• 대한본초학회지
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• 제36권5호
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• pp.1-14
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• 2021

Objectives : From January 2020, when the first confirmed case of COVID-19 in Korea, the use of health information using the Internet is expected to increase. It is expected that there will be a significant change in the general public's interest in Korean herbal medicines for health care. Therefore, in this study, we tried to confirm the change in the search trend of Korean herbal medicines after the COVID-19 epidemic. Methods : Using the "Naver DataLab (http://datalab.naver.com)" service of a Korean portal site Naver, search volume was investigated with 606 Korean herbal medicines as keywords. The search period was from January 2020, right after the onset of COVID-19, to June 2021. The search results were sorted by the peak search volume and the total search volume. Results : 'Cheonsangap (천산갑, 穿山甲, Manitis Squama)' was the most searched Korean herbal medicine in the peak search volume and total search volume with least bias. Conclusions : The problem of supply and demand of Korean herbal medicines of high public interest was identified. Broadcasting and media exposure were the factors that had a big impact on the search volume for Korean herbal medicines. As it was confirmed that the search volume for Korean herbal medicines increased rapidly due to media exposure, it is necessary to provide correct information about Korean herbal medicines, improve public awareness, and manage stable supply and demand based on continuous search trend monitoring.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2305-2311
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• 2017

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.500-511
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• 2012

최근 운행경로와 소통상태 등을 제공하는 교통정보의 이용자 활용빈도가 높아지고 있다. 특히, 교통정보 제공 매체 중 편의성이 가장 좋은 인터넷 포탈사이트의 이용자 선호도가 가장 높은 것으로 조사되었다. 하지만, 포탈사이트 교통정보콘텐츠는 민간(포탈업체)에서 자체적으로 정보를 수집 제공하고 있어 공공에서 제공하는 콘텐츠에 비해서 신뢰성 등에 관한 검증 체계가 부재한 실정이다. 본 연구의 목적은 포탈사이트에서 제공하는 정보의 실제 정확도와 이용자가 느끼는 정확도를 알아보는 것이다. 이에 본 연구에서는 포탈사이트를 중심으로 현장 데이터를 통하여 정확도를 검증해보고, 설문조사를 통하여 이용자의 콘텐츠 이용실태와 이용자가 느끼는 교통정보콘텐츠의 정확도를 알아보았다. 또한, 교통정보콘텐츠에 대한 이용자의 기대치와 만족도를 조사하고, IPA기법을 적용하여 개선을 요구하는 콘텐츠를 선정하였다. 이동식 DSRC(Dedicated Short Range Communication)검지장비를 활용한 현장데이터 정확도 검증결과, 오차율은 14~32%로 조사되었으며 경우에 따라 아주 높은 오차율을 보이기도 하였다. 또한 설문에 응한 전체 응답자 중 28.3%가 포탈사이트의 정보를 가장 선호한다고 답변했으며, 포탈 교통정보 콘텐츠의 정확도에 대해서는 50.8%가 부정확하다는 답변하였다. 가장 부정확한 정보 콘텐츠는 '실시간 소통현황'을 지목하였으며, IPA기법을 적용한 결과에서도 '실시간 소통현황' 정보의 집중적인 개선노력이 필요한 것으로 분석되었다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제12권4호
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• pp.41-65
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• 2022

This study would understand the overall perception of our society about public libraries, analyzing the texts related to public libraries, utilizing the semantic connection network & sentiment analysis. For this purpose, this study collected data from the last five years with keywords, 'Library' and 'Lifelong Learning Center' from January 1, 2016 through November 30, 2020 through the blogs and cafés of major domestic portal sites. With the collected data, text mining, centrality of keywords, network structure, structural equipotentiality, and sensitivity analyses were conducted. As a result of the analysis, First, 'reading' and 'book' were identified as representative keywords that form the social perception of public libraries. Second, it turned out that there were keywords related to the use of the library and the untact service due to the recent spread of COVID-19. Third, in seeking a plan for the development of public libraries through the keywords drawn to have positive meanings, it is necessary to create continuous services that can form a new image of the library, breaking away from the existing fixed role and image of the library and increase the convenience of use. Fourth, facilities and facilities for library services were recognized from a neutral point of view. Fifth, the spread of infectious diseases, social distancing, and temporary closure and closure of libraries are negatively related to public libraries, and awareness of librarians has been identified as negative keywords.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권4호
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• pp.35-55
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• 2017

