본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 설계하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 구성하였다. 추후의 연구를 통해 본 교육 프로그램을 현장에 투입하고 그 결과 학생들의 컴퓨팅 사고력의 변화를 검증할 필요가 있다.
본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.
공공데이터 포털에 공개된 지자체 데이터와 공공기관 데이터를 자동으로 수집한 후, 공공 데이터의 개방현황 및 다양한 영역별 데이터 제공여부, 파일 형식 등 다양한 기준으로 다차원 분석하여 서비스 수준 평가를 제공하고자 한다. 이를 위해, 해외 평가지표 사례를 바탕으로 평가지표 내용을 설정한 후 이를 기준으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하였으며, 다차원 분석 기법을 사용한 서비스 수준평가 결과를 지역별로, 기관별로, 분야별로 시각화한다.
최근 기후변화로 인한 태풍과 폭우로 인한 피해가 증가하고 있다. 또한 대피소에 대한 시각화된 정보를 제공하는 애플리케이션이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 대피소 정보를 제공하는 애플리케이션을 제안하였다. 제안 애플리케이션은 공공 데이터 포털에서 제공하는 데이터를 활용해 React-Native-Maps 에서 제공하는 마커 기능을 사용하고 구글에서 제공하는 지도 서비스와 결합해 대피소의 위치를 표시한다. 부가적인 특징으로 과거 재난 정보를 시각화 하여 제공하여 피해가 예상되는 지역의 대피소 정보를 동시에 제공하였다. 프로토 타입으로 제작된 애플리케이션을 통해 이후 피해 예상지역을 예측하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.
한국은 지리적 특성상 매해 태풍과 호우에 의한 침수 피해를 보고 있다. 또한 기후변화와 도시화 등으로 인하여 피해가 대형화되는 추세이다. 본 논문에서는 자연재해 중 침수피해를 최소화하는 대안으로 공공데이터를 활용하여 관련 정보를 시각화한 프로토타입의 앱을 설계 및 구현한다. 구현한 앱을 통하여 침수 피해를 미리 대비하고 침수 시 피해를 줄이는 효과를 기대할 수 있다.
최근 통계자료에 따르면, 매년 화재 발생 건수와 이로 인한 피해가 증가하는 것으로 나타나고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 여러 공공 데이터를 분석하여 각 지역별 특성이나 환경적 요인에 따른 화재의 원인을 분석해고보가 한다. 분석을 위하여 화재 발생 건수, 시도별 공장 수와 인구수, 계절별 화재 발생수, 장소별 화재 요인에 대한 각각의 공공 데이터를 활용하였다. 분석 결과 지역별 공장 수와 비례하지않은 화재 발생 건수나, 대중적으로 생각하는 겨울철 가장 많은 화재의 발생보다 봄철에 더 많은 화재가 발생되었던 통계 결과와 같이 각 지역적인 특성이나 발화요인에 따라 화재 발생률에 미치는 영향은 다르게 나타난다는 것을 알 수 있었다.
부산지역에서는 2020년 대표도서관을 중심으로 모든 도서관이 공동으로 사용할 통합도서관시스템(ILS)을 구축하고, 지역 내 49개 공공도서관과 103개 공립작은도서관의 서지데이터를 통합하였다. 그러나 각 도서관은 여전히 개별적으로 서지데이터를 구축하고 있고, 각 도서관에서 구축한 서지데이터는 물리적으로만 통합되어 있을 뿐 통합환경을 활용한 업무효율이나 데이터의 고품질화를 이루지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 이 연구는 부산지역 공공도서관의 서지데이터 구축체계와 품질을 분석하고 통합환경에 적합한 새로운 실행전략을 제안하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 (1) 부산지역 공공도서관에서 서지데이터를 구축하는 방식을 조사하고, (2) 구축된 서지데이터의 품질을 객관적으로 분석하였으며, (3) 발견된 주요 문제점을 토대로 4가지 실행전략을 제안하였다. 이 연구에서 제안하는 실행전략은 서지데이터의 품질 제고 뿐만 아니라 업무효율과 데이터 공유를 위한 기반 구축을 동시에 실현하는 것을 목표로 하고 있다.
본 논문에서는 서울시와 관련한 공공데이터를 이용해 여성 안전시설지수를 작성하고 시각화하였다. CPTED, 지역여성 안전지수 관련 8가지 데이터와 여성 5대 범죄피해자 데이터를 수집·분석하여 여성 안전시설지수를 작성하였다. 여성 안전시설지수 요소와 여성 범죄 피해자 수 간의 상관분석 결과 신뢰도 95% 수준에서 유의미하다고 결과가 나온 'CCTV', '가로등', '여성안심지킴이집' 3가지 데이터를 주요 요소로 선정하였다. 여성 안전시설 지수 산출을 위한 주요 요소간의 상관계수를 이용해 가중치를 부여해서 구별 여성 안전시설 지수를 산출하고 파이썬의 Follium 라이브러리를 이용해 시각화하였다.
교통약자인 노인 교통사고율을 줄이기 위하여 교통사고분석시스템과 통계청의 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요하다. 특히 노인 인구가 많이 거주하는 지역과 노인 교통사고가 자주 발생하는 지역에 해당하는 데이터 분석은 더욱 중요하다. 본 논문은 부여군 내의 노인이 많이 거주하는 지역에서 특정한 기간에 발생한 노인 교통사고 데이터를 빅데이터 분석기법으로 시각화 하고 분석하였다. 본 연구의 분석결과로 생성된 노인 교통사고 사고유형, 사고 다발지역, 노인 위치 자료 등은 노인 교통사고를 감소시키기 위한 개선책 및 관련 의사결정에 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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