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1빅데이터 분석을 활용한 홈트레이닝 시장 전망 및 발전방안에 관한 연구

저자 : 이재문 ( Lee Jae-moon )

발행기관 : 한국체육학회 간행물 : 한국체육학회지 60권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 189-202 (14 pages)

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본 연구는 최근 코로나19로 인해 급성장하고 있는 홈트레이닝의 미래 시장 전망 및 마케팅 전략을 제시하고자 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 네트워크 분석의 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 오피니언마이닝, TF-IDF, 연결중심성, 의미연결망분석을 실시하였으며, 연구기간은 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 한정하였다. 분석 결과, 온택트 홈트라이프, 홈트장비, 감성, 기타로 4개의 요인으로 범주화 하였다. 따라서 본 연구의 결과가 향후 다가올 미래 시대를 대비하기 위한 홈트레이닝 시장 방향성 전략 및 정책적 방안을 위한 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.


This study conducted big data analysis to suggest future market prospects and marketing strategies for home training, which is rapidly growing due to the recent Corona 19. To this end, text-mining, opinion-mining, tf-idf, connection degree centrality, and semantic network analysis were performed using textom, a social matrix program, and Ucinet6 for network analysis. The study period was limited from january 1, 2019 to september 30, 2020. As a result of the analysis, it was categorized into four factors: on-tact home training life, home training Item, emotion, and others. Therefore, it is expected that the results of this study will serve as basic data for the home training market direction strategy and policy measures to prepare for the future era to come.

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2빅데이터 분석기법을 활용한 포르투갈 관련 국내 언론 보도 텍스트 연구: 2017-2020년 기사를 중심으로

저자 : 정호윤 ( Hoyoon Jung ) , 김호 ( Kim Ho )

발행기관 : 한국EU학회 간행물 : EU학 연구 26권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 125-148 (24 pages)

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1961년 한국과 포르투갈 간 수교가 최초로 시작된 이래 양국은 상호 우호적인 협력관계를 유지해오고 있다. 특히 2021년 올해는 양국 수교 60주년을 맞는 뜻깊은 해로, 양자 관계의 역사적 이정표에 도달하였다고 평가된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 국내 언론 기사에 나타난 포르투갈 관련 언론 보도 특성을 빅데이터 분석기법을 활용해 분석하고, 이를 통해 우리나라에서 형성된 포르투갈에 대한 인식을 조망해 보는 것을 목적으로 한다. 현재 국내에는 이와 관련된 선행연구는 전무하며, 따라서 한국-포르투갈 수교 60주년을 맞이하여 관련 이슈를 파악해 보는 것은 중요한 작업이라고 할 수 있을 것이다. 이를 위해 2017년부터 2020년, 지난 4년간 국내 54개 언론매체를 통해 생산 및 송출된 포르투갈 관련 기사들을 바탕으로 키워드분석, 의미연결망 분석(semantic network analysis) 및 CONCOR 분석(CONvergence of iteration CORrelation; CONCOR)을 실시하였다. 키워드 분석 결과, 국내 언론사에 의해 생산되는 포르투갈 관련 뉴스 콘텐츠가 상당수 스포츠 부문, 특히 축구에 치중되어 있음을 발견하였다. 또한 의미연결망 분석을 통해 포르투갈 관련 기사의 핵심주제어인 ‘감독’, ‘한국’, ‘월드컵’, ‘호날두’가 기타 축구 관련 연관어와 높은 연결중심성 및 동시 출현빈도를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 포르투갈에 대한 국내 언론 보도 행태가 미디어 모노컬처(media monoculture)의 형태를 띠며, 이는 국내에서 형성된 포르투갈에 대한 인식이 스포츠라는 좁은 범주 내에 머무르는 결정적인 요인이라 주장한다. 본 고는 상기 도출된 연구 결과를 바탕으로 국내에서 형성된 포르투갈에 대한 제한적 인식과 이미지를 극복해 나갈 정책적 시사점 또한 도출하였다.


