세계 각국은 서비스 경제화를 위한 각종 육성 정책을 마련하고 있다. 최근 4차 산업혁명이 가속화되면서 서비스산업의 역할에 관심이 높아지고 있다. 한국의 서비스산업은 고용, 부가가치, 생산성 측면에서 OECD 국가 중 하위권에 속하며 새로운 발전 전략을 모색할 시점이다. 우리 정부는 고용과 경제 활력을 도모하기 위하여 서비스 경제 발전 전략을 수립하고 있다. 하지만 4차 산업혁명 시대에서 서비스산업은 제조업과 융합되어 발전되어야 한다는 점에서 그 중요성이 높다. 본 연구에서는 문헌고찰을 통하여 중앙정부, 지방정부, 그리고 세계 각국이 추진하고 있는 4차 산업혁명과 관련된 주요 서비스산업 정책을 고찰한다. 그리고 4차 산업혁명에 대비한 7대 서비스산업 및 핵심 기술을 빅데이터 분석하고 그 관심도를 도출한다.
사회·경제적 여건 변화에 따른 저성장시대에 진입하며, 전국 대부분의 도시에서 도시재생을 적극적으로 추진하고 있다. 도시재생은 막대한 국가재정이 투입된 사업임에도 불구하고, 아직 명확한 평가시스템이 마련되지 못하였다. 도시재생사업의 지속가능성을 담보하기 위해 도시재생사업의 성과를 평가하고, 정책을 보완하기 위한 환류체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 도시재생사업의 성과를 평가하기 위한 공간 빅데이터 기반의 도시재생성과 평가기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 도시재생성과 평가기법은 도시재생사업 유형, 대도시·중도소시 여부 등을 기준으로 도시재생사업 영향권을 차등화하였다. 인구·사회, 산업·경제, 물리·환경 측면 평가지표의 도시재생사업 영향권 내부·외부 간의 상대적 비교를 통해, 도시재생사업의 성과를 정량적으로 측정하였다.
이 글은 2000년에 들어 알베르 카뮈의 『페스트』가 한국 사회에서 갑작스럽게 인기를 끄는 것을 확인해보고 작품의 내용이 포스트 코로나 시대에 던져주는 시사점을 증명하기 위해서 4차 산업혁명 시대의 주요도구인 빅데이터로 접근한 논문이다. 언론 기사 검색을 통해 『페스트』의 인기를 확인하는 빅데이터 분석에서부터 시작하여 330여 페이지 분량에 해당하는 작품 자체에 대한 어휘 빈도수 분석까지 다양한 분석 도구를 활용하여 이 텍스트가 포스트 코로나 시대에 시사하는 바를 분석하였다. 분석도구로는 한국언론진흥재단의 빅카인즈와 프랑스어판 워드클라우드를 사용하였다. 지난 30여 년 동안 카뮈는 소설 『이방인』으로 한국 사회에 알려진 작가였다. 그러나 코로나바이러스의 창궐 이후 카뮈는 『페스트』의 작가로 한국의 독자들에게 적극적인 관심을 불러일으켰다. 합리적이지 못한 세계의 부조리에 대해 권태로 반항하는 인간상을 그린 『이방인』에 비해, 『페스트』는 연대를 통한 저항의 힘이 얼마나 중요한지 깨우쳐 주는 작품이다. 카뮈의 『페스트』는 포스트 코로나 시대에 전 지구적 공동체가 함께 고민하며 대처해 나아가야 할 문제를 보여줌으로써 하나의 트렌드로 자리 잡았다. 『페스트』에는 도시폐쇄와 격리로 인해 고통을 겪는 오랑시 시민들의 절절한 재난 상황을 보여주는 한편, 보건대를 조직하여 페스트에 정면으로 저항하는 인물들을 보여줌으로써 희망의 메시지를 전해준다. 『페스트』는 포스트 코로나 시대를 살아가는 한국 독자들에게 작가 카뮈를 새롭게 인식하게 해 준 작품이다.
최근 들어 스마트생태환경보장에 대한 논의가 본격화되고 있다. 이는 2000년대 후반부터 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래에 따라 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 요즘 들어 더욱 주목받고 있다. 또한 스마트사회에서의 유비쿼터스 스마트도시건설 측면에서 환경보전과 이에 따른 재난방재차원에서 한층 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 지진발생과 같은 재난상황 시 고리원전 사고와 이에 따른 연속적인 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 스마트생태도시를 구현하는 차원에서 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT 재난방재시스템 마련이 중요하다.
빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 코로나-19 시대를 거치며 증가한 메타버스 공간에 관한 관심을 바탕으로 주된 이용층을 확인하고 이를 예측하는 변인을 탐색하고자 했다. 온라인 활동을 예측하기 위해서는 이용자 이용 목적과 동기 및 관련된 인구통계적 요인을 확인해야 하므로 이를 예측 변인으로 모형 분석을 진행했다. 2022년 한국미디어패널조사 데이터를 바탕으로 메타버스 이용자를 예측하는 Heckman 2단계 표본선택모형 분석을 수행했다. 분석 결과 1단계 선택모형에서 메타버스 이용을 결정하는 주된 요인으로는 오프라인 활동, 개방성, OTT 이용 여부, 그리고 유료 콘텐츠 구입 여부가 확인되었다. 또한 2단계 결과모형에서는 개방성, 성별, 유료 콘텐츠 구입 여부가 메타버스 이용 시간을 높이는 주된 변인으로 확인되었다. 이 연구 결과는 코로나-19 시대 온라인 활동 증가와 함께 메타버스 서비스에 관한 관심이 높아지고 있는 상황에서, 메타버스 이용자를 이해하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다. 또한 메타버스 플랫폼 관련 기업과 개발자에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.
최근 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터들이 생성되는 빅데이터 시대가 도래하고 있다. 이러한 빅데이터에서 비정형 데이터 중에서 기술문서, 기밀문서, 허위정보문서 등 유출 시 심각한 문제가 발생하는 텍스트 문서들이 존재한다. 이러한 문제를 방지하기 위해 비정형 텍스트 문서를 분류하고 처리하는 기술의 필요성이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 TF-IDF와 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 문서 분류 기법을 이용하여 비정형 텍스트 문서들을 정확하게 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능평가를 위해서 파이썬 라이브러리의 TF-IDF와 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 분류 기능을 활용하여 문서 분류기를 구현한다.
데이터 경제 사회의 진입으로 데이터가 국가 및 기업, 개인의 경쟁력을 좌우하는 핵심 부상하며, 개인정보는 맞춤 서비스, 사회문제 해결 등 다양한 분야에서의 활용 가치가 증가하고 있다. 마이데이터(MyData)는 개인이 자신의 정보에 대한 관리와 통제 권한을 가지고, 이를 바탕으로 개인정보 활용처, 활용범위 등에 대해 능동적인 의사결정을 하는 새로운 패러다임을 말한다. 데이터 경제의 큰 화두로 떠오르고 있는 마이데이터는 데이터의 가치가 중요한 시대에서 반드시 필요한 개념이고, 관련법과 제도 등 활성화 방안이 마련돼야 한다.
This research was conducted to identify adolescent problems in internet articles. This research defines adolescent problems as diverse issues related to adolescents and examine how it was dealt in the media to find out how different categories and the aspect of adolescent problems are changing by time. The result of the research was that in 1990's, education policy and family were mainly dealt with when it came to adolescent problems. As the era is changing, adolescent problems were far diversified compared to the past, and each problems are dealt with similar importance. This research is significant in that it does not only examine the social trend adolescent problems but also expand the range of adolescent counselling and utilizes quantitative analysis in considering diversity to provide new information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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