본 연구는 우리나라를 대표하는 개방 데이터인 조달청의 빅데이터를 활용하여, 최근 사회과학 연구에서 활발하게 사용되는 사회관계망 분석을 통해 정부의 특정 정책(소프트웨어 대기업 참여 상한제) 전후의 산업 네트워크 구조를 비교 분석함으로써 소프트웨어 시장의 생태계 변화를 조망하고 공공데이터 개방의 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 2013년에서 2015년까지 3년에 걸쳐 공공 소프트웨어 시장의 정보화 사업에 대한 발주 및 수주 계약 데이터를 분석해 본 결과, 첫째 공공 소프트웨어 시장에서 Power Law현상이 관찰되고 있으며, 이 현상은 규제 등의 외부적 충격과 상관없이 지속되고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 이 시장에서 Power Law현상은 지속되고 있었지만 생태계의 구성은 년도별로 유의미한 차이를 보임도 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 공공 소프트웨어 시장의 생태계 구성 및 변화에 대한 시사점을 도출하고, 근본적으로 이러한 분석을 가능케 하는 공공 빅 데이터 개방의 장점에 대해 논의하였다.
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.
This study aimed to construct an integrated database using the same spatio-temporal unit by employing various public-data types with different real-time information provision cycles and spatial units. Towards this end, three temporal interpolation methods (piecewise constant interpolation, linear interpolation, nonlinear interpolation) and a spatial matching method by district boundaries was proposed. The case study revealed that the linear interpolation is an excellent method, and the spatial matching method also showed good results. It is hoped that various prediction models and data analysis methods will be developed in the future using different types of data in the analysis database.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.1043-1063
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2019
With delegating proxy to process data before outsourcing, data owners in restricted access could enjoy flexible and powerful cloud storage service for productivity, but still confront with data integrity breach. Identity-based data auditing as a critical technology, could address this security concern efficiently and eliminate complicated owners' public key certificates management issue. Recently, Yu et al. proposed an Identity-Based Public Auditing for Dynamic Outsourced Data with Proxy Processing (https://doi.org/10.3837/tiis.2017.10.019). It aims to offer identity-based, privacy-preserving and batch auditing for multiple owners' data on different clouds, while allowing proxy processing. In this article, we first demonstrate this scheme is insecure in the sense that malicious cloud could pass integrity auditing without original data. Additionally, clouds and owners are able to recover proxy's private key and thus impersonate it to forge tags for any data. Secondly, we propose an improved scheme with provable security in the random oracle model, to achieve desirable secure identity based privacy-preserving batch public auditing with proxy processing. Thirdly, based on theoretical analysis and performance simulation, our scheme shows better efficiency over existing identity-based auditing scheme with proxy processing on single owner and single cloud effort, which will benefit secure big data storage if extrapolating in real application.
공공데이터는 정부 3.0을 기점으로 공급자 위주의 정보 개방에서 국민 개개인 중심의 맞춤형 정보 공유의 형태로 변모했다. 이에 따라 정부는 공공데이터의 가치를 극대화하고 재사용을 높이고자 관련 정책 및 사업을 펼치고 있다. 본 연구는 뉴스에 드러난 공공데이터 관련 이슈를 분석하여 이슈별 정부 기관 및 정부 사업 현황을 알아보고자 한다. 공공데이터를 포함하는 국내 온라인 뉴스와 공공기관 입찰정보를 대상으로 의미망 분석을 실시했으며 도출된 주요 주제어를 공공데이터에 내재된 사회적, 경제적 가치와 연결시키는 작업을 수행했다. 분석 결과 공공데이터 관련 주요 이슈는 공공데이터 접근성 확대, 신기술의 성장, 이해관계자들 간 협력과 갈등, 민간부문의 활용으로 나뉘었으며 이는 각각 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 메커니즘과 밀접한 연관성을 보였다. 이슈별 주요 기관으로는 투명성이 기획재정부와 서울특별시, 효율성이 문화체육관광부와 경기도, 참여성이 산업통상자원부와 인천광역시, 혁신이 국토교통부와 경상북도가 해당되었으며 대부분의 이슈들이 정부주도로 형성되고 있었다.
