We establish an efficient strategy for construction and operation of data consolidation center for multi-organization in public sector. First, we introduce important concepts on data consolidation center in public sector, and draw some success factors by analyzing several foreign and domestic cases. Second, we construct all the possible logical operational models of the center and investigate the properties and feasibility of the models. Third, we suggest a virtual operational environment for the two representative models selected by feasibility criteria among the possible logical models, and compare the two models in terms of operational cost. We also utilize AHP methodology to evaluate qualitative opinions on the two models from several experts in public information systems. As a result, we find the best alternative is the case in which all infrastructure and facilities for the center are provided by government, and common essential IT operations are integrated, associated data are consolidated and the whole operational work are outsourced to specialized IT operations service providers.
Joon-Oh Seo;Sang H.Park;Choong-Wan Koo;Jong-Hoon Kim
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.685-691
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2009
Recently, public office building projects are being recognized by many construction engineers and researchers, as the critical projects in the construction industry. The project budgets have sometimes exceeded due to the lack of core knowledge, experiences, skills and experts concerned in cost planning and estimating in the pre-construction stage. It has been highlighted that planning and estimating effectively the cost of public office building projects as critical in the design stage. Within this context, some cost data books and systems, such as RSMeans cost data systems and Spon's price book, have been systematically developed and used by many construction cost managers and organizations in order to effectively estimate and use their project budgets. As a result of this research, a cost estimating model for finishes has been developed, considering the cost data used in public office building projects.
최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.
Public acceptance of nuclear power is important for the government, the major stakeholder of the industry, because consensus is required to drive actions. It is therefore no coincidence that the governments of nations operating nuclear reactors are endeavoring to enhance public acceptance of nuclear power, as better acceptance allows stable power generation and peaceful processing of nuclear wastes produced from nuclear reactors. Past research, however, has been limited to epistemological measurements using methods such as the Likert scale. In this research, we propose big data analysis as an attractive alternative and attempt to identify the attitudes of the public on nuclear power. Specifically, we used common big data analyses to analyze consumer opinions via SNS (Social Networking Services), using keyword analysis and opinion analysis. The keyword analysis identified the attitudes of the public toward nuclear power. The public felt positive toward nuclear power when Korea successfully exported nuclear reactors to the United Arab Emirates. With the Fukushima accident in 2011 and certain supplier scandals in 2012, however, the image of nuclear power was degraded and the negative image continues. It is recommended that the government focus on developing useful businesses and use cases of nuclear power in order to improve public acceptance.
Nowadays, the policy of open data disclosure has become one of the globally used tools for public innovation. For this reason, this study investigates whether the policy has eventually created the achievement of public innovation in Korea. To this end, this study evaluates qualities of the fourteen thousand open data in Korea that is disclosed to the public and compares it with indexes such as the usage of data, transparency index, and Government 3.0 Excellency Index, which are regarded as the outcome of the disclosure. Based on the result, this study aims to suggest future orientation for the policy.
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.
The Public Data Act mandates that every public institution must make efforts to facilitate convenient access to public data for all and take necessary measures to universally expand the right to use such data. Furthermore, it specifies that the head of a public institution must provide the data held and managed by that institution to the citizens. The Construction Project Information Disclosure Service aims to increase the utilization of data within the Construction CALS System, creating new added value by disclosing information and fostering communication. This service seeks to enhance public interest and transparency, support the creation of new businesses based on construction project data, and stimulate related industries. Since 2019, a total of 26 types of information have been disclosed through this service. As the volume of disclosed information continues to increase, there has been a consistent demand for reducing burden on data providers and enhancing user functionality. This study analyzes the current status of the Construction CALS Information Disclosure System to identify its existing challenges. Subsequently, it establishes a systematic approach to the data opening process and proposes enhancements to information disclosure and search functionalities for addressing these challenges.
The aim of this article is to rethink the role of international trade as a public diplomacy tool by considering the uncertainties that stem from political tensions. The main contribution made in this article is theoretical rather than statistical. However, we analyze trade and public opinion data to study the relationship between both factors. Using Latinobarometer, a cross-sectional survey that collects public opinion data from Latin America, this article analyses public opinion toward the United States and China. One of the main takeaways from this study is that, despite its potential to showcase political stability, public diplomacy undervalues 'unintended consequences' of international trade relations. This article takes up international trade as an unintended, but arguably effective, resource to be developed for the practice of public diplomacy. Findings presented in this article do not claim causation between trade and opinion, something that can be explored by further research, but rather introduce new questions for further research on the public diplomacy of trade relations.
공공기술 사업화는 정부가 주도하는 과학기술의 혁신과 R&D 성과를 민간에 이전하는 것으로 경제 성장을 주도하는 핵심 성과로 인식되고 있다. 따라서 기술 이전을 활성화시키기 위해 성공 요인을 식별하거나 사업화 가능성이 높은 공공기술과 수요기업을 매칭하는 다양한 기계학습의 방법들이 연구되고 있다. 하지만 공공기술 사업화 데이터는 표 형태로 구성되어 있고, 성공-실패 비율이 큰 차이를 보이는 불균형 상태이기 때문에 기계학습 성능이 높지 않는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 표 형태로 구성된 공공기술 데이터에서 불균형을 해소하기 위해 CTGAN을 활용하는 방법을 제시한다. 또한 제시된 방법의 효과를 검증하기 위해 실제 공공기술 사업화 데이터를 활용하여 통계적 접근방법인 SMOTE와 비교 실험을 수행하였다. 다수의 실험 사례에서 CTGAN은 공공기술 사업화 성공사례를 안정적으로 예측하는 것을 확인하였다.
Jang, Jin-Hwa;Lee, Ji-Hae;Je, Mi-Kyung;Cho, Myeong-Ji;Bae, Young Mee;Son, Hyeon Seok;Ahn, Insung
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제48권4호
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pp.203-215
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2015
Objectives: This study was performed to investigate the relationship between the incidence of national notifiable infectious diseases (NNIDs) and meteorological factors, air pollution levels, and hospital resources in Korea. Methods: We collected and stored 660 000 pieces of publicly available data associated with infectious diseases from public data portals and the Diseases Web Statistics System of Korea. We analyzed correlations between the monthly incidence of these diseases and monthly average temperatures and monthly average relative humidity, as well as vaccination rates, number of hospitals, and number of hospital beds by district in Seoul. Results: Of the 34 NNIDs, malaria showed the most significant correlation with temperature (r=0.949, p<0.01) and concentration of nitrogen dioxide (r=-0.884, p<0.01). We also found a strong correlation between the incidence of NNIDs and the number of hospital beds in 25 districts in Seoul (r=0.606, p<0.01). In particular, Geumcheon-gu was found to have the lowest incidence rate of NNIDs and the highest number of hospital beds per patient. Conclusions: In this study, we conducted a correlational analysis of public data from Korean government portals that can be used as parameters to forecast the spread of outbreaks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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