• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.361-382
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• 2016

국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가 연구 개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하기 위해 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발한 세계 최초의 국가R&D정보 지식포털이다. 본 연구에서는 현재 NTIS에서 제공하고 있는 정보서비스의 한계점을 짚어보고 일반 이용자의 정보 요구를 분석, 이를 만족시킬 수 있는 정보의 재구성 및 시각화 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 '일반 이용자'에 대한 정의를 명확히 하고 일반 이용자 집단을 세 그룹으로 세분화하여 각각의 예상되는 정보 요구 조건을 분석하였다. 또한 이용자 그룹별 정보 요구에 따른 '검색단계의 단순화'와 '원하는 정보의 시각화'라는 검색요구를 충족시키기 위한 정보시각화 결과를 예시를 통해 보였다. 나아가 기존 NTIS 정보 서비스를 활용하여 제안한 정보시각화의 구현 방안을 제시함으로써 실현 가능성을 타진하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.439-447
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• 2020

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2305-2311
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• 2017

최근들어 공공 정보화와 함께 정부기관, 지자체 및 다양한 정부산하기관에서 보유하고 있는 데이터를 공개하고 있는 추세이다. 즉, 공공기관이 업무수행의 결과물로 생성 및 수집한 다양한 전자화된 형태의 데이터를 공공데이터 포털사이트에서 개방하고 있다. 하지만 이를 사용하는 사용자는 데이터 형식의 이해와 데이터 처리 지식의 부족, 데이터에 대한 접근과 관리의 어려움, 수집 및 저장한 데이터의 이해를 위한 시각화 기술의 부족 등으로 빅데이터의 활용에 제한을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공공 사이트에서 제공하는 빅데이터를 데이터셋의 URL 및 API를 사용하여 데이터 포맷에 관계없이 데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 XML 구조를 이용하여 재가공하여 데이터베이스화하며, 데이터 융합을 통한 시각화가 가능하도록 하는 공공 빅데이터 수집, 선별 저장 및 시각화 플랫폼을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제15권4호
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• pp.141-147
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• 2015

형사사법정보시스템(KICS)는 형사사법절차의 전자화를 촉진하여 신속 공정하고 투명한 형사사법절차를 실현하고자 하는 목표 하에 시행되고 있다. 그리하여 형사사법 분야의 대국민 서비스를 개선하여 국민의 권익신장을 위해 형사사법포털을 구축하여 운영되고 있다. 2008년 법원이 사법부의 독립적 기능 침해 및 개인정보보호를 우려하여 반대하면서 사법부와 타 기관간의 독자적 시스템 운영과 연계를 제시하였다. 이러한 형사사법정보시스템은 첫째, 단일 형사사법기관에서 서류 작성하여 형사사법기관 간 문서교환에 소요되는 비용 및 원가를 절감시킴으로써 사무생산성을 향상, 둘째, 전자문서시스템을 이용함으로써 의사결정 과정이 단순화 신속화하고, 문서 접수에서부터 편철 및 보존에 이르는 문서처리절차가 비약적으로 축소되어 업무개선을 통한 조직의 경쟁력 제고에 기여, 셋째, 전자문서를 이용하게 되면 정보의 축적이 용이하고, 다양한 정보에 용이하게 접근할 수 있어 국민에 대한 정보제공을 원활하게 함으로써 열린 정부의 실현을 촉진할 수 있으며, 형사사법체계의 네트워크를 구축하여 전자통합효과를 극대화함으로써 형사사법체계 전반의 업무 효율성을 제고시키는 장점과 평가를 받고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1259-1269
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• 2015

최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다.

• 대한지리학회지
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• 제36권5호
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• pp.516-526
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• 2001

이 연구는 농촌지역에 있어 컴퓨터의 보급, 또는 보다 광범위하게 정보화의 확산이 지역발전에 미치는 영향을 밝히는 데에 목적이 있다. 이를 위하여 강원도 원주시의 정보화시범마을로 지정된 황둔 송계마을을 사례지역으로 하여 컴퓨터의 보급 활용의 특성으로부터 지역발전의 시사점을 도출하였다. 마을주민들의 컴퓨터사용은 인터넷, 이메일, 마을홈페이지 활용 등의 측면에서 초보적인 수준이지만, 라이프스타일과 마을공동체의 형성에 있어 긍정적인 변화를 가져올 잠재력이 높고 따라서 지역발전의 도구로 사용될 수 있음이 발견된다. 이러한 긍정적인 변화는 주민들이 컴퓨터사용으로부터 얻는 경제적, 사회적, 문화적 혜택을 증대시킴으로써 가능하다고 보인다. 무엇보다도 필요한 것은 컴퓨터의 보급은 외적 동기에 의하여 이루어졌지만 이를 내적 동기로 전환시키고 보다 활발하게 컴퓨터를 사용할 수 있도록 유도하는 일이다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제40권4호
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• pp.259-264
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• 2007

