• 제목/요약/키워드: 정책정보포털

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암 사망률의 공간적 분포 및 지역 요인 분석: 폐암, 간암, 대장암을 중심으로(2010-2020) (Analysis of Spatial Distribution and Regional Factors of Cancer Mortality: Focusing on Lung, Liver, and Colorectal Cancers (2010-2020))

  • 장한솔;원영주;최민수;최하늘;이광수
    • 보건행정학회지
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    • 제34권4호
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    • pp.412-425
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    • 2024
  • 연구배경: 본 연구는 229개 시/군/구를 대상으로 2010-2020년 폐암, 간암, 대장암 연령표준화 사망률의 공간적 분포 특성을 파악하고, 암 사망률에 영향을 미치는 지역 요인을 분석하는 데 목적이 있다. 방법: 본 연구는 2010-2020년 국가통계포털(Korean Statistical Information Service)에서 제공하는 지역사회건강조사 자료와 통계지리정보서비스(Statistical Geographic Information Service)의 행정구역 경계지도를 활용하였다. 종속변수는 229개 시/군/구별 성별 폐암, 간암, 대장암 연령표준화 사망률(인구 10만 명당, %)이며, 독립변수는 Social Determinants of Health 모형에 기초한 5가지 영역(개인 행위, 의료서비스, 사회적, 경제적, 물리적 환경 영역)으로 구분하여 선정하였다. 결과: 2010-2020년 시/군/구별 성별 폐암, 간암, 대장암 연령표준화 사망률은 지속적으로 감소하는 추세를 보였다. 암 사망률의 공간적 분포 특성을 분석한 결과, 2010년과 2020년 모두 폐암은 경상북도, 간암은 전라남도에 핫-스팟(hot-spot) 지역이 분석되었고, 대장암은 특정 지역에 국한되지 않은 분포를 보였다. 패널분석 결과, 현재 흡연율, 연간 체중조절 시도율이 모든 암종별 성별 연령표준화 사망률에 영향을 미치는 주요 지역 요인으로 나타났다. 결론: 본 연구결과를 통해 도출된 암 사망률의 공간적 분포 특성과 지역 영향요인을 고려하여, 각 지역 특성에 맞춘 암 관리정책이 필요하다.

웹검색 트래픽 정보를 활용한 유커 인바운드 여행 수요 예측 모형 및 유커마이닝 시스템 개발 (Development of Yóukè Mining System with Yóukè's Travel Demand and Insight Based on Web Search Traffic Information)

  • 최유지;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.155-175
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    • 2017
  • 최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

텍스트 분석을 통한 이종 매체 카테고리 다중 매핑 방법론 (Mapping Categories of Heterogeneous Sources Using Text Analytics)

  • 김다솜;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.193-215
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    • 2016
  • 최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

대한민국 국민의 세대별 국내여행 방식 및 만족도 영향요인 (A Comparative Study of Domestic Travel Patterns and Determinant Factors Affecting Satisfaction by Generations)

  • 이미숙;박윤주
    • 경영정보학연구
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    • 제22권2호
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    • pp.137-166
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    • 2020
  • 대한민국 국민의 해외여행 비율은 매년 증가 추세인데 반해, 국내여행 비율은 수년간 답보 상태에 있다. 이에, 정부에서는 다양한 국내 관광 활성화 정책을 시행하고 있으나, 이를 통한 국내관광 증진 효과는 제한적이다. 국내관광을 활성화시키기 위해서는, 여행자들별로 선호하는 여행 방식에 차이가 있음을 이해하고, 이에 맞춤화된 여행 서비스를 제공할 필요가 있다. 본 연구는 대한민국 국민들의 세대별 여행 방식의 특징을 분석한 후, 각 세대별로 맞춤화된 여행 서비스를 구성하기 위한 시사점을 도출하였다. '세대'란 같은 시대에 살면서, 비슷한 생애주기에 유사한 내/외부의 경험을 하기 때문에(김기연 등, 2003), 다른 세대와는 구별되는, 그 세대만의 관광 방식이 있을 수 있다. 본 연구는 여행상품 구성의 관점에서 세대 간 차이를 살펴보았다. 즉, 여행 상품 구성 및 마케팅에 필요한 요소인, 여행정보 수집 방식 및 출처, 사전 예약 상품의 종류, 패키지 이용 여부, 여행 시기/기간 및 장소, 여행시 주요활동 그리고, 여행만족도에 영향을 미치는 요인 등에 대한 세대 간 차이를 파악하고 시사점을 도출하였다. 본 연구에는 한국 문화체육관광연구원에서 수집한 2017년 국민 여행 실태조사 데이터 16,713건이 활용되었으며, 데이터는 패널들의 세대에 따라서, 밀레니얼(19세~34세), X세대(35세~54세), 베이비부머(55세~64세), 시니어(65세 이상) 등으로 구분하여 사용하였다. 본 연구결과, 전 세대 모두 자연경관이 수려하고, 문화유산이 풍부하며, 숙박 시설이 쾌적할 때, 여행만족도가 유의미하게 향상되었다. 또한, 전체 패키지보다는 숙박, 차량 대여 등 개별 상품을 쉽게 구매할 수 있도록 하고, 맛집 탐방 상품을 제공하는 것도 유효할 수 있을 것이다. 각 세대별로는, 밀레니얼은 여름철 성수기에 인기 방문지를 중심으로 체험 상품을 구성하는 것이 좋으며, 이들을 위한 관광 안내 시설을 잘 마련할 필요가 있겠다. 또한, 포털사이트와 소셜네트워크 서비스를 통한 마케팅도 밀레니얼 세대에게 효과적일 것으로 보인다. X세대는 자가용으로 여행하기 좋은 지역에, 자녀와 함께 할 수 있는 체험형 여행상품이 유효할 것으로 보인다. 이들에게는 교통만족도가 중요하며, 여름철 성수기에 인기 관광지로 여행을 많이 간다는 특징은 밀레니얼 세대와 유사하다. 베이비부머와 시니어 세대의 경우, 자연 감상 및 휴식, 쇼핑 등을 포함한 여행 상품을 구성하는 것이 좋을 것으로 보이며, 인터넷을 통한 마케팅보다는 구전 효과를 이용하는 것이 유효하겠다. 특히 시니어 세대의 경우, 봄가을을 중심으로, 당일 여행 패키지 상품을 구성하는 것도 효과적일 것으로 보인다. 이러한 세대별 여행 특성을 고려하여 맞춤화된 관광상품을 구성한다면, 궁극적으로 국내관광산업을 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

지능형 온라인 뉴스 추천시스템 개발을 위한 체계적 속성간 상대적 중요성 분석: PWYW 지불모델을 중심으로 (An Analysis of the Comparative Importance of Systematic Attributes for Developing an Intelligent Online News Recommendation System: Focusing on the PWYW Payment Model)

  • 이형주;정누리;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.75-100
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    • 2018
  • 최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.