Since diplomatic relations between Korea and Portugal began in 1961, the two countries have maintained a friendly and cooperative relationship. In particular, 2021 marks the 60th anniversary of diplomatic relations between the two countries, which is considered a historic milestone in bilateral relations. In this context, the purpose of this study is to analyze the characteristics of Portugal-related news articles reported in Korean media outlets using big data analyses and to scrutinize the perceptions of Portugal established in Korea. Currently, literature related to this topic does not exist in Korea, so identifying related issues on the 60th anniversary of Korean-Portuguese diplomatic relations is timely. To this end, keyword analysis, semantic network analysis, and convergence of iteration correlation analysis were carried out on Portugal-related articles produced and transmitted through 54 Korean media outlets from 2017 to 2020. The keyword analysis showed Portugal-related news content mostly focused on sports, especially soccer. In addition, the semantic network analysis confirmed that the core keywords of Portugal-related articles (e.g., “director,” “Korea,” “World Cup,” and “Ronaldo”) showed a high degree centrality and co-occurrence with other soccer-related words. This study argues that the representation of Portugal in the domestic media has indeed shown a media monoculture, which is a decisive factor in which the perception of Portugal formed in Korea stays within the narrow category of sports. This paper also derives policy implications for overcoming the limited perceptions and image of Portugal formed in Korea based on the above-derived research outcomes.

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3빅데이터 시대 정보의 인문적 환경과 디자인의 정체성

저자 : 김성필 ( Kim Sung Pil )

발행기관 : 한국일러스아트학회 간행물 : 조형미디어학 24권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 237-245 (9 pages)

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본 연구는 빅데이터와 디자인의 창의성 간의 관계를 알기 위해 인문적인 접근을 시도한다. 연구문제는‘빅데이터를 창출시킨 정보사회의 성격은 무엇이며, 정보는 디자인의 창의성과 어떠한 관계인가’이다. 연구문제는 논증적인 방식으로 접근한다. 현재 진행 중인 사실, 즉 빅데이터 시장과 정보공학의 현실은 실증적인 사실이지만 이 사실이 지닌 인문적인 면모는 실증될 수 없기 때문이다. 단지 유추될 뿐이다. 정보사회는 인간의 지식과 감성을 코딩된 정보로 취급하여 축적시켜왔다. 과거, 도록을 참고하여 디자인을 제작했던 방식을 크게 확대한 것이다. 현대의 정보는 이전보다 더 정밀하게 분산되어 있으며 선택의 폭 또한 넓다. 인간의 창의성이 결국 뇌 속에서 벌어지는 정보를 취사선택하는 능력이라면, 빅데이터는 인간의 창의성을 대신할 가능성도 있다. 그러나 문제는 빅데이터와 정보가 가진 질적인 면모다. 이 질적인 면모는 포스트모더니즘 문화와 같다. 표현 중심적이며 데이터 중심주의이다. 포스트모더니즘과 정보사회의 질적인 면모는 인간의 뇌 속에 저장된 지식과 근본에 있어 다르다. 인간의 지식은 빅데이터와 달리 은유적이고 다중의미적이며, 무엇보다 발상과 표현의 정체성이 함께한다. 바로 이 점에서 빅데이터는 디자인의 정체성과 반대편에 선다. 본 연구는 디자인이 처한 빅데이터의 환경을 무시하지 않고도 디자인과 디자이너의 질적 가치를 유지하는 방법으로 발상과 표현의 정체성을 주장한다. 디자인이 유용하는 정보란 그 자체로 가치가 있는 것이 아니라 발상과 표현의 정체성에 따라 가치를 얻는 것이다.


This theoretical study is to explore, in the humanities view, an overcoming position of design in the era of Big Data and what could be a core mind among designers against the information society. An important component of this study is to show what characteristics of so-called information of the society and Big Data have: Signifying centrism and text-data centrism. The information society has a lot of empathy into the multiple expressions without meaning, into the data without its qualification in every postmodern communication including the designs. Design thinking was deeply trapped by this culture and is getting more machinery. This kind of trend is against the old and good design that has been implemented at all levels of organizations from start-ups to multinational corporations since the industrial era. Designers’ engagements to the new era of Big Data are inevitable but necessary to conduct them in more creative works and set them more identical processes.

