최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.
우리나라는 공공데이터 제공과 관련된 제도가 최근 제정되면서 정부기관 및 지방자치단체 등의 공공기관이 보유한 데이터를 적극적으로 개방하고 제공하는 방향으로 정책이 변화하고 있다. 개방의 목적은 크게 두 가지로 구분한다. 정부운영의 투명성을 확보하여 국민의 알 권리를 충족시키는 것이다. 다른 하나는 공공데이터를 하나의 국가부존 자산으로 활용하여 국익을 창출하기 위함이다. 이 연구에서는 공공데이터의 개방 현황을 분석하고 개선방안을 제시하였다. 연구범위는 지방자치단체에서 제공하는 공공데이터이기 때문에 서울특별시를 비롯한 17개 광역시도와 기초 자치단체 228개 시 군 구에서 보유한 것을 전수 조사하였다. 연구결과에 따르면 지방자치단체는 각 기관에서 생산 및 소장한 공공데이터에 대한 목록파악과 공개에 대해 상대적으로 소극적인 것과 개방 데이터의 포맷도 특정 소프트웨어에 의존적인 형태였다. 이러한 점을 해결하기 위해서는 궁극적으로 지역 공공데이터개방과 활용을 높일 방안으로 링크드 오픈 데이터 형태로 개방하는 필요성과 방안을 제시하였으며, 국가 공공데이터개방을 위한 통합 플랫폼을 통한 종합적 개방절차와 방안을 제안하였다.
공공데이터가 국가 경제발전의 자원으로 인식되기 시작함에 따라 세계 각국에서는 공공데이터 포털을 구축하여 민간에게 공공데이터를 개방하기 시작하였다. 이러한 흐름에 맞추어 오픈소스 진영에서도 CKAN을 선두로 오픈데이터 플랫폼 기술이 발전하기 시작하였고 메타데이터의 표준 기술을 적용함으로써 타 플랫폼과의 메타데이터 연동도 가능해지게 되었다. 하지만 아직도 많은 세계 각국의 정부와 지방 자치단체들이 공공데이터 포털을 자체적으로 개발하여 서비스를 하고 있는 실정이기 때문에 각 공공데이터 포털들간의 데이터 공유가 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 DCAT 기반의 메타데이터 변환도구를 설계, 구현하고 데이터셋을 메타데이터 표준인 DCAT으로 변환하는 방법을 소개한다.
요우커를 중심으로 한 한류 열풍은 연예인, 미디어 콘텐츠 시장을 넘어서 한국산 제품에도 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 화장품을 비롯한 뷰티 관련 제품은 가장 대표적인 시장으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 공공데이터 및 소셜 웹 데이터를 이용하여 화장품 관련 기업의 비즈니스를 위한 뷰티 트렌드 분석 서비스를 제안한다. 소셜 웹 데이터는 국내외 뷰티 시장에 대한 제품인지도를 중심으로 분석되며, 공공데이터는 국내에서 유통되는 화장품에 대한 안정성을 중심으로 분석한다.
자동차 보급 증가로 인한 주차 공간 부족 문제는 불법 주정차 차량 발생의 원인이 되어, 교통 체증을 야기하는 심각한 사회문제가 되었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제 해결을 위한 법안을 마련하기 위해 노력하고 있으며, 불법 주정차문제를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 한편, 정보통신의 발달에 의해 데이터의 양이 매우 빠른 속도로 증가하고 있으며, 아울러 공공 데이터의 양도 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 공공 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 필요하다. 그러나 현재 공공 빅데이터 관리 및 분석을 수행하기 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공데이터를 효율적으로 분석하고 효과적인 주 정차 단속을 위한 하둡 기반 불법 주 정차 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다.
공공데이터포털에서는 공공기관이 보유한 데이터를 취합하여 관련 법에 따라 개방과 공유하고 있는데 최근 4차 산업혁명의 활성화와 함께 우리 사회의 모든 분야에서 고품질 데이터를 요구하고 있으나 산업계에서 요구하는 수준에는 데이터는 양과 질에 있어 미치지 못하여 크게 활용되지 못하고 있다. 현실세계에서 수집된 수많은 데이터는 사이버물리공간 상에 구현하여 현실에서의 문제를 시뮬레이션함으로써 각종 사회 현안에 대한 대안을 찾을 수 있으나 현재 공공데이터는 공간정보화되어 있지 않고 제공방식에 있어서도 단순하게 범주별로 나열식으로 제공되고 있어 한계가 있다. 위치지능화는 기존 데이터를 공간상에 표현할 수 있게 하여 융복합을 통해 새로운 가치 창출이 가능케하는 기술이다. 본 연구에서는 공공데이터의 위치지능화 방안을 제시하기 위해 공공데이터 포털을 대상으로 데이터별 위치정보 보유현황을 조사하였고, 그 결과 조사 대상 데이터의 약 60%가 위치정보를 보유하고 있었으며 대표적인 유형은 주소인 것으로 나타났다. 이에 주소를 기준으로 한 공공데이터 위치지능화 방안과 활용방안을 제시함으로써 공공데이터가 미래 사회 데이터 기반 산업 창출과 정책 수립시 제역할을 할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
지방자치단체는 공공서비스 측면에서 중앙정부와 비교하여 가까운 접점을 가지고 있기 때문에, 오늘날 복지문제가 중요한 이유인 상황에서 그 역할이 중요시 되고 있다. 이에 따라 지방재정의 역할이 어느 때보다 중요시되고 있지만 유감스럽게도 지방재정과 관련된 이슈들은 대부분 부정적이다. 특히 지자체의 재정자립도 문제는 매우 심각한 상황으로 많은 지자체가 재원확보에 어려움을 호소하고 있다. 중앙정부의 의존재원이 대안이 될 수도 있지만 의존재원은 재정의 자율적 운용은 물론 건전성에도 부정적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 공공기관이 보유하고 있는 공공데이터를 활용하여 재정확충을 방안으로 제시하였다. 비록 공공데이터의 활용 수준이 초기수준이지만 공공데이터의 지자체의 자주재원 으로써의 타당성과 도입을 위한 제언들을 통하여 시론적으로 논의하고자 하였다.
정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.
오늘날의 공공데이터는 일상생활의 편의증진, 새로운 비즈니즈 및 일자리 창출 등의 사회 경제적 가치와 부가적 잠재력을 지닌 중요한 국가자산으로 인식되고 있어 해외 선진국들은 공공데이터를 적극 개방하고 민간 활용을 위한 다양한 정책들을 경쟁적으로 추진하고 있으며, 우리나라 정부도 창조경제를 지원하는 새로운 정부운영 패러다임으로 정부3.0 정책을 추진하고 있으나, 개방된 공공데이터는 공급자 관점의 분류체계로 유형화되어 있어 수요자 관점의 접근이나 정보소재 파악이 어려워 민간 활용를 확대하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 공공데이터 개방 서비스의 분류체계에 대해 조사 분석하여 미래창조과학부 산하기관이 보유하고 있는 공공데이터를 대상으로 민간 활용 활성화를 위한 사용자 관점의 데이터 개념을 정의하고 새로운 분류체계를 설계하여 정보관리 관점에 따른 5개 유형과 정보활용 관점에 따른 7개 분야, 21개 세부 분야의 분류체계를 도출하였다.
최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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