최근 빅데이터 산업의 발전으로 디지털 플랫폼에서 데이터 활용 서비스를 제공하는 사례가 증가하고 있다. 이와 관련해 데이터 관련 분야에서 (메타)데이터 품질, 서비스, 기능 등의 평가에 적용할 수 있는 FAIR 원칙을 데이터 품질 평가에 적용하여 활용하는 연구가 진행되고 있다. 특히, 유럽 오픈 데이터 포털에서는 FAIR 원칙 기반의 평가 모델을 적용하여 이를 기준으로 데이터 성숙도 평가를 시행하고 그 결과를 매년 보고서로 공개하고 있다. 이에 반해 공공데이터 포털에서는 메타데이터를 기반으로 한 데이터 성숙도 평가를 시행하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 유럽 오픈 데이터 포털에서 데이터 성숙도 평가를 위해 사용되고 있는 FAIR 원칙을 국내 여러 공공데이터 포털 및 데이터 거래를 위해 구축된 빅데이터 플랫폼에 데이터 성숙도 평가를 위한 새로운 모델 제안하고 평가를 시행한다. 제안한 성숙도 평가 모델은 공공데이터 포털 데이터셋 품질을 평가하는 모델이다.
Recently, government agencies are actively adopting the platform model as a means of public policy. However, existing studies on the public platform are minimal and have focused on user experiences or the possibility of public usage of the platform model. Now the research concerning building governance structure and utilizing network effects of the platform after adopting the platform model in the public sector is keenly required. This study intended to ignite academic dialogue on the governance of public platforms in the context of digital transformation. This study focused on a case of the 'Special delivery,' a public delivery app established by Gyeonggi-do. In order to analyze the characteristics of the public platform and its governance structure, data were collected from press releases, policy reports, and news articles. Data was analyzed using the frame of Hagui's platform design factors and Ansell & Gash's collaborative governance model. The results of the public platform analyses showed 1) incompleteness in the value trade-off accounting, which was designed for platform business based on general cost-benefit analysis, and 2) a closed governance structure that limits direct participation of diverse user groups(i.e., service provider, customer) in order to enhance providers' utility by preventing customers' excessive online activities. The results of this study provided theoretical and policy implications regarding designing the strategy for accounting for value trade-offs and functioning governance structure for public platforms.
빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.
Purpose: This study aims to explore the feasibility of expanding complex wards to provide efficient hospital management and high-quality medical services to local residents of Gangneung Medical Center (GMC). Research Design, Data and Methodology: There are four research designs to achieve the research objectives. We analyzed Big Data for 3 months on Social Network Services (SNS). A questionnaire survey conducted on 219 patients visiting the GMC. Surveys of 20 employees of the GMC applied. The feasibility to expand the GMC ward measured through Focus Group Interview by 12 internal and external experts. Data analysis methods derived from various surveys applied with data mining technique, frequency analysis, and Importance-Performance Analysis methods, and IBM SPSS statistical package program applied for data processing. Results: In the result of the big data analysis, the GMC's recognition on SNS is high. 95.9% of the residents and 100.0% of the employees required the need for the complex ward extension. In the analysis of expert opinion, in the future functions of GMC, specialized care (△3.3) and public medicine (△1.4) increased significantly. Conclusion: GMC's complex ward extension is an urgent and indispensable project to provide efficient hospital management and service quality.
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.
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.
본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.216-224
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2023
Smart lighting systems have become increasingly popular in several public sectors because of trends toward urbanization and intelligent technologies. In this study, we designed and implemented a web application platform to explore and monitor data acquired from lighting devices at Thammasat University (Rangsit Campus, Thailand). The platform provides a convenient interface for administrative and operative staff to monitor, control, and collect data from sensors installed on campus in real time for creating geographically specific big data. Platform development focuses on both back- and front-end applications to allow a seamless process for recording and displaying data from interconnected devices. Responsible persons can interact with devices and acquire data effortlessly, minimizing workforce and human error. The collected data were analyzed using an exploratory data analysis process. Missing data behavior caused by system outages was also investigated.
하루가 다르게 방대한 데이터가 생겨나고, 데이터를 반영한 정책지원이나 콘텐츠들이 증가하면서 데이터에 대한 중요성이 주목받고 있다. 데이터의 시각화 측면에서 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에, 시각화의 기술적인 요소뿐만 아니라 데이터를 요약하고, 이해하기 쉽도록 돕는 시각화의 방법론적 요소가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되는 디자인 중심의 인포그래픽을 개선하고 데이터 중심의 인포그래픽을 제안하기 위해 데이터 시각화의 표현 방법을 정리하고, 시각화의 방법을 Tableau Public을 활용하여 데이터 분석 및 인포그래픽 제작사례를 제시고자 한다. 인포그래픽 제작을 위해 광주광역시 버스 이용자 데이터가 사용되었고, 분석결과 정류소 사용 총 승객수는 일반 승객수와는 유사한 결과를 보이지만 환승역 이용 승객, 청소년 승차 환승 승객수에 따른 정류소와는 차이를 보였다. 그래프 유형에 따라 시각적인 결과는 다르게 도출되었다. 데이터 중심의 인포그래픽 시각화는 기존의 인포그래픽의 시각적인 역할만 강조한 것에 비해 데이터를 효율적으로 전달하는 것을 물론 과학적 연구를 위한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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