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4차(茶)류 제품의 빅데이터 분석을 위한 텍스트마이닝 프로토타입 연구

저자 : 김은아 ( Eun A Kim ) , 김동섭 ( Dong Sup Kim ) , 진현철 ( Hyeon Cheol Zin ) , 이용관 ( Yong Kwan Lee )

발행기관 : 한국유통물류정책학회 간행물 : 유통물류연구 8권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 121-129 (9 pages)

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빅데이터는 통신, 금융, 상거래, 공공 영역 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며, 빅데이터 분석을 이용하여 새로운 정보와 가치를 만들어내는 시장은 해마다 급속히 성장하고 있다. 기업에서 시장 흐름을 파악하기 위해 마케팅 분야에서 다양한 분석기법을 활용한 빅데이터 분석이 활발히 진행되고 있으며 그 중 텍스트마이닝은 유용한 빅데이터 분석방법 중 하나이다. 그러나 시장에는 다양한 서비스와 제품들이 있음에도 기존의 텍스트마이닝을 위한 도구들은 제품이나 서비스의 특성을 반영하지 못한 일반화된 분석 도구들이 제공되고 있어 그 활용도가 높지 않다. 본 연구에서는 차(茶)류 제품과 서비스의 특성을 반영한 텍스트마이닝 도구를 개발하기 위한 알고리즘을 제시하고 이를 구현한 teaCW라는 차(茶)류의 데이터 분석에 특화된 텍스트마이닝 시스템의 프로토타입을 구현하였으며 이와 관련된 시스템 완성에 필요한 기술적 이슈에 대한 논의하였다. 그 결과 기존의 범용 분석 도구를 활용한 텍스트마이닝의 결과보다 향상된 결과를 도출했으며 향후 보완을 통해 다양한 분야로 확장이 가능한 것으로 판단되었다.


Big data is widely used in a variety of fields of telecommunications, finance, commercial transactions, and public areas, and the market which creates new information and values using big data analysis is growing rapidly every year. Big data analysis applying various analysis techniques is actively being made progress in the field of marketing to identify market flow in companies, and text mining is one of the useful big data analysis methods. However, even though there are various services and products in the market, the existing tools for text mining are not highly utilized since generalized analysis tools for text mining are provided which don’t reflect the characteristics of the products and services. In this study, we presented an algorithm to develop text mining tools that reflect the characteristics of tea products and services. Moreover, we implemented a prototype of a text mining system specialized for data analysis of tea CW and the technical issues required to complete the related system were discussed. As a result, the improved result was deduced compared to the result earned by the text mining using existing general-purpose analysis tools. It was verified that it could be expanded to various fields through future supplementation.

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5빅데이터 분석을 이용한 디지털 패션 테크에 대한 인식 연구

저자 : 송은영 ( Eun-young Song ) , 임호선 ( Ho-sun Lim )

발행기관 : 한국의류산업학회 간행물 : 한국의류산업학회지 23권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 380-389 (10 pages)

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This study aimed to reveal the perceptions and trends of digital fashion technology through an informational approach. A big data analysis was conducted after collecting the text shown in a web environment from April 2019 to April 2021. Key words were derived through text mining analysis and network analysis, and the structure of perception of digital fashion technology was identified. Using textoms, we collected 8144 texts after data refinement, conducted a frequency of emergence and central component analysis, and visualized the results with word cloud and N-gram. The frequency of appearance also generated matrices with the top 70 words, and a structural equivalent analysis was performed. The results were presented with network visualizations and dendrograms. Fashion, digital, and technology were the most frequently mentioned topics, and the frequencies of platform, digital transformation, and start-ups were also high. Through clustering, four clusters of marketing were formed using fashion, digital technology, startups, and augmented reality/virtual reality technology. Future research on startups and smart factories with technologies based on stable platforms is needed. The results of this study contribute to increasing the fashion industry's knowledge on digital fashion technology and can be used as a foundational study for the development of research on related topics.

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6뉴스기사 빅데이터를 활용한 무역이슈 변화분석 : 2011~2020

저자 : 윤희영 ( Hee Young Yoon )

발행기관 : 한국통상정보학회 간행물 : 통상정보연구 23권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 113-136 (24 pages)

