This study classified and analyzed characteristics of residents in public rental housing based on data from the 2018 Housing Survey. First, in order to classify the type of public rental housing resident, the criteria were derived through factor analysis based on the satisfaction evaluation index. Next, based on the factor value, the group was classified by type through cluster analysis, and the satisfaction, characteristics of residential households, and characteristics of rental housing types were analyzed for each cluster. As a result of factor analysis, evaluation of housing facilities, accessibility, and residential comfort was selected as the cluster classification criteria, and a total of four clusters were derived through cluster analysis. As a result of analyzing the characteristics of each cluster, it was found that there was a statistically significant difference in the level of residential satisfaction, characteristics of residents, and detailed types of rental housing. The results of this analysis are expected to be used to improve existing public rental housing or develop new types of rental housing to match the characteristics of residential housing for public rental housing. In addition, in the type integration of rental housing currently being promoted, it is necessary to develop a method of providing differentiated services in consideration of the characteristics of tenants as well as the integration of physical housing types.
본 연구는 문헌연구와 국가도서관통계시스템 데이터를 중심으로 공공도서관에서 진행되는 독서프로그램의 현황을 분석하여 시사점을 도출하고 이를 기반으로 향후 공공도서관의 독서프로그램 활성화를 위해 필요한 정책 방향 등을 제안하고자 하였다. 분석을 통해 도출된 시사점을 바탕으로 첫째, 공공도서관 독서 활동 데이터 확보와 공유 방안을 제안하였다. 둘째, 지속가능한 독서프로그램 추진을 위한 방안 제안을 위해 독서프로그램 기획과 운영에 관련있는 요소의 상관관계 분석결과를 제시하였다. 셋째, 독서프로그램 평가지표 개선 및 질적 평가의 확산을 언급하고 문화체육관광부, 한국도서관협회 등에 상시적으로 공공도서관 현장의 의견을 수렴할 수 있는 공식 창구 마련 등을 제안하였다. 넷째, 독서대전 개최지역 공공도서관들 간 협의체 구성 운영을 제안하였다.
This study is intended to investigate that it is possible to analyze the public awareness and satisfaction of the weather forecast service provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) through social media data as a way to overcome limitations of the questionnaire-based survey in the previous research. Sentiment analysis and association rule mining were used for Twitter data containing opinions about the weather forecast service. As a result of sentiment analysis, the frequency of negative opinions was very high, about 75%, relative to positive opinions because of the nature of public services. The detailed analysis shows that a large portion of users are dissatisfied with precipitation forecast and that it is needed to analyze the two kinds of error types of the precipitation forecast, namely, 'False alarm' and 'Miss' in more detail. Therefore, association rule mining was performed on negative tweets for each of these error types. As a result, it was found that a considerable number of complaints occurred when preventive actions were useless because the forecast predicting rain had a 'False alarm' error. In addition, this study found that people's dissatisfaction increased when they experienced inconveniences due to either unpredictable high winds and heavy rains in summer or severe cold in winter, which were missed by weather forecast. This study suggests that the analysis of social media data can provide detailed information about forecast users' opinion in almost real time, which is impossible through survey or interview.
Jeong, So Yun;Kim, Jae Wook;Joo, Han Young;Kim, Young Seo;Moon, Joo Hyun
Nuclear Engineering and Technology
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제53권6호
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pp.2046-2055
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2021
This paper analyzed the primary concerns about radiation among the Korean public with a big data analysis of questions posted at the section of "Knowledge iN" on the portal site NAVER in Korea from January 2010 to August 2020. First, we extracted questions about radiation and categorized them into the three categories with TF-IDF analysis: "Medical," "Career Counseling," and "General Interest". The "Medical" category includes questions about radiation diagnosis or treatment. The "Career Counseling" category includes questions about entering college and the prospect of finding jobs in radiation-related fields. The "General Interest" category includes questions about terminology and the basic knowledge of radiation or radioisotopes. Second, we extracted common questions for each category. Finally, we analyzed the temporal change in the numbers of questions for each category to confirm whether there is any correlation between radiation-related events and the number of questions. The analysis results demonstrate that major radiation-related events have little relevance to the number of questions except during March 2011.
