The most of public services that we use these days is distributed and supplied as 'App' service because of wide spread of smat phones. Especially, since the interest of general citizens about usabilitu of public data has been increased, in case of Seoul, people can reach the data through 'Seoul Open Data Plaza' of 25 regions of Seoul. It becomes possible to construct various throughout this system. Ultimately, in case of users, they are provided many services through their electronic media. Looking at the development and research of public data service, they are mostly focusing on service or building up the service, but the research on visualization of contents is insufficient. This study is suggesting the specific plan and directionality of building public service using the public data which studied in the advanced research, "The user interface platform". Finally. this research is for a right usage of public data in the smart urban environment in near future and providing the practical public service.
With the growing interest in the 4th industrial revolution and big data, various policies are being developed for facilitating the use of public open big data, which are leading to a wide range of added values created from use of such data. Despite the expanded requirements for public data disclosure and the legal system improvement, however, the use of public open big data is still limited. According to the literature review, there are studies on policy proposals for the government guiding directions for public open big data, but there is a lack of studies that handle the issue from the users' viewpoint. Therefore, this study aims to analyze the public open data ecosystem in Korea and to analyze public open big data through interviews with the providers (the government and public institutions) and users (private sector companies and citizens). This way, the study finds inhibition factors and facilitation factors, draws out issues and suggests solutions through a causal relationship analysis between each factor. Being a research on finding measures for facilitating both public big data release and use, this study has theoretical implications. In the meanwhile, the derived issues and alternatives provide practical implications also for stakeholders who are planning to facilitate release and use of public open big data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.478-485
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2019
This is an exploratory study to examine factors affecting South Korean companies' intentions to use big data technology and services based on whether the companies use public data or not. This study, using R, conducted chi-squared tests and logistic regression analysis. As a result of the logistic regression analysis, cost reduction had a positive effect on the big data-use intentions in companies that use public data, whereas with companies that do not use public data, customer satisfaction had a positive impact, and support for decision-making had a negative impact on the intention to use big data. Recently, the South Korean government has focused on improving the utilization of public data and big data. However, as a result of this study, the use of public data and big data in South Korea is still insufficient. Yet, considering that the data utilized for this study was created in 2017, additional study using public data and big data is also required.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.1
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pp.259-284
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2013
Public information has been collected in various fields with huge costs in order to serve public purposes such as public agencies' policy-making. However, the collected public information has been overlooked as silos. In korea, many attempts have been made to open the public information to the public only to result in limited extent, where OpenAPI data is being presented by some agencies. Recently, at the national level, the LOD(Linking Open Data) project has built the national DB, initiating the ground on which the linked data will be based for their active availability. This study has outlined overall problems in earlier projects which have built up national linking systems based on linked data for public data use. A possible solution has been proposed with a real experience of having set up an existing national DB of Korean public agencies.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.329-330
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2016
정부의 공공데이터 활성화 전략에 의해 행정기관과 공공기관의 정보공개 및 재이용이 활발해 지고 있다. 이러한 분위기와 함께 민간에서의 공공데이터 활용이 점점 늘어나고 있다. 하지만 당초 기대치에 못 미치는 성과와 공공데이터 개방하는 기관에는 정보화시스템을 운영하는 비용은 증가하였다. 따라서 상대적으로 민간에서 선호하는 문화관광 공공데이터를 통해 공공데이터의 효율성을 분석한 후 시사점을 도출한다.
Public data refers to all data or information created by public institutions, and public information that leads to communication and cooperation among all people. Public data is an important method to lead the next generation of new industries such as artificial intelligence and smart cities, Korea is continuously ranked high in the international evaluation related to public data. However, despite the continuous efforts, the use of public data or industrial influence is insufficient. Quality issues are continuously discussed in the use of public data, but the criteria for quantitatively evaluating data are insufficient. This paper reviews indicators for public data quality evaluation and performs quantitative evaluation on selected public data. In particular, the quality of open standard data constructed and opened based on public data management guidelines is examined to determine whether government guidelines are appropriate. The data quality assessment includes the metadata and data values of open standard data, and is reviewed based on completeness and accuracy indicators. Based on the data analysis results, this paper proposes policy and technical measures for quality improvement.
The unprecedented pandemic of infectious diseases called COVID-19 has dampened human and material movement, and changes in the global economic structure have caused various economic and industrial problems such as worsening employment along with the domestic and international economic recession. In this crisis situation, the government announced the "New Deal" as a new card to enhance economic vitality following the "emergency disaster support fund." This means that the first business of the Digital New Deal, the beginning and core of the New Deal, begins digital transformation from collecting data, which is the "rice" of digital transformation to the data dam. Until now, not only the government but also local governments have established and operated platforms for collecting and sharing public data by establishing various data portals. It is evaluated that it lacks utilization for commercialization as not only the government but also local governments focus only on building the platform without considering the business model when building the initial public data platforms. In particular, in the case of regions, there is a lack of public data to be used for data business, so it is necessary to utilize data from public institutions in the region. In this study, various data collection, data quality improvement, and data utilization improvement were suggested as measures to solve these problems.
Public open data is a database or electronic file produced by a public agency or government. The government is opening public data through the open data portals and individual agency websites. However, it is a reality that there is a limit to search and utilize desired public data from the perspective of data users. In particular, it takes a great deal of effort and time to understand the characteristics of data sets and to combine different data sets. This study suggests the possibility of interlinking between data sets by analyzing the common relationship of item names held by public data. The data sets are collected from the open data portal, and item names included in the data sets are extracted. The extracted item names consist of formal context and formal concept through formal concept analysis. The format concept has a list of data sets and a set of item name as extent and intent, respectively, and analyzes the common items of intent end to determine the possibility of data connection. The results derived from the formal concept analysis can be effectively applied to the semantic connection of the public data, and can be applied to data standard and quality improvement for public data release.
Kim, Dae-Gi;Joo, Won-Kyun;Kim, Eunjin;Lee, Yong-Ho
Journal of Digital Convergence
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v.12
no.4
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pp.51-68
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2014
Today's public sector information is considered an important national asset that has social and economic value. Hence, developed countries are competitively promoting various policies to actively promote access to public sector information and the use of such information for private purposes. The Korean government is also boosting the Government 3.0 policy as a new governmental management paradigm that supports the creative economy. Despite these governmental efforts, since open public sector information is only classified from the supplier's perspective, it is difficult to have access to information for private application from the consumer's perspective and expand private applications because of the problems in identifying the information source. In this study, the concept of data from the user's perspective for the activation of private applications was defined by focusing on public sector information obtained by affiliated organizations of the Ministry of Science, ICT and Future Planning(MSIP). The new classification system was designed by analyzing the classification system of conventional open services of public sector information through investigation.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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