• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.67-74
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• 2017

빅데이터의 활용은 사회 전 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 보건의료분야에서는 국민의 생명과 건강을 다루기 때문에 빅데이터의 역할이 더욱 중요하다. 하지만 의료 빅데이터의 품질관리에 대한 관심과 인식은 현저히 떨어지는 실정이다. 저 품질 의료 빅데이터는 국가적 손실과 국민의 건강 저해를 야기시키므로 의료 빅데이터의 품질관리가 필요하다. 이에 국내외 의료 빅데이터 품질관리 사례 및 가이드라인에 대하여 문헌 조사하여 국내 의료 빅데이터 품질관리에 대한 방향성을 제시하고자 한다. 또한, 국내 한 대형 의료기관의 의료 빅데이터 품질관리 사례로 Y의료원의 '빅데이터 품질관리 TFT' 활동과 데이터 관련 업무종사자 대상 설문조사 결과를 소개하고자 한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.97-111
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• 2016

In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.53-60
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• 2016

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.

• 산업융합연구
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• 제14권2호
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• pp.25-31
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• 2016

As the importance of big data begins to be recognized, the government, local self-governing bodies, and corporations have taken interest in big data. However, unlike the past, there is various typical and atypical data, and some fields make use of big data planning and analytical technique, which is opening a way to capture new opportunities. The present study analyzes an improvement plan for bicycle roads by using the public data of Seoul and proposes its implications.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.35-47
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• 2023

It is crucial to develop effective and efficient big data analytics methods for problem-solving in the field of business in order to improve the performance of data analytics and reduce costs and risks in the analysis of customer data. In this study, a big data-driven data analysis system using artificial intelligence techniques is designed to increase the accuracy of big data analytics along with the rapid growth of the field of data science. We present a key direction for big data analysis systems through missing value imputation, outlier detection, feature extraction, utilization of explainable artificial intelligence techniques, and exploratory data analysis. Our objective is not only to develop big data analysis techniques with complex structures of business data but also to bridge the gap between the theoretical ideas in artificial intelligence methods and the analysis of real-world data in the field of business.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.17-25
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• 2017

슈 스캐닝은 미래예측을 위한 방법 중 하나로 정보화 시대의 큰 화두인 빅데이터에 기반한 미래예측에 적합한 방법이다. 이에 본 연구에서는 이슈 스캐닝 기법을 통해서 현재 우리 사회가 당면한 문제점들을 과학적으로 파악하고, 이를 해결할 수 있는 공공정책 수립에 기여하고자 한다. 효과적인 공공정책 수립을 위해서는 다양한 빅데이터 분석을 통해 국민이 정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악해야 한다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 설계하고, 정책시행 이후 결과와의 비교 분석을 통해 공공정책에 대한 의견수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 연구 적용 대상 정책으로는 '만 0-5세 무상보육제'를 선정하였으며, 해당 정책에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정책 수립시 반영해야 할 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 빅데이터를 활용하여 공공정책에 관한 국민 여론을 수렴하는 것은 정책수립 시에 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사회 발전을 위한 국가적 차원의 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있음에 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.17-31
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• 2017

빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중 하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전처리, 데이터 탐색 및 이력 데이터 분석, 예측 모델 도출을 포함하며, 프로세스 마이닝 및 데이터 마이닝을 활용한다. 또한, 사례 연구를 통해 본 방법론의 유효성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1-9
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• 2016

소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.1-7
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• 2017

ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.35-42
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• 2015

빅데이터의 가치가 중요하게 인식되면서 정부를 비롯한 공공기관, 민간기업 등이 빅데이터에 관심을 가지기 시작하였다. 과거와는 다르게 다양한 데이터의 원천이 있고, 이러한 데이터의 융합을 기반으로 한 다양한 기획 및 분석기법이 등장하게 되면서, 빅데이터는 새로운 고급 정보의 창출 및 의사결정 고도화 기반으로 자리매김할 것이 확실하다. 본 연구는 다양한 대책에도 불구하고 개선되지 않는 지하철 혼잡도 문제에 대한 대안을 모색하는 것이다. 이에 본 연구는 서울시의 공공데이터를 활용하여 서울시 지하철의 혼잡도를 개선할 수 있는 방안에 대해 탐색적 접근을 시도하였다. 연구는 서울시 공공데이터 분석을 오픈 소스 R을 통해 이루어졌다. 분석 결과 혼잡도가 높은 지하철 역을 중심으로 운행하는 버스 노선을 신설하는 정책 대안을 도출하게 되었다.