Purpose: This study aims to estimate the demand for various public parking lots in Seoul by clustering similar demand types of parking lots and predicting the demand for new public parking lots. Methods: We examined real-time parking information data and used time series clustering analysis to cluster public parking lots with similar demand patterns. We also performed various regression analyses of parking demand based on diverse heterogeneous data that affect parking demand and proposed a parking demand prediction model. Results: As a result of cluster analysis, 68 public parking lots in Seoul were clustered into four types with similar demand patterns. We also identified key variables impacting parking demand and obtained a precise model for predicting parking demands. Conclusion: The proposed prediction model can be used to improve the efficiency and publicity of public parking lots in Seoul, and can be used as a basis for constructing new public parking lots that meet the actual demand. Future research could include studies on demand estimation models for each type of parking lot, and studies on the impact of parking lot usage patterns on demand.
Missing observations are common in medical research and health survey research. Several statistical methods to handle the missing data problem have been proposed. The EM algorithm (Expectation-Maximization algorithm) is one of the ways of efficiently handling the missing data problem based on sufficient statistics. In this paper, we developed statistical models and methods for survey data with multivariate missing observations. Especially, we adopted the EM algorithm to handle the multivariate missing observations. We assume that the multivariate observations follow a multivariate normal distribution, where the mean vector and the covariance matrix are primarily of interest. We applied the proposed statistical method to analyze data from a health survey. The data set we used came from a physician survey on Resource-Based Relative Value Scale(RBRVS). In addition to the EM algorithm, we applied the complete case analysis, which uses only completely observed cases, and the available case analysis, which utilizes all available information. The residual and normal probability plots were evaluated to access the assumption of normality. We found that the residual sum of squares from the EM algorithm was smaller than those of the complete-case and the available-case analyses.
소셜 네트워크 서비스(social network service; SNS)는 개개인의 의견을 공유하거나 소통하는 일반적인 도구로 사용되고 있으며, 특히 정치적인 이슈의 전파 과정에서 타인과의 공유를 통하여 자신이 지지하는 후보에 대한 긍정적인 홍보 등을 통해 여론을 형성 또는 확장한다. 기존의 여론 조사 결과는 응답률, 표본 수집의 방식 등과 관련하여 예측의 정확성에 대한 끊임없는 논란이 되어왔다. 본 논문은 이러한 소셜 네트워크 서비스 상에 존재하는 수많은 비정형 데이터의 감성 분석을 통하여 여론조사의 예측력을 개선, 보완하는 방안을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 연구 내용은 비정형 데이터 크롤링 및 기존에 사용되던 감성 사전에 대한 추가적인 보정 과정을 포함하고 있으며, 이를 통하여 본 논문에서 제안하는 방식은 오차의 감소를 통하여 예측력을 개선하는 결과를 나타냈다.
Quality performance information has been regarded as a significant step toward managing public performance. Although a correlation between the quality of information and its actual usage among managers in high-accountability policy areas has been found, quality performance information has not been properly provided to practitioners. This study takes an Institutional Analysis and Development approach to assess an appropriate institutional framework that facilitates state agencies and academics to coproduce this information. Based on a conceptual framework, we analyze a public information system of the Workforce Data Quality Initiative in Ohio and carry out a content analysis with NVIVO. It is found that arrangements that can manage the incentive dynamic in this process may help to align heterogeneous stakeholders in a mutually supportive fashion. Also, the research agenda and information resulted from being coproduced for management and academic purposes, simultaneously. This use of administrative data sheds light on how quality performance information can be coproduced under an appropriate institutional arrangement between administration and research communities. It is suggested that accessibility to the information system among various stakeholders should be improved.
This study aims to offer fundamental design strategies for concerning public·service space in museums through comparative analysis between korean and foreign museums. In so doing, it deals with the spatial configuration of public·service space. It suggests that the careful consideration about the public·service space should be taken in order to make the museum public in real sense. Some design strategies suggested in this study can be used as fundamental data for a public museum design, in particular at the early stage of the design process.
This study focuses on the proposal of the basic data for the design guideline on the coming design, through the comparison analysis of the community facility's layout type inside housing complex, the space configuration and the characteristic of space program for the achievement and improvement of the physical space to cultivate the sense of community. This study investigate interviews with designers, administrators, residents, and site survey. The result of study shows that the community facilities in the public rental apartments have changed to include various programs and to increase the area like the public sales apartments, but there are spacial transformation if the community facilities do not apply the residents characteristic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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