데이터의 저장량이 이전 보다 더욱 증가하고 있는데, 이는 정부와 기업은 물론이고 일반 사용자의 적극적인 참여에 기인하고 있다. 이러한 빅데이터 시대에는 정부 및 공공기관의 역할이 중요하게 부각되는데, 이들은 공공의 목적을 이유로 일반 개인의 정보에도 접근하여 그것을 다룰 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터에 대한 현황과 대응방안을 국가별로 조사하여 몇 가지 시사점을 도출할 수 있었다. 연구결과 먼저 빅데이터와 관련된 인력 및 기술의 확보가 우선되어야 한다는 점을 들 수 있었다. 또한 정부와 민간 사이의 적극적인 공유와 개발노력이 동반되어야 한다는 것도 알 수 있었다. 그리고 데이터의 적재와 분석방법이 계속 발전되는 만큼 장기적인 전략 수립을 마련해야 한다는 점도 확인하였다. 결론적으로 빅데이터의 정책적 활용을 위해서는 데이터 관리의 중요성을 재인식하고, 개인정보 보호에 주력하여야 하며, 현실적용 능력을 배가시켜야 한다는 것을 시사점으로 제안하고자 한다.
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 다양한 공공데이터가 개방되고 있으며, 적절한 데이터 마이닝과 시각화 알고리즘을 통해 일반 시민에게 서비스 되고 있다. 이를 통해 정부와 지방자치단체는 공공 정책의 투명성과 효율성을 널리 알릴 수 있을 뿐 아니라, 일반 사용자들이 개방된 공공데이터를 재가공하여 서비스함으로써 관련 산업의 성장을 이끌고 있다. 공공데이터의 최종 사용자는 일반 시민이기 때문에, 누구나 손쉽게 이해할 수 있도록 공공데이터를 적절히 시각화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 공공데이터 비주얼라이제이션의 중요성을 널리 알리기 위해, 일반 국민이 관심을 가질만한 공공데이터로 UN 회원국의 투표 데이터를 고려한다. 외교와 교육 목적으로 그 활용 가치가 높고 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한 적절한 데이터 마이닝과 시각화 과정을 거친다면, 일반 사용자들이 유엔 회원국 간의 투표 성향에 대한 통찰력을 쉽게 얻을 수 있다. 유엔 투표 데이터를 시각화하기 위해서는, 회원국 간의 투표성향 유사도를 측정하고, 이를 바탕으로 소셜 그래프를 구현한다. 그리고 그래프 레이아웃 알고리즘을 적용하여 그래프를 화면에 렌더링 하게 된다. 기존 방법을 이용하여 소셜 그래프를 비주얼라이제이션 할 경우에 그래프의 복잡도가 증가하여 유엔 회원국 간의 투표성향을 파악하는데 큰 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 친구 매칭(Friend-Matching), 친구-라이벌 매칭(Friend-Rival Matching), 버블힙(Bubble Heap) 알고리즘들을 차례로 제안한 다. 제안된 알고리즘을 바탕으로, 기존 그래프 비주얼라이제이션을 개선하여 일반 사용자들이 손쉽게 유엔 회원국 간의 투표성향과 관련된 특정 패턴이나 통찰력을 얻는데 큰 도움을 줄 것이다. 또한 웹에서 동작하는 프로토타입을 구현하여, 누구나 방문하여 테스트를 할 수 있다. 웹 페이지 주소: http://datalab.kunsan.ac.kr/politiz/un/
전 세계적으로 각국의 정부는 공공에 정부의 데이터를 개방함으로써 정부의 성과 향상 및 투명성 제고를 기대하며 상당한 예산을 공공데이터 부문에 사용하고 있다. 이러한 정책의 실질적인 성과를 파악하기 위해서는 정책을 통해 창출된 가치를 측정하는 것이 필수적이며, 이에 여러 기관 및 연구자들은 공공데이터의 가치를 평가하기 위한 다양한 시도를 해왔다. 그럼에도 불구하고, 그 가치를 측정함에 있어 실질적인 혜택을 받는 소비자의 관점이 간과되어왔을 뿐만 아니라, 아직 공공데이터의 경제적 가치를 계량화하는 시도는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제로 데이터를 소비하고 그 영향을 받는 시민들의 관점에서 공공데이터의 경제적 가치를 정량화하고자, 먼저 기존의 무형자산 가치평가 방법론을 검토하였다. 분석 방법론과 공공데이터의 성격을 함께 고려한 결과, 다양한 소비자 및 사용 목적을 효과적으로 반영할 수 있는 조건부 가치평가법이 적절하다고 판단되었다. 본 연구자들은 조건부 가치평가법을 활용하여 서울 시민들을 대상으로 실제 서울시 공공데이터의 경제적 가치를 측정하고 정량화 하였다. 분석 결과 공공데이터에 대한 시민들의 지불의사금액은 관련된 사전 경험이나 조세저항, 인지된 혜택 및 인지된 시나리오의 현실성과 같은 요인에 따라 상이하였으나, 인구통계학적 요인에 따라서는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 지불의사금액을 측정하는 질문의 방식에 따라 결과에 유의미한 차이가 있었으며, 결과에 대한 신뢰성 평가 및 향후 연구에 대한 시사점을 논의하였다.
본 논문에서는, 서울시 자치구별 공공데이터를 활용한 분석 정보를 통해, 도시가 어떤 구조와 산업으로 형성되었는지 알아본다. 데이터 분석을 통해 얻어진 서울의 특징과 도시(자치구별)의 교통 측면, 상업, 데이터에서 발견한 정보를 통해 도시 특성과 구조를 알아본다. 본 논문에서 연구한 결과는 스마트 도시 정책에 활용하여 도시 기본 설계시 교통, 주거, 상업 등의 효율성을 증대 시키는데 기본 자료로 활용할 수 있다.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
정부 및 기관, 개인에게 부가가치를 제공하는 공공 오픈데이터를 Linked Data로 발행하기 위한 다양한 시도들이 계속되고 있는 현 상황에서, 공공 오픈데이터인 '서울역사박물관의 유물 데이터'를 대상으로 데이터 정제 및 Linked Data로 발행하는 작업을 수행하여 발행 과정에서 나타나는 제약사항들에 대해 검토하였다. 이를 통해 정부 및 각 기관들, 개인이 데이터 발행자 및 이용자의 입장에서 공공 오픈데이터를 활용할 때 고려해야 할 사항들로 데이터 공개 시 데이터에 대한 명확한 설명 제시, 데이터 생애주기에 걸쳐 양질의 데이터 생산 및 공개, 데이터 발행자와 이용자 간의 지속적인 커뮤니케이션을 제언하였다.
경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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