본 연구는 공공데이터 포털을 통해 개방된 도서관 관련 데이터의 현황을 다각도로 살펴보며, 공개된 데이터의 수준과 공개 주체에 따라 데이터의 활용 정도에 어떠한 차이가 나타나는지 분석하였다. 또한 데이터의 공개주체를 지방자치단체와 국가 및 공공기관으로 구분하여 데이터에 부여된 키워드를 활용해 PathFinder Network 분석을 수행함으로써 양 주체가 공개한 데이터의 주제 군집과 중심성에 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 그 결과 국가 및 공공기관이 공개한 데이터로부터는 연구자료 등을 중심으로 4개의 주제군집이, 지방자치단체가 공개한 데이터로부터는 소장자료, 평생교육프로그램 등을 중심으로 8개의 주제 군집이 형성되었으며, 국가 및 공공기관이 공개한 데이터가 학교 및 공공도서관의 단순 현황을 주로 공개하고 있는 지방자치단체 공개 데이터보다 높은 활용도를 나타냈다.
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.
Purpose: The purpose of this study is to understand nursing students' experiences during clinical practice at a public health center. Method: This research used narrative inquiry far data collection. From April 2005 to June 2006, data collection was conducted by open-ended interview, questionnaire and close observation. The participants, who were student nurses, were willing to take part in this study. Results: On the basis of these data, the experiences of clinical practice at public health center were: 1) when the student nurses begin clinical practice at public health centers for the first time, most of the students feel fearful, nervous and stressed. They also mentioned having a hard time being polite to clients and the staff. 2) The students had new experiences at the health public center compared with clinical practice. Especially, the student nurses who were determined to be good nurses were doing home visiting care service. Not only did they have the opportunity to confirm their identity as nurses, but also the students change their career course from clinical nursing to public health nursing. 4) They reflected on themselves after home visiting care service. Conclusion: On the basis of these findings, the following recommendations are made. 1) Data collection and analysis are needed, net only through the narrative method, but also through other various qualitative methods. 2) Comparative study is necessary to enhance clinical experiences through the analysis of the interfering factors and the original experiences.
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.
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.
2013년 정부 3.0 추진에 따른 공공데이터 개방으로 많은 관련 웹사이트들이 생겨나게 되었다. 본 연구에서는 과거의 선행연구자료 및 국내 웹사이트의 현황을 조사 정리하여, 국내 공공데이터의 개방현황 및 활용사례를 분석함으로써 공공데이터 개방의 중요성을 시사하고자 하였다. 개방현황과 관련된 웹사이트는 서울 열린 데이터 광장, 공공데이터 포털을 비롯하여 전북 3.0 포털, 경상북도 공공데이터포털시스템, 강원 공공데이터를 조사 분석하였다. 국내 활용사례는 공공데이터 활용사례집을 참고하였고, 해외사례는 해외 웹사이트인 '질로우닷컴'과 'SAFECAST'를 참고하여 조사 분석하였다.
Cloud computing enables users to easily store their data and simply share data with others. Due to the security threats in an untrusted cloud, users are recommended to compute verification metadata, such as signatures, on their data to protect the integrity. Many mechanisms have been proposed to allow a public verifier to efficiently audit cloud data integrity without receiving the entire data from the cloud. However, to the best of our knowledge, none of them has considered about the efficiency of public verification on multi-owner data, where each block in data is signed by multiple owners. In this paper, we propose a novel public verification mechanism to audit the integrity of multi-owner data in an untrusted cloud by taking the advantage of multisignatures. With our mechanism, the verification time and storage overhead of signatures on multi-owner data in the cloud are independent with the number of owners. In addition, we demonstrate the security of our scheme with rigorous proofs. Compared to the straightforward extension of previous mechanisms, our mechanism shows a better performance in experiments.
정부는 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공 개방데이터의 품질관리를 진행하고 있다. 공공 개방데이터는 XML, JSON, CSV 등 여러 오픈포맷 형태로 제공되며 CSV 형식이 대다수를 차지한다. 이러한 CSV 형식의 공공 개방데이터 품질진단 시 품질진단 담당자가 공공 개방데이터 파일의 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 필드 별 도메인을 판단하여 진단한다. 그러나 대량의 개방 데이터 파일을 대상으로 품질진단을 수행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한 의미 파악이 어려운 필드의 경우 품질진단의 정확성이 품질진단 담당자의 데이터 이해도 역량의 영향을 받는다. 본 논문은 필드명과 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식 공공 개방데이터의 도메인 판별 모델을 제안하여 품질진단 결과가 품질진단 담당자의 역량에 좌지우지 되지 않도록 일관성과 정확성을 보장하고 진단 소요 시간 단축을 지원한다. 본 논문의 모델 적용 결과 행정안전부에서 제공하는 파일형식 개방데이터 진단도구보다 2.8% 높은 약 77%의 정답률을 보였다. 이를 통해 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 제안 모델 적용 시 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라는 공공데이터 제공과 관련된 제도가 최근 제정되면서 정부기관 및 지방자치단체 등의 공공기관이 보유한 데이터를 적극적으로 개방하고 제공하는 방향으로 정책이 변화하고 있다. 개방의 목적은 크게 두 가지로 구분한다. 정부운영의 투명성을 확보하여 국민의 알 권리를 충족시키는 것이다. 다른 하나는 공공데이터를 하나의 국가부존 자산으로 활용하여 국익을 창출하기 위함이다. 이 연구에서는 공공데이터의 개방 현황을 분석하고 개선방안을 제시하였다. 연구범위는 지방자치단체에서 제공하는 공공데이터이기 때문에 서울특별시를 비롯한 17개 광역시도와 기초 자치단체 228개 시 군 구에서 보유한 것을 전수 조사하였다. 연구결과에 따르면 지방자치단체는 각 기관에서 생산 및 소장한 공공데이터에 대한 목록파악과 공개에 대해 상대적으로 소극적인 것과 개방 데이터의 포맷도 특정 소프트웨어에 의존적인 형태였다. 이러한 점을 해결하기 위해서는 궁극적으로 지역 공공데이터개방과 활용을 높일 방안으로 링크드 오픈 데이터 형태로 개방하는 필요성과 방안을 제시하였으며, 국가 공공데이터개방을 위한 통합 플랫폼을 통한 종합적 개방절차와 방안을 제안하였다.
Objectives: The aim of this study was to evaluate the effect of body weight status and sleep duration on the discrete-time hazard of menarche in Korean schoolgirls using multiple-point prospective panel data. Methods: The study included 914 girls in the 2010 Korean Children and Youth Panel Study who were in the elementary first-grader panel from 2010 until 2016. We used a Gompertz regression model to estimate the effects of weight status based on age-specific and sex-specific body mass index (BMI) percentile and sleep duration on an early schoolchild's conditional probability of menarche during a given time interval using general health condition and annual household income as covariates. Results: Gompertz regression of time to menarche data collected from the Korean Children and Youth Panel Study 2010 suggested that being overweight or sleeping less than the recommended duration was related to an increased hazard of menarche compared to being average weight and sleeping 9 hours to 11 hours, by 1.63 times and 1.38 times, respectively, while other covariates were fixed. In contrast, being underweight was associated with a 66% lower discrete-time hazard of menarche. Conclusions: Weight status based on BMI percentiles and sleep duration in the early school years affect the hazard of menarche.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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