestic and foreign public data research trends. After analysis, policy implications were presented. Looking at the time series by topic, research in the fields of 'personal information protection', 'public data management', and 'urban environment' has increased in Korea. Overseas, it was confirmed that research in the fields of 'urban policy', 'cell biology', 'deep learning', and 'cloud·security' is active.
This study aims to investigate the public big data standard analysis model developed by Ministry of the Interior and examine its accuracy and reliability of prediction. To do this, big data standard analysis index were calculated to apply them to the real world case of CCTV monitoring system prior installation in K city. The result of this case study revealed that the areas to be installed CCTV consisted with the area where residences requested and complained to install CCTV monitoring systems, which indicated that the result of big data standard analysis model provided accurate and reliable outcomes. The result of this study suggested implications on effective exploitation of big data analysis.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.163-166
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2024
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.
Purpose: This study builds a database by collecting and refining disaster occurrence data and real-time weather and atmospheric data. In conjunction with the public data provided by the API, we propose a service model for the Big Data-based Urban Safety Index. Method: The plan is to provide a way to collect various information related to disaster occurrence by utilizing public data and SNS, and to identify and cope with disaster situations in areas of interest by real-time dashboards. Result: Compared with the prediction model by extracting the characteristics of the local safety index and weather and air relationship by area, the regional safety index in the area of traffic accidents confirmed that there is a significant correlation with weather and atmospheric data. Conclusion: It proposed a system that generates a prediction model for safety index based on machine learning algorithm and displays safety index by sector on a map in areas of interest to users.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.72-72
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2022
전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 기후변화로 인한 기온상승은 사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후도 동남아와 같은 아열대 기후로 변하고 있는 추세이다. 기후변화 전망보고서에 따르면는 우리나라의 연 강우량이 현재(1,491mm)보다 약 11% 증가(1,658mm) 하고, 연평균기온이 현재 대비 2040년대 0.7℃, 2090년대 3.1℃ 상승할 것으로 전망했다. 기후변화에 의한 여름철 기온 상승과 겨울철 기온 하강은 에너지 소비량과 소비 패턴 변화를 유발하고 에너지 수요와 공급 불일치의 원인이 된다. 이에 정부에서는 기후변화에 적응하기 위해 화석연료 기반의 에너지 생산에서 그린에너지를 이용한 에너지 생산으로 전환이 효과적이라고 공표하였다. 이어 2050년까지 탄소중립 달성을 위해 신재생에너지르 통한 도전과제를 제시하였으며, 기업 및 공공기관의 RE100참여를 확대하고 활용 가능한 유망 재생에너지원을 발굴을 목표로 하고 있다. 이에 본 연구팀은 국가 기상재해·그린에너지 빅데이터 센터를 설립하여 정부의 다양한 이행수단의 근거 데이터를 제공하고, 민·관에서 활용 할 수 있는 그린에너지 데이터를 제공하고자 한다. 본 센터에서는 침수예측데이터, 풍력, 태양광, 소수력, 수열 잠재 에너지 데이터를 생산하고 있으며, 각 데이터에 대한 활용 및 서비스 방안을 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.577-580
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2018
지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.758-759
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2019
4차산업혁명 시대의 도래로 빅데이터, AI 기술 등을 이용하여 데이터 수집, 분석, 가공, 활용에 관심이 높아졌다. 정부도 공공부문 정보시스템의 보유데이터를 개방하여 산업 전반에 데이터 연계·활용을제고하고 있다. 본 연구는 도로건설사업의 업무처리를 지원하는 건설사업정보시스템(CALS)에 보유중인 건설데이터를 개방하기 위한 방안을 마련하였다. 이를 위해 건설데이터 중 개방 가능한 데이터를 선정하고 키워드를 통한 데이터 및 파일의 정보검색 환경과 데이터 공개서비스 구축방법을 제시하였다.
최근 국내 외를 불문하고 IT기술의 비약적인 발전에 따라 금융분야에서도 금융과 기술이 결합된 새로운 형태의 금융서비스가 다양하게 개발되고 있다. 그러나, 개인금융시장의 비약적 발전에도 불구하고, 기업금융시장에서의 핀테크 활용은 아직까지 미미한 실정이다. 기업 신용평가는 재무제표 위주의 정태적(static) 과거 정보 위주로 이루어지고 있어 업력이 짧고 규모가 영세한 중소기업의 금융접근에 제약이 존재한다. 또한, 중소기업의 인력이 부족한 상황에서 모든 거래를 일일이 금융기관을 방문하여 처리해야 하는 불편함도 애로사항으로 파악되었다. 이러한 한계를 해소하기 위해 신용보증기금은 빅데이터 활용과 비대면 채널에 주목하였다. 본 보고서는 신용보증기금이 빅데이터와 비대면 채널을 활용하여 중소기업의 금융접근성을 향상시킨 사례에 대하여 소개하고자 한다. 첫 번째로, 신보는 기존에 활용되지 못한 동태적(dynamic) 빅데이터를 활용하여 기업의 현재 새로운 신용평가모형을 개발하였다. 두 번째로, 신보는 중소기업의 금융거래 편의성 향상을 위해 비대면 금융업무 플랫폼을 도입하였다. 신보는 이를, 데이터 수집이 체계적이고 정교해야 하며, 중소기업 관련 데이터가 공유되어야 한다는 정책적 시사점을 발견하였다. 이러한 정책적 시사점을 바탕으로 신보는 이제 기업 데이터 뱅크(Data Bank)로서의 역할을 도모하고 있으며, 더 나은 기업정보 생태계를 구현하고자 한다. 이를 통해 신보의 신기술을 활용한 중소기업 금융접근성 제고 사례가 핀테크를 활용한 공공기관의 금융정책 수립에 유용한 사례가 될 수 있을 것으로 기대한다.
Despite the early success story, the pan-industry diffusion of big data has been slow mostly due to lack of confidence of the value creation and privacy-related concerns. The problem leads us to the need to a stakeholder analysis on the adoption process of big data. The present study combines technology acceptance model, task-technology fit theory, and privacy calculus theory to integrate the positive and negative factors on the big data adoption. The empirical analysis was performed based on the survey from the current and potential big data users. Results revealed perceived usefulness, task-technology fit, and privacy concern are significant antecedents to the intention to use big data. Furthermore, there are significant differences in the perceptions of each constructs among groups divided by the types of big data use, with several exceptions. And the control effect was found in the magnitude of the relation between independent variables and dependent variable. The theoretical and politic implications of the analysis are discussed as to the promotion of big data industry.
Big data is expected to bring forth enormous public good as well as economic opportunity. However there is ongoing concern about privacy not only from public authorities but also from private enterprises. Big data is suspected to aggravate the existing privacy battle ground by introducing new types of privacy risks such as privacy risk of behavioral pattern. On the other hand, big data is asserted to become a new way to by-pass tradition behavioral tracking such as cookies, DPIs, finger printing${\cdots}$ and etc. For it is not based on a targeted person. This paper is to find out if big data could contribute to catching out behavioral patterns of consumers without threatening or damaging their privacy. The difference between traditional behavioral tracking and big data analysis from the perspective of privacy will be discerned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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