마스터데이터는 기관 내부의 광범위한 이용을 목적으로 구축되며, 주로 기업에서 많이 활용되고 있는 분야이다. 이 연구는 국가의 공공기관에서 활용할 수 있는 기반시설에 관한 마스터데이터 구축을 목적으로 연구를 진행하였다. 이를 위해 공공데이터포털에서 제공하는 표준데이터세트에 기반을 두고 해당 데이터세트의 개별 속성을 분석하였다. 이 중 마스터데이터의 특성에 맞는 표준요소를 추출하였고, 최종적으로 종합한 표준요소를 국가에서 활용하고 있는 표준화 체계를 통하여 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.26-36
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• 2019

현재 국내 건설사업의 건설 관련 정보는 약 30개 기관의 개별시스템으로 분산되어 수집 관리되고 있어 정보보유 기관, 정보항목 및 내용, 조회 방법 등을 파악하기 어렵고 데이터의 단절로 활용에 한계가 있다. 기획, 설계, 시공, 유지관리 등 시설물 및 건축물의 생애주기 각 단계별 정보가 발주 업무수행 과정에서 형성되는 행정자료 구축의 성격에 머물러 전 생애주기에 걸친 이력정보 데이터 구축과 그를 바탕으로 한 수요자 맞춤형 빅데이터 활용이 부족하다. 공공시설 투자 및 관리 효율화를 통한 경제성 제고, 부실과 비효율의 최소화를 통한 품질향상, 시설물 건축물의 성능 향상을 통한 안전 및 삶의 질 제고 등을 위해 정보의 통합관리가 필요하다. 이에 본 연구에서는 시설물의 생애주기 단계별로 각기 다른 정보 시스템(DB)에 흩어져 관리되고 있는 정보를 파악하고, 이를 통합 활용할 수 있는 기반 구축을 위해 (가칭) "생애주기통합 건설정보포털"의 개념적 구성을 제안하고, 물리적 구축에 앞서 짚어봐야 할 제반여건 정비 등 추진방안을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3966-3991
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• 2018

Due to the lack of visualization services and organic combinations between public and private buildings data, the usability of the basic map has remained low. To address this issue, this paper reports on a solution that organically combines public and private data while providing visualization services to general users. For this purpose, factors that can affect building prices first were examined in order to define the related data attributes. To extract the relevant data attributes, this paper presents a method of acquiring public information data and real estate-related information, as provided by private real estate portal sites. The paper also proposes a pretreatment process required for intelligent machine learning. This report goes on to suggest an intelligent machine learning algorithm that predicts buildings' value pricing and future value by using big data regarding buildings' spatial information, as acquired from a database containing building value attributes. The algorithm's availability was tested by establishing a prototype targeting pilot areas, including Suwon, Anyang, and Gunpo in South Korea. Finally, a prototype visualization solution was developed in order to allow general users to effectively use buildings' value ranking and value pricing, as predicted by intelligent machine learning.

• 한국인공지능학회지
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• 제6권1호
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• pp.16-20
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• 2018

The development of modern information technology has increased the amount of big data about patients' information and diseases. In this study, we developed a prediction model of diabetes using the health examination data provided by the public data portal in 2016. In addition, we graphically visualized diabetes incidence by sex, age, residence area, and income level. As a result, the incidence of diabetes was different in each residence area and income level, and the probability of accurately predicting male and female was about 65%. In addition, it can be confirmed that the influence of X on male and Y on female is highly to affect diabetes. This predictive model can be used to predict the high-risk patients and low-risk patients of diabetes and to alarm the serious patients, thereby dramatically improving the re-admission rate. Ultimately it will be possible to contribute to improve public health and reduce chronic disease management cost by continuous target selection and management.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.301-302
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• 2020

The number of abandoned dogs were increasing every year in South Korea. However, many dogs are euthanized in the shelter because of the lack of budget. This project predicts euthanasia of abandoned dogs using machine learning algorithm. It collects data from the public data portal where Korea government provides a public dataset as a form of open API. This project uses recent three-year data 2017 to 2019 and 263371 cases were founded. This project implements random forest and logistic regression models. This project attained an average 72% of prediction accuracy.

• 보건의료산업학회지
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• 제7권3호
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• pp.251-260
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• 2013

The purpose of this study was to make a comparative analysis of dental question and answer in portal sites. To achieve this, 4,212 questions were used for final analysis after connecting to Naver, Daum and Nate, which take first, second and third place in rank information of all sites at Rankey.com, to search dental information by keyword from January to late March. The results are as follows. Naver was the highest as a portal of Internet search engines. Questions on the use of dental clinics, the quality of dental services and the offer of dental services by types of dental clinics were very important. Dental clinics had to give dental patients customized services and information to please them through dental services and dental information services on the Internet, and questions and answers on this were increasing very explosively. Consequently, Dental clinics will have to give Internet users and health- and disease-related data searchers distinctive professional services by inquiring into factors affecting portal search and factors affecting health- and disease-related search, respectively.