Effective communicable disease surveillance systems are the basis of the national disease prevention and control. Following the increase in emerging and re-emerging infectious diseases since late 1990s, the Korean government has strived to enhance surveillance and response system. Since 2000, sentinel surveillance, such as influenza sentinel surveillance, pediatric sentinel surveillance, school-based sentinel surveillance and ophthalmological sentinel surveillance, was introduced to improve the surveillance activities. Electronic reporting system was developed in 2000, enabling the establishment of national database of reported cases. Disweb, a portal for sharing communicable disease information with the public and health care workers, was developed. In general, the survey results on usefulness and attributes of the system, such as simplicity, flexibility, acceptability, sensitivity, timeliness, and representa-tiveness, received relatively high recognition. Compared to the number of paid cases of national health insurance, reported cases by national notifiable disease surveillance system, and various sentinel surveillance system, the result of the correlation analysis was high. According to the research project conducted by KCDC, the reporting rate of physicians in 2004 has also greatly improved, compared with that in 1990s. However, continuous efforts are needed to further improve the communicable disease surveillance system. Awareness of physicians on communicable disease surveillance system must be improved by conducting education and information campaigns on a continuous basis. We should also devise means for efficient use of various administrative data including cause of death statistics and health insurance. In addition, efficiency of the system must be improved by linking data from various surveillance system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.143-152
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• 2019

본 연구에서는 온라인 취업정보 서비스 시장의 현황을 파악하고, 이를 토대로 시장 생태계를 유지하기 위한 전략적 가이드라인을 제시하고자 한다. 연구 방법은 다양한 2차 자료를 활용하여 온라인 취업정보 서비스 시장을 파악하는 기술적 연구로 수행되었다. 구체적으로 시장 분석에서는 취업정보 서비스 시장의 높은 잠재적 성장성과 주요 이슈들을 파악하였다. 산업 트렌드 분석에서는 주요 서비스 형태, 구직자들의 유형 및 특징, 서비스 사용 트렌드, 판촉 및 마케팅 방법을 분석하였다. 마지막으로 이 시장의 SWOT 분석을 통해 시장 생태계를 선순환 구조로 이끌 수 있는 전략적 가이드라인을 제안하였다. 이러한 연구 결과는 일차적으로 취업정보 서비스 시장을 주요 이슈 중심으로 현황을 파악함으로써 시장에 대한 폭넓은 이해를 하는 데 유용할 것이다. 또한 산업에 속한 기업들에게는 산업 내에서 지속적으로 생존하기 위한 단서를 제공할 수도 있다. 나아가 정보 및 공공기관에서는 취업정보 서비스 시장을 활성화 함으로써 일자리 창출 및 개선에 기여할 수 있을 것으로 평가된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.317-325
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• 2018

새로운 경제적 가치를 창출하고 국가경쟁력을 강화할 목적으로 세계 각국의 정부와 주요 민간 기업들은 빅데이터에 지속적인 관심과 과감한 투자를 하고 있다. 뉴스와 같이 객관적인 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 무결성 및 품질의 확보는 전제되어야 한다. 포털 뉴스와 같이 객관적이고 방대한 데이터를 바탕으로 의사결정이나 트렌드 분석을 하고자 하는 연구자나 실무자의 경우, 기존 크롤러 방식을 이용할 경우 데이터 수집 자체가 차단되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼을 이용하여 기존 크롤러 방식의 문제점을 해결하여 웹 데이터를 수집하는 방법을 구현하였다. 또한 이를 바탕으로 국민의 안전과 직결되는 가스 안전 관련 기사를 수집하여 가스 안전과 관련된 이슈를 분석하였다. 본 연구를 통해 가스 안전을 확보하기 위해 5가지 분류, 즉 사고/발생, 예방, 유지/관리, 정부/정책, 그리고 대상 등을 기준으로 가스 안전을 위한 전략이 수립되고, 체계적으로 운영되어야 함으로 확인하였다.