2014년 서울시는 시민의 목소리에 신속한 응대를 목표로 '서울특별시 응답소' 서비스를 시작하였다. 접수된 민원은 내용을 바탕으로 카테고리 확인 및 담당부서로 분류 되는데, 이 부분을 자동화시킬 수 있다면 시간 및 인력 비용이 감소될 것이다. 본 연구는 2010년 6월 1일부터 2017년 5월 31일까지 7년치 민원 사례 17,700건의 데이터를 수집하여, 최근 화두가 되고 있는 XGBoost 모델을 기존 RandomForest 모델과 비교하여 한국어 텍스트 분류의 적합성을 확인하였다. 그 결과 RandomForest에 대비 XGBoost의 정확도가 전반적으로 높게 나타났다. 동일한 표본을 활용하여 업 샘플링과 다운 샘플링 시행 후에는 RandomForest의 정확도가 불안정하게 나타난 반면, XGBoost는 전반적으로 안정적인 정확도를 보였다.
전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.
수중암반파쇄는 주로 중추에 의한 파쇄와 수중발파에 의존하였습니다. 그러나 최근에는 연안양식과 항만증설에 따라 수중암반파쇄민원이 해소되는 암반파쇄방법으로 대체하고있습니다. 암반파쇄 구역에 인접해 있는 지형, 양식장, 각종시설물 및 부대전자장비와 환경보호구역등을 고려하여 해양환경을 보호하는 효과적인 암반파쇄방법을 검토하였습니다. 파쇄암반수량, 암질특성, 분포상태를 조사하고 암반파쇄시공속도를 고려하여 효과적인 암반파쇄방법을 비교검토하였습니다. 해안 주변역, 즉 연안역의 활용도가 높아지므로 수중암반파쇄민원을 해결하고 환경을 보호하면서 해양시설건설이 동시에 이루어지는 암반파쇄방법으로서 효과적인 방법을 비교검토하였습니다.
본 논문에서는 특정 시점, 특정 장소의 대기 중에 발생하는 악취의 발생원을 추적하기 위한 악취분류 및 악취원 분석 방법을 제안한다. 이를 위해 악취원별 대표패턴의 생성이 필요하다. 이에 주요 악취원에서 측정한 67개의 악취를 악취 대표패턴으로 생성하였다. 또한, 여러 악취가 대기 중에서 섞였을 경우를 고려하여 2~3개의 악취들을 조합하여 복합 악취 대표패턴을 생성하였고, pseudo inverse method를 이용하여 악취에 대한 악취원들의 가중치를 계산하였다. 그 결과 해당 악취를 발생시킨 악취원들과 악취에 대한 기여도를 알아낼 수 있었다. 이러한 본 연구의 성과는 악취 관련 민원해결에 기여할 것으로 전망된다.
This study aims to introduce a model for enhancing community well-being through the utilization of public open data. To objectively assess abstract notions of residential satisfaction, text data from complaints is analyzed. By leveraging accessible public data, costs related to data collection are minimized. Initially, relevant text data containing civic complaints is collected and refined by removing extraneous information. This processed data is then combined with meaningful datasets and subjected to topic modeling, a text mining technique. The insights derived are visualized using Geographic Information System (GIS) and Application Programming Interface (API) data. The efficacy of this analytical model was demonstrated in the Godeok/Gangil area. The proposed methodology allows for comprehensive analysis across time, space, and categories. This flexible approach involves incorporating specific public open data as needed, all within the overarching framework.
자동차 중심의 생활방식은 도시 공간에서 이점을 제공해 주었지만 교통체증, 대기오염, 교통사고 등 여러 가지 문제를 야기하고 있는 실정이다. 그중 불법 주정차는 도시 공간에서 부정적인 영향을 미치는 대표적인 도시문제 중 하나이다. 본 연구의 목적은 2019년 접수된 서울시 스마트 불편신고 민원 자료 중 불법 주정차 관련 자료를 활용하여 불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 불법 주정차 민원의 경우 민원이 발생하는 시간대에 따라 영향요인이 다를 것으로 가정하고, 민원이 발생한 시간대를 전체 시간대, 낮 시간대, 밤 시간대로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 토지이용과 POI 시설 수와 지하철 역세권, 도로폭 등의 변수가 불법 주정차와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면 주차장 시설은 시설의 유형에 상관없이 불법 주정차 민원과 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 스마트 불편신고 민원 빅데이터의 활용을 통해 도시민이 실제 체감하는 도시문제인 불법 주정차 문제를 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.
정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다.
This study aimed to analyze the needs and interests of the public on endangered wildlife using complaint big data. We collected 1,203 complaints and their corresponding text data on endangered wildlife, pre-processed them, and constructed a document-term matrix for 1,739 text data. We performed LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling and network analysis. The results revealed that the complaints on endangered wildlife peaked in June-August, and the interest shifted from insects to various endangered wildlife in the living area, such as mammals, birds, and amphibians. In addition, the complaints on endangered wildlife could be categorized into 8 topics and 5 clusters, such as discovery report, habitat protection and response request, information inquiry, investigation and action request, and consultation request. The co-occurrence network analysis for each topic showed that the keywords reflecting the call center reporting procedure, such as photo, send, and take, had high centrality in common, and other keywords such as dung beetle, know, absence and think played an important role in the network. Through this analysis, we identified the main keywords and their relationships within each topic and derived the main issues for each topic. This study confirmed the increasing and diversifying public interest and complaints on endangered wildlife and highlighted the need for professional response. We also suggested developing and extending participatory conservation plans that align with the public's preferences and demands. This study demonstrated the feasibility of using complaint big data on endangered wildlife and its implications for policy decision-making and public promotion on endangered wildlife.
CCTV는 범죄예방에도 효과가 있을 뿐 아니라, 녹화 된 영상정보는 범죄의 증거물로서도 상당한 법적 효력을 지닌다. 그러나 CCTV영상정보를 증거물로 활용하여 고소/고발 등의 행정 처리 시 현재 오프라인으로 운영되고 있는 업무처리 절차 상 나타나는 복잡성과 불필요한 시간 비용 낭비, 개인프라이버시 유출 등은 해결해야 할 문제점으로 남아 있다. 본 논문에서는 오프라인 업무처리 상 발생하였던 문제점을 해결하기 위해 CCTV영상자료 통합포털 구축을 제안하고, 기존 전자 민원 서비스 시스템의 효율성을 연구한 선행 연구를 분석하여 전자정부법과 개인정보보호법에 의거, CCTV영상자료 통합포털 구축 모델에 적용 하여 발생 된 문제점을 효과적으로 해결하고자 한다.
전통적으로 공공 서비스에 대한 만족도 요인을 측정하기 위해 설문조사나 인터뷰 연구가 주를 이뤄 왔다. 민원의 단순 빈도를 떠나 민원에 내포된 감정의 경중까지 고려되지 않아 민원인이 체감하는 민원의 시급성, 고충의 심각 정도를 판단하기 어렵다. 이에 본 연구의 목적은 헤도노미터 단어별 행복도 점수를 활용해 집단민원이 내포하는 부정적 감성수치를 산정하는 방안을 제시하였다. 국민권익위원회의 2021년 지역별 상위 민원 토픽과 연관키워드 데이터를 대상으로 헤도노미터를 적용하여 민원의 주제별 부정적 감성수치를 산출하고, 지역별로 분포를 가시화하였다. 본 연구결과로 도출된 부정적 감성수치를 이용해 민원에 내포된 감정의 경중을 고려하여 민원인이 체감하는 민원의 시급성, 고충의 심각 정도를 판단하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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