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본 연구는 한국언론진흥재단(Korea Press Foundation)의 뉴스 기사 분석 서비스인 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 최근 10년간(2011~2020)의 무역 관련 주요 이슈 변화를 살펴보았다. 또한, 코로나19 이전(2019)과 이후(2020) 무역 관련 기사 건수와 이슈의 변화를 비교분석하여 시각화방법을 통해 제시하였다. 분석 결과, 최근 10년(2011~2020)간의 무역 분야에 가장 큰 영향을 미치고 주목받았던 사건은 한국과 세계 각국이 맺는 FTA와 관련된 이슈로 미국과 중국이 맺는 FTA가 특히 높은 관심을 받았다. 또한 코로나19 발생 이전(2019)과 이후(2020)의 무역 관련 이슈는 2019년 심화된 미·중 무역전쟁에 2020년의 코로나19와 홍콩 보안법 등의 사건이 복합적으로 작용하여 무역 관련 분야에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 무역 분야는 어떠한 분야보다 정치, 경제, 사회 등의 다각적인 영향을 받고 있으며, 시기적 접근이 중요한 특징이 있다. 본 연구에서는 빅데이터 뉴스 기사를 중심으로 시기별로 무역 이슈와 사건을 반영한 트렌드를 분석하여 제시하였다. 이러한 접근 방법은 현재 중요도 높은 무역이슈를 제공하고, 코로나19 이후의 무역 관련 분야의 변화와 향후 주력해야 할 연구주제를 찾을 수 있는 탐색적 연구로서의 의미가 있다.


This study aims to review trends of major international trade issues for the recent ten years from 2011 to 2020, using BIG Kinds, a news article analysis service provided by the Korea Press Foundation. The number and major issues of trade-related news articles prior to the COVID-19 outbreak in 2019 and after it in 2020 were compared and analyzed and proposed with visualization technique. The analysis results found that for the recent ten years from 2011 to 2020, the issue that has made the most significant impact and attracted keen attention among those in the trade sector was the signing of free trade agreements of Korea with the world, with the free trade agreement between the United States and China receiving particular attention. Furthermore, trade issues that occurred prior to COVID-19 in 2019 and after it in 2020 made a significant impact on the trade sector amid a series of various issues including intensified US-China trade disputes in 2019, COVID-19, and the Hong Kong national security law issues in 2020. The trade sector is more affected by political, economic, and social issues than any other sectors, and thus a timely approach to trade issues is critical. This study analyzed trends of trade issues and events by period, using big data news articles. This approach is meaningful in that it represents an exploratory research that identifies major trade issues, tracks trends in the trade sector after the outbreak of the pandemic, and seeks research topics that need to be focused on going forward.

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7공간빅데이터와 격자체계를 활용한 농촌진단 고도화 연구

저자 : 장문현 ( Mun-hyun Jang )

발행기관 : 국토지리학회(구 한국지리교육학회) 간행물 : 국토지리학회지 55권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 155-170 (16 pages)

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본 연구는 농촌의 발전적 재생과 회복을 지원할 수 있도록 공간빅데이터 및 격자체계를 활용하여 농촌진단을 고도화하는 데 그 목적이 있다. 기존 행정구역 단위의 광범위하고 획일화된 진단 및 분석 수준을 극복하기 위해 공간빅데이터의 구득성과 격자구조로의 변환 가능성을 우선적으로 고려하였다. 표준화된 격자체계를 농촌지역에 적용하고, 읍ㆍ면단위 진단지수와 격자 단위 진단지수를 각각 산출하여 비교ㆍ분석하였다는 점에서 기존의 연구와 차별된다. 진단영역은 인구사회, 생활편의, 산업경제, 환경안전 부문으로 구분하고, 각 부문별 진단지수를 산술평균하여 대상지의 종합 진단지수를 산출하였다. 그 과정에서 각종 통계자료와 공간정보 등은 최근 5년간 누적된 공공데이터를 주로 이용하였고, 진단지수의 공간통계 처리와 GIS 공간분석 기법을 통해 가독성 높은 도면으로 시각화하였다. 이와 같이 정밀한 격자단위의 농촌진단 방식은 기존 행정구역 단위의 진단에서는 드러나지 않은 농촌사회의 시공간적 특성을 도출하는 한편, 정책적 측면의 농촌재생 지원 및 활성화에 기여할 것으로 기대한다.


