• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.56 no.4
• /
• pp.491-514
• /
• 2022

Public reforms based on New Public Management have made the public sector specialized, and accordingly the role of public administration has expanded as well as the demand on professional jobs has increased. On the other hand, with the rapid development of information and communication technology, the data produced by public sector organizations has also significantly increased. This environmental changes made data management and a data management job in the public sector critical. However, there have been very few studies of conceptualizations and systematic investigations on data management jobs. Moreover, specific definitions, types or qualifications of/for a data management job or a person who do this job are rarely reflected in relevant laws and regulations. Based on the systematic literature review, this study conceptualized professionalism, identified its multiple dimensions, and draw a conceptual research framework. Focusing on the professional control on personnel management which is one of the dimensions of professionalism, relevant laws, work guidelines and job descriptions included in job openings were analyzed with regard to a data management job in the public sector. The findings are as follows. First, an assigned role and responsibility associated with a data management job have vague boundaries. Second, work guidelines and manuals only focus on the post quality control stage rather than equally addressing all the eight stages of the data lifecycle. Third, neither a data management job in the public sector nor a person who take care of this job is not appropriately defined. Therefore, a role and responsibility of/for the job and a person in charge should be reflected in the relevant laws and guidelines in a tailored way. More importantly, job analyses and evaluations should be thoroughly conducted to enhance professionalism on data management jobs in the long term.

• Journal of Internet of Things and Convergence
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.37-43
• /
• 2022

The fundamental basis of AI technology is learningable data. Recently, the types and amounts of data collected and produced by the government or private companies are increasing exponentially, however, verified data that can be used for actual machine learning has not yet led to it. This study discusses the conditions that data actually can be used for machine learning should meet, and identifies factors that degrade data quality through case studies. To this end, two representative cases of developing a prediction model using public big data was selected, and data for actual problem solving was collected from the public data portal. Through this, there is a difference from the results of applying valid data screening criteria and post-processing. The ultimate purpose of this study is to argue the importance of data quality management that must be most fundamentally preceded before the development of machine learning technology, which is the core of artificial intelligence, and accumulating valid data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.20 no.10
• /
• pp.478-485
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.365-367
• /
• 2022

본 논문에서는 서울시를 대상으로 2020년 기준 자치구별 공공체육시설의 개수를 분석하고, 도출된 서비스 지역 적정 개소 수를 기준으로 추가 설치가 필요한 자치구 내 입지를 예측하였다. 기존 공공 체육시설 수와 선행연구의 입지 지표를 활용해 회귀분석을 바탕으로 유의한 입지요인을 도출하고, 이를 변수로 한 k-means 군집화를 통해 자치구별 입지 후보군이 될만한 행정구역상 동을 구분하였다. 이후 선정된 행정구역 내 기준 인구 당 공공체육시설 비율이 같아지도록 공공체육시설 설치 개수를 결정한 다음 각 구역의 중심점으로부터 가까운 동 순으로 공공체육시설의 추가 설치가 필요한 동을 선정하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2016.08a
• /
• pp.77-80
• /
• 2016

국내의 공공기관들은 정부 3.0 정책에 의해 다양한 분야의 데이터를 민간에 개방하고 있다. 본 연구는 국내외의 주요 데이터 개방 사이트를 중심으로 도서관 분야 데이터 개방현황을 살펴보았다. 조사대상 사이트는 서울 열린데이터 광장, 공공데이터 포털, Data.gov 이다. 이 사이트들에서 나타난 문제점을 중심으로 오픈 데이터의 활용성 제고를 위한 개선방안을 제안하였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.51-80
• /
• 2016

