The purpose of this study is to investigate the current state of public Big Data in Seoul and suggest policy directions for the revitalization of Seoul's public Big Data. Big Data is perceived as innovation resources under the era of 4th Industrial revolution and Data economy. Especially, public Big Data serves a significant role in terms of universal access for citizens, startup, and enterprise compared with the private sector. Seoul reorganized a substructure of government's focus on Big Data and established organizations such as Big Data Campus and Urban Data Science Lab. Although the number of public open Data has increased in Seoul, there exists not much Data with characteristics similar to Big Data, such as volume, velocity, and value. In order to present the direction of Big Data policy in Seoul, we investigate the current status of Big Data Campus and Urban Data Science Lab operated by Seoul City. Considering the results of this study, we have proposed several directions that Seoul can use in establishing big data related strategies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.475-487
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2020
The paper aims to facilitate a discussion around how big data technologies and data from citizens can be used to help public administration, society, and policy-making to improve community's lives. This paper discusses opportunities and challenges of big data strategies for government, society, and policy-making. It employs the presentation of numerous practical examples from different parts of the world, where public-service delivery has seen transformation and where initiatives have been taken forward that have revolutionized the way governments at different levels engage with the citizens, and how governments and civil society have adopted evidence-driven policy-making through innovative and efficient use of big data analytics. The examples include the governments of the United States, China, the United Kingdom, and India, and different levels of government agencies in the public services of fraud detection, financial market analysis, healthcare and public health, government oversight, education, crime fighting, environmental protection, energy exploration, agriculture, weather forecasting, and ecosystem management. The examples also include smart cities in Korea, China, Japan, India, Canada, Singapore, the United Kingdom, and the European Union. This paper makes some recommendations about how big data strategies transform the government and public services to become more citizen-centric, responsive, accountable and transparent.
It is crucial to develop effective and efficient big data analytics methods for problem-solving in the field of business in order to improve the performance of data analytics and reduce costs and risks in the analysis of customer data. In this study, a big data-driven data analysis system using artificial intelligence techniques is designed to increase the accuracy of big data analytics along with the rapid growth of the field of data science. We present a key direction for big data analysis systems through missing value imputation, outlier detection, feature extraction, utilization of explainable artificial intelligence techniques, and exploratory data analysis. Our objective is not only to develop big data analysis techniques with complex structures of business data but also to bridge the gap between the theoretical ideas in artificial intelligence methods and the analysis of real-world data in the field of business.
Recently increasing in marketing or policy decision is the trend of reflecting big data, which, however, has yet to be used directly for the location analysis of public facilities in terms of urban planning. This study examined how the local currency big data, issued often recently by municipalities throughout the country, can be used for the decision-making to select the location of public facilities more rationally. It is such an interesting attempt to acquire the big data of local currency payments by local residents and directly apply it to analyzing the location analysis of public facilities they use. The big data of local currencies which are issued by most municipalities now in Korea will continue to extend its role as the public data. Relatively easily available for municipalities with low cost, it is expected to be used for various policy decisions in future. Although the analysis of big data can make more accurate results than conventional survey methods, however, local residents' participation should not be scaled down in policy decisions. Rather, they should be given the findings of this kind of scientific survey so as to extend the citizen-participatory decision-making model.
초연결 지능정보사회에 빠른 진입으로 빅데이터 기반의 자원관리 등을 위한 빅데이터시스템 구축의 필요성을 대두되면서, 공공기관에서 빅데이터시스템 구축을 추진하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구는 공공기관 현실에 맞는 빅데이터시스템 구축 시 고려해야할 측정항목을 도출하고자 한다. 고등교육기관 통합정보시스템 구축의 환경요인 측정항목에 선행연구를 기반으로 빅데이터 관련연구들의 성공요인들과 공공기관 빅데이터 시스템 구축의 특성을 분석·결합하였다. 연구방법으로는 빅데이터 전문가들을 대상으로 델파이 방법등을 사용하여 빅데이터 특성이 반영된 19개 측정항목을 도출하였으며, 이를 빅데이터시스템에 구축하고자 하는 공공기관에 성공적으로 적용하기 위한 방안을 제언하였다. 본 연구결과가 공공기관에서 성공적인 빅데이터시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
최근들어 공공 정보화와 함께 정부기관, 지자체 및 다양한 정부산하기관에서 보유하고 있는 데이터를 공개하고 있는 추세이다. 즉, 공공기관이 업무수행의 결과물로 생성 및 수집한 다양한 전자화된 형태의 데이터를 공공데이터 포털사이트에서 개방하고 있다. 하지만 이를 사용하는 사용자는 데이터 형식의 이해와 데이터 처리 지식의 부족, 데이터에 대한 접근과 관리의 어려움, 수집 및 저장한 데이터의 이해를 위한 시각화 기술의 부족 등으로 빅데이터의 활용에 제한을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공공 사이트에서 제공하는 빅데이터를 데이터셋의 URL 및 API를 사용하여 데이터 포맷에 관계없이 데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 XML 구조를 이용하여 재가공하여 데이터베이스화하며, 데이터 융합을 통한 시각화가 가능하도록 하는 공공 빅데이터 수집, 선별 저장 및 시각화 플랫폼을 제안한다.