The purpose of the present study is to improve rural diagnosis by using spatial big data and a grid system with the purpose of supporting the developmental regeneration and recovery of rural villages. The study considered the attainability of spatial big data and its convertibility to a grid structure in order to overcome the level of wide-ranging and uniform diagnosis and analysis involved in units of existing administrative districts. The study differentiates itself from existing studies in that it applies a standardized grid system to rural areas and compares and analyzes diagnostic indices per township unit and grid unit by calculating each of them. The diagnostic domain is divided into the fields of demographics, convenience of living, industry and economy, and environmental safety, and the comprehensive diagnostic index of the target area was calculated through the numerical mean of the diagnostic indices of each field. During this process, the study mainly applied public data accumulated in the past five years, specifically, various statistical data and spatial information, and visualized a highly readable diagram through the spatial statistical treatment of the diagnostic indices along with GIS spatial analysis functions. Such a precise method of rural diagnosis per grid unit is expected to, on the one hand, deduct the spatial-temporal characteristics of rural communities, which were previously hidden in diagnoses for units of existing administrative districts, and make contributions toward supporting and revitalizing rural regeneration in terms of policy.

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8텍스트 빅데이터 분석을 통한 한국인의 불공정 경험 분석: 국민청원 게시판 데이터 분석 결과를 중심으로

저자 : 양혜진 ( Hyejin Yang ) , 안정민 ( Jungmin Ahn ) , 이태헌 ( Taehun Lee )

발행기관 : 한국조사연구학회 간행물 : 조사연구 22권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 25-59 (35 pages)

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본 연구는 토픽 모델링과 질적 텍스트 분석을 통합적으로 활용하여 청와대의 국민청원 게시판 텍스트 데이터를 분석함으로써 한국인의 불공정 경험과 인식을 탐색하고자 하였다. 전체 청원 중 하루에 적어도 30개 이상의 동의를 받은 6,084개를 대상으로, 토픽 모델링 방법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation; LDA)을 활용하여 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 대표문서를 추출하였다. 이 과정에서 양적 기준뿐만 아니라, 질적 분석결과를 통합적으로 반영하여 최종적으로 28개의 토픽을 결정하였다. LDA를 통해 얻은 토픽별 출현확률이 높았던 단어 15개와 토픽의 언급 순위와 대표문서를 질적 분석한 내용에 따라 한국인의 불공정 경험 및 인식에 대한 몇 가지 특성을 발견하였다. 본 연구는 효과적인 텍스트 빅데이터 분석을 위해 토픽 모델링과 질적 분석을 유기적으로 통합한 혼합 방법을 사용하였다는 점, 분석 결과를 바탕으로 한국인의 공정성 경험 및 인식의 특성과 후속 연구의 방향을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다.


This study investigated experiences and perceptions of unfairness for Koreans by analyzing texts posted on the Blue House National Petition through a combination of topic modeling and qualitative text analysis. Specifically, we applied Latent Dirichlet Allocation (LDA) and extracted latent topics and representative documents per topic from a total of 6,084 petitions that received at least thirty consents per day. A total of twenty eight topics were chosen for final interpretations based on the results from both qualitative and quantitative criteria. The analysis of keywords and representative documents per topic revealed important characteristics regarding Koreans' experiences and perceptions of unfairness. Unique contributions of this study can be summarized as follows: a strategy for effectively examining text big-data or a mixed method of topic modeling and qualitative analysis was proposed and profitably applied to find out characteristics of unfair experiences among Koreans, providing new directions for follow-up research.

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9코로나 팬데믹 사태에서 의료 빅데이터 수집과 활용에 따른 법적 문제

저자 : 선종수 ( Sun Jong Soo )

발행기관 : 한국비교형사법학회 간행물 : 비교형사법연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 145-173 (29 pages)