Recently in accordance with Government 3.0 policy, public data is being released in large quantities and entrepreneurs are succeeding in utilizing this policy to develop products and apps that increase the convenience of the people to use the information. As libraries belong to the public domain, libraries must open a variety of data to the public in accordance with the Government 3.0 policy, and make the various applications utilizing the data. Therefore, this study investigated the government 3.0 Policy, classified the success cases of the applications according to specific criteria, identified data having high availability from the library data, and tried to discover data that can increase the utilization value through the library from other subject areas. An awareness survey was conducted of librarians of the University and Special Library and the results are as follows: First, librarians' awareness about the Government 3.0 was more than the average of 3.6, whereas for the initiatives presented in 3.0. Second, those responding that the government 3.0 policy would have a positive effect on libraries were six times higher than those responding negatively. Third, the respondents listed the ways that the policy can be effectively utilized in the library, in order, as providing to the user public open data classified by topic, providing user education about utilizing method of public open data, and privacy-related user education regarding open data utilization. Fourth, there was overall agreement by the respondents that public open data would be helpful in improving the library's changing role and image, with 60% responding in a positive way.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.28 no.4
• /
• pp.118-131
• /
• 2013

최근 과학 및 IT 패러다임은 HW(과거) 및 SW(현재) 중심에서 '데이터 빅뱅'을 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화 중이다. 국가안전 및 위험관리, 의료, 교육, 복지, 환경 등 사회 전반에 걸쳐 공공부문에서의 빅데이터 활용 가능성이 높아지고 있다. 공공정보 자체뿐만 아니라 민간정보와의 통합 분석을 통해 효과적인 맞춤형 정책과 새로운 지식정보 서비스 제공이 가능하기 때문에 주요 선진국은 공공정보의 적극 활용을 위해 다양한 정책을 경쟁적으로 추진해 오고 있다. 공공정보의 민간활용 촉진은 정보 제공자인 공공기관뿐만 아니라, 이를 활용하는 민간 사업자, 관련 서비스 사용자 모두에게 경제적 비경제적 가치를 제공할 수 있다. 따라서, 본 연구를 통해 국내 공공정보 민간활용 산업의 경제적 파급효과를 추정하고, 중요한 전 후방 연결 산업들을 파악하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 1996.04a
• /
• pp.121-149
• /
• 1996

공공 DB 개발/보급사업의 현황과 의의 1. DBS 발전현황 2. 공공 DB사업 현황 3. 공공 DB사업 위상 4. 공공 DB사업 의의 5. MM DBS 개발현황 6. MM DBS 개발전략(중략)

• Information and Communications Magazine
• /
• v.29 no.11
• /
• pp.36-42
• /
• 2012

대부분의 빅 데이터 분석 결과는 문장으로 다듬어진 보고서로 결과를 제시하기보다는 비주얼라이제이션으로 결과를 보이고 보는 사람이 갖고 있는 배경지식과 통찰력에 따라 의미 있는 내용을 도출할 수 있도록 한다. 본 고에서는 공공 데이터와 비주얼라이제이션의 중요성을 알리기 위한 국회의원 투표 성향 분석 프로젝트를 소개한다. 우리나라 국민이라면 누구나 관심을 가질만한 국회의원의 성향을 파악하는 것을 세부 목표로 하고 18대 국회의원의 본 회의 회의록으로부터 투표 데이터를 수집하여 유사한 투표성향을 가진 국회의원을 가깝게 배치하여 누구나 쉽게 의원간의 유사성을 알 수 있도록 하였다. 데이터 수집부터 분석모델 개발과 웹 페이지를 만들기까지의 프로젝트 진행과정에서 모델의 수정이 필요했으며 왜 그러한 선택을 했는지를 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.7-9
• /
• 2006

단백질 상호작용 관계들은 고 성능 실험 기법을 이용한 생물학적 실험에 의해서 대규모로 추출되고, 동시에 이들을 구성하는 단백질 데이터 역시 공공 데이터베이스에 빈번하게 갱신되고 있다. 이 갱신으로 인하여 인터넷을 통해 공개되는 공공 데이터베이스와 PPI(Protein-Protein interaction) 네트워크에 포함된 단백질 데이터가 서로 일치하지 않게 된다. 본 논문에서는 PPI 네트워크에 존재하는 단백질을 래퍼(Wrapper)를 이용하여 빈번하게 갱신되는 공공 데이터베이스의 단백질로 식별하고, 이 식별을 통해 PPI 네트워크에 존재하는 데이터들을 항상 최신 데이터로 동기화함으로써 데이터의 실시간성을 제공하고 데이터에 대한 신뢰도를 보장할 수 있도록 하였다.