코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.
국내의 많은 연구를 통해 신재생에너지의 사전 경제성 평가를 위한 모델들은 다수 개발된 바 있지만, 기본적인 연산 프로세스와 연산방식만 지원되고 있을 뿐, 연산결과에 크게 영향을 미치는 신재생에너지의 각 요소 데이터가 제공되지 못하고 있다. 이에 대하여 본 연구에서는 한국에너지기술연구원에서 개발된 신재생에너지 자원지도 데이터를 근간으로 하여 경제성 평가의 기본이 되는 정보를 데이터베이스로 구성함과 동시에 GIS(Geographical Information System)을 활용하여 해당 영역에서 직접 대상위치를 선정하고, 인자값의 설정에 따라 사전 적정성 평가를 지원하는 연산 프로세스를 개발하고자 하였다. 웹 도구를 활용하여 사용자의 접근을 용이하게 하며, 설비데이터의 입력이 가능하게 구성하여 지속적으로 업데이트가 가능한 시스템의 제작을 그 목표로 한다.
지방자치단체(이하 지자체)는 경제, 사회, 문화 등 다양한 분야의 지표 및 데이터를 관리하고 있다. 지자체의 데이터를 수집하여 분석하고자 하는 사회과학 분야 연구자들은 이렇게 지자체별로 흩어져 있는 관련 데이터를 수집하는데 많은 시간과 노력을 투여하고 있다. 만약 지자체의 경제, 사회, 문화 등 관련 지표를 통합적으로 제공하는 데이터베이스가 구축되고, 이를 다양한 기법으로 검색할 수 있는 시스템에 구축된다면, 사회과학분야 연구자들에게 많은 도움이 될 것이다. 본 연구는 지난 5년 동안 구축한 지자체 통합데이터베이스(이하 통합DB)에 대하여 소개하고, 통합DB를 활용하여 구축한 경제, 사회, 문화 지표 통합 검색 시스템에 대하여 소개하고자 한다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.
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.
빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
물류시스템은 점점 더 중국의 경제성장을 위한 중요한 원동력 중 하나로 인정받고 있습니다. 물류효과의 폭이 넓어의 범위와 중국의 물류인프라, 물류산업의 발전과 함께 급속한 발전을 이루었습니다. 이 논문은 중국에서 2003년부터 2012년까지 기간 동안 31 지방을 포함하는 데이터 집합을 사용하여, 물류 발전과 경제 성장 사이의 관계를 조사합니다. 요인분석은 국가경제성장의 물류의 발전에 미치는 영향을 정의물류함수의 전체평가를 얻기 위해 적용됩니다. 고정효과패널 데이터의 접근방식에 따르면, 중국의 경제성장에 물류발전의 중요하고 긍정적인 영향은 그사이에, 해안지방과 내장 지방 사이 의 경제발전에 대한비교분석 도 실시, 발견된다. 결과는 경제성장에 물류발전의 영향은 서부지역에 비해 동부지역에서 높은 것이 좋습니다.
본 연구는 현재 중국인들이 자동차 공유 플랫폼에 있어서 사용하고자 하는 의도에 영향을 주는 요인이 무엇인지를 알아보고자 한다. 그 전에 오늘날 공유경제와 자동차공유경제에 대한 전반적인 상황을 알아보고 중국시장에서의 공유경제와 자동차공유경제에 대해 파악하기 위하여 디디추싱 회사와 관련한 데이터를 웹으로부터 수집하여 진행하고자 한다. 또한 수집된 데이터를 구조방정식모형을 이용하여 분석하고 이를 통해 발견된 결과는 추후 차량 공유 서비스를 촉진하기 위한 개선 방안을 개발하는 데 전략적 함의를 제공 할 수 있다.
최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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