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과학기술은 날로 발전하고 있으며, 앞으로 어떠한 모습으로 어떻게 변화할 것인지 예측도 하지만, 그렇지 않은 경우도 있다. 기술 발전에 따라 삶은 풍요로워질 뿐만 아니라 편리해 질 것이다. 그러나 이와는 반대로 다양한 문제도 노출된다. 특히 개인의 사생활 침해는 예전이나 지금이나 향후에도 여전히 풀어야 할 숙제로 남는다. 개인의료정보를 수집·관리·분석을 위해서 정보주체의 명시적 사전동의가 필요하다. 그리고 이를 활용하기 위해서는 광범위한 개인의료정보가 빅데이터로 축적되어야 하며, 이들 정보를 의료기관들 사이에서 공유할 수 있어야 비로소 의료 빅데이터가 구축된 것이라 할 수 있다. 이러한 개인의료정보를 빅데이터로 구축한다는 것은 개인의료정보를 보호한다는 측면과 정면으로 충돌할 가능성이 있다. 개인의료정보의 ‘활용’은 대부분 연구를 위한 목적으로 사용되고 이를 통해 우리 사회의 새로운 방어체계를 구축하는 것에 도움이 되는 긍정적 효과가 나타날 수 있다. 그러나 긍정적 측면이 있음에도 불구하고 개인의료정보는 민감정보로 유출 등으로 인한 피해의 위험성이 언제나 상존하고 있다. 이러한 위험성에 대한 법적 한계를 설정하는 것은 「개인정보 보호법」을 기본으로 하고 있다. 그러나 의료정보라는 특수한 영역을 전반적으로 다룰 수 있는 것은 아니다. 이에 따라 「의료법」을 비롯하여 「보건의료기본법」 등 여러 법률에서 이에 관하여 규율하고 있다. 우리와는 달리 미국, 캐나다 그리고 프랑스의 경우 단일화된 법률로 의료정보를 관리하는 체계를 갖추고 있다. 앞으로 우리 사회는 현재보다 더 많은 의료정보를 수집하고 빅데이터로 축적할 것이며, 이를 여러 산업현장에서 활용할 것이다. 이러한 과정은 필연적으로 자기정보결정권의 침해 문제, 개인의료정보 소유권 문제 그리고 수집되고 분석한 개인의료정보 활용에서 정보 보관과 폐기 등 다양한 문제가 제기될 것이다. 위험성 제거를 위한 강력한 법적 규제를 할 경우 수집한 의료정보를 적절하게 활용함에 제한을 받게 된다. 이는 개인정보를 보호한다는 측면에서만 보면 적합하지만, 모든 국민의 사회보장 또는 보건의료복지의 보장 측면에서 보면 적합하지 않은 결과를 초래하게 된다. 따라서 이를 적절하게 운용할 수 있는 방안을 모색해야 하며, 그 방안은 정책적 모형으로도 가능하지만, 법적 근거를 가질 수 있는 방향으로 찾아야 할 것이다.


Scientific technology is developing day by day, and people try to predict in what way and how it will change in the future, but it’s not always predictable. With the development of technology, life will become not only affluent but also convenient. Yet, on the other hand, diverse problems will be exposed, too. In particular, the invasion of personal privacy was, is and will be still the problem to solve. For the collection, management and analysis of personal medical information, clear prior consent by the owner of the information is necessary. In addition, for the use of this, an extensive range of personal medical information needs to be accumulated as big data, and only when this information can be shared among medical organizations, we can say medical big data has been established. This establishment of personal medical information itno big data has the possibility of coming into conflict with the position of protecting personal medical information. The ‘use’ of personal medical information is mostly for the purpose of research, through which, there can be the positive effect of helping establish a new protection system of our society. Yet, in spite of the positive aspect, the danger of damage because of the leakage of sensitive information always coexits in personal medical information. To set legal limit to prevent this danger is based on 「the Personal Information Protection Act」. However, it can’t cover all the areas of the special field of medical information. Accordingly, different laws including 「Medical Law」 and 「Framework Act on Health and Medical Services」 regulate it. Different from Korea, the United States, Canada and France have the system to manage medical information with unified law. Our society will collect more medical information in the future than in the present, accumulate it as big data, and use it in different industrial sites. In this process, a vaiety of problems will necessarily occur, such as the violation of the right to informational self-determination, the ownership of personal medical information, and information keeping and discard in the use of the collected and analyzed personal medical information. In case of strong regulation to get rid of danger, the proper use of the collected medical information becomes limited. It’s appropriate from the aspect of protection of personal information, but it can bring about undesirable results from the aspect of the guarantee of the social security or health care welfare of all citizens. Therefore, the way to manage it properly needs to be found, and even though it is possible as a policy model, the direction should be toward the establishment of the legal foundation.

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10기상 데이터와 미세먼지 데이터를 활용한 머신러닝 기반 미세먼지 예측 모형

저자 : 김혜림 ( Hye-lim Kim ) , 문태헌 ( Tae-heon Moon )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 24권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 92-111 (20 pages)

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미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.


As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.

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