본 연구에서는 오늘날 기록관리는 정보통신 기술의 발전과 업무환경이 급변하고 정부의 규모와 여러 기능들이 확대되면서 행정업무에서 발생하는 기록과 그에 따른 데이터 생산량이 대폭 증가함에 따라 관리에 대한 중요도가 커졌다. 빅데이터의 특성을 가진 공공기록물의 개념과 빅데이터 특징을 연계하여 사례로 설명한다. 빅데이터 발생 환경에 따른 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적 영역으로 살펴보기 위해 'STEEP'분석을 실시하였다. 공공기록관리분야에서 빅데이터 기술 적용 적절함과 필요성을 알아보고 활용이 가능한 업무 분석을 통해 공공기록관리 업무의 최우선 적용 가능한 프레임워크를 도식하고 업무 시사점을 제시하였다. 첫째, 공공기록관리 절차와 표준에 '분석' 단계를 넣고 기록관과 기록물관리전문요원들에 의해 빅데이터 분석기술을 적용할 수 있는 신규 조직과 추가연구와 시도가 필요하다. 둘째, 많은 양의 데이터 속에 비구조화 되어있고 숨겨져 있는 패턴을 발견할 수 있도록 통합적 사고와 관련이 있는 '빅데이터 분석 자격'을 갖춘 기록물관리전문요원을 양성하여야 한다. 셋째, 공공기록분야에 빅데이터기술과 인공지능을 결합하여 자가 학습 시킨 후, 맥락을 분석하고 이를 통해 공공기관의 사회 현상과 환경을 분석하고 예측 되도록 하여야 한다.
최근 4차 산업혁명과 빅데이터의 중요성이 대두됨과 함께 공공 빅데이터 활용을 활성화기 위한 다양한 정책들이 마련되고 있으며, 이를 활용한 다양한 부가가치 창출이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 공공 데이터 공개 의무 확대와 법제도 개선에도 불구하고 실질적으로 공공 빅데이터를 활용하기에는 아직 한계가 있다. 문헌연구에 따르면, 공공 빅데이터 개방을 위해 정부가 정책적으로 나아갈 방향에 대해 제시한 연구는 있지만, 실제 공공 빅데이터를 활용하는 사람들의 입장까지 고려한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 공공 데이터 개방 생태계에 대해 파악하고, 공공 빅데이터 개방의 주체인 제공자 입장(정부, 공공기관)과 사용자 입장(기업, 민간)에 대한 인터뷰를 통해 공공 빅데이터 개방 및 활용 활성화의 촉진요인과 저해요인을 도출하고, 각 요인 간의 인과관계분석을 통해 이슈를 도출하여 해결방안을 제시한다. 본 연구는 공공 빅데이터 개방 및 활용활성화 방안에 대해 두 가지 측면에서 함께 고려한 연구라는 점에서 학술적 시사점을 가지며, 도출된 이슈와 대안은 국내 공공 빅데이터 개방 및 활용 활성화를 도모하는 이해당사자에게 실무적 시사점을 줄 것으로 기대한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.51-58
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2018
In order to utilize various data provided by Korea public open data portal, data should be systematically managed using a database. Since the range of open data is enormous, and the amount of data continues to increase, it is preferable to use a database capable of processing big data in order to analyze and utilize the data. This paper proposes data modeling and implementation method suitable for public data. The target data is subway related data provided by the public open data portal. Schema of the public data related to Seoul metro stations are analyzed and problems of the schema are presented. To solve these problems, this paper proposes a method to normalize and structure the subway data and model it in NoSQL database. In addition, the implementation result is shown by using MongDB which is a document-based database capable of processing big data.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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