공공데이터는 공공기관이 전자적으로 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 모든 정보와 전자화된 파일이다. 공공데이터는 인공지능, 스마트 시티 등 차세대 신산업을 견인하는 중요한 요소로 인식되고 있다. 한국은 공공데이터 개방과 관련된 국제 평가에서 연속적으로 높은 순위에 위치하고 있다. 그럼에도 불구하고 공공데이터의 활용과 산업적 영향은 미흡하다. 공공데이터의 활용이 미흡한 이유는 다양할 수 있지만, 데이터 품질은 지속적으로 논의되는 주요 이슈이다. 본 논문은 공공데이터 품질 평가를 위한 지표를 검토하고, 개방된 공공데이터를 대상으로 정량적 품질 평가를 수행한다. 특히, 공공데이터 관리지침을 기준으로 구축 및 개방된 개방표준 데이터의 품질을 진단하여 정부의 가이드라인이 적합한지 검토한다. 데이터 품질평가는 개방표준 데이터의 메타데이터와 데이터값을 포함하고, 완전성과 정확성 지표를 기준으로 검토한다. 데이터 분석결과를 바탕으로 품질 개선을 위한 정책적·기술적 방안을 제안한다.
Park, Hyunho;Kwon, Eunjung;Byon, Sungwon;Shin, Won-Jae;Jung, Eui-Suk;Lee, Yong-Tae
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.300-312
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2022
Recently, public safety services have attracted significant attention for their ability to protect people from crimes. Rapid detection of dangerous situations (that is, abnormal situations where someone may be harmed or killed) is required in public safety services to reduce the time required to respond to such situations. This study proposes a novel danger detection technology based on multimodal data, which includes data from multiple sensors (for example, accelerometer, gyroscope, heart rate, air pressure, and global positioning system sensors), and multilog data, which includes contextual logs of humans and places (for example, contextual logs of human activities and crime-ridden districts) over time. To recognize human activity (for example, walk, sit, and punch), the proposed technology uses multimodal data analysis with an attitude heading reference system and long short-term memory. The proposed technology also includes multilog data analysis for detecting whether recognized activities of humans are dangerous. The proposed danger detection technology will benefit public safety services by improving danger detection capabilities.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.475-487
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2020
The paper aims to facilitate a discussion around how big data technologies and data from citizens can be used to help public administration, society, and policy-making to improve community's lives. This paper discusses opportunities and challenges of big data strategies for government, society, and policy-making. It employs the presentation of numerous practical examples from different parts of the world, where public-service delivery has seen transformation and where initiatives have been taken forward that have revolutionized the way governments at different levels engage with the citizens, and how governments and civil society have adopted evidence-driven policy-making through innovative and efficient use of big data analytics. The examples include the governments of the United States, China, the United Kingdom, and India, and different levels of government agencies in the public services of fraud detection, financial market analysis, healthcare and public health, government oversight, education, crime fighting, environmental protection, energy exploration, agriculture, weather forecasting, and ecosystem management. The examples also include smart cities in Korea, China, Japan, India, Canada, Singapore, the United Kingdom, and the European Union. This paper makes some recommendations about how big data strategies transform the government and public services to become more citizen-centric, responsive, accountable and transparent.
Public services need to be evaluated regularly to identify areas that need further improvement. Data collection via Twitter is affordable and timely, so it has the potential to be utilized to evaluate the quality of public service. This study utilizes tweets mentioning three service units of the provincial government of Jakarta and applies both sentiment analysis and topic classification to predict a rating/score of public service quality. The research goal is to examine if the evaluation of public services based on social media data is possible. The findings indicate that the use of Twitter has an advantage in terms of sample size and variety of opinions. Tweets can be translated into scores as well. Nonetheless, the representativeness issue and the predominance of complaint tweets can affect the reliability of the results.
Today, air pollution is becoming a severe issue worldwide and various policies are being implemented to solve environmental pollution. In major cities, public bicycles are installed and operated to reduce pollution and solve transportation problems, and operational information is collected in real time. However, research using public bicycle operation information data has not been processed. This study uses the daily weather data of Korea Meteorological Agency and real-time air pollution data of Korea Environment Corporation to predict the amount of daily rental bicycles. Cross- validation, principal component analysis and multiple regression analysis were used to determine the independent variables of the predictive model. Then, the study selected the elements that satisfy the significance level, constructed a model, predicted the amount of daily rental bicycles, and measured the accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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