빅데이터 프로젝트 기획-빅데이터 활용사전

빅데이터 프로젝트 기획-빅데이터 활용사전

▣ 빅데이터 프로젝트 기획-빅데이터 공공 사례

빅데이터는 국가, 지역, 기업, 학교 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 이번에는 빅데이터가 공공 분야에서 활용된 사례를 살펴보겠습니다.

◈ 도로 공사하기전 사전 예측 분석 

뉴욕주가 대도시 도로에서 도로 공사를 하기 전에 발생할 교통 체증을 예측에 두어 집중적으로 분석하며 차선이 나누어 지루함을 경험하는 운전자의 양을 줄이는 등 혁식적인 효과를 냈습니다. 도로공사하기 전에 예측분석을 수행함으로써, 예상되는 공사의 영향을 미리 파악하고 대처할 수 있습니다. 몇가지 사전 예측 분석 방법을 아래에 소개하겠습니다.

1. 교통 흐름 시뮬레이션 : 교통 흐름 시뮬레이션은 공사로 인한 교통 혼잡과 불편을 예측하는데 매우 요용하 도구입니다. 교통 흐름 시뮬레이션은 공사 전, 중간, 후에 대해 다양한 시나리오를 시뮬레이션 할 수 있으며, 이를 통해 교통 혼잡 예측 및 대처 전략을 수립할 수 있습니다.

2. 환경 영향 평가 : 공사가 주변 환경에 미치는 영향을 사전에 평가하는 것은 매우 중요합니다. 환경 영향 평가는 교통 열, 소음, 먼지 등의 환경 영향을 예측하고, 그에 대한 대처 전략을 수립하는 도구입니다.

3. 예산 및 일정 관리 : 도로 공사가 예산과 일정을 벗어나는 것은 매우 큰 문제입니다. 예산 및 일정 관리는 공사 전, 중간, 후에 대해 예산과 일정을 계획하고, 그에 대한 예측을 수행하는 도구입니다.

4. 위험 분석 : 도로 공사는 많은 위험이 동반됩니다. 대표적인 위험은 안전 문제와 관련된 위험입니다. 위험 분석은 위험을 파악하고, 그에 대한 대처 전략을 수립하는 도구입니다.

이러한 사전 예측 분석은 도로 공사를 진행하는데 있어 많은 도움이 됩니다. 예측 분석을 통해 사전에 문제점을 파악하고 대처 전략을 수립할 수 있기 때문입니다.

 

◈ CCTV 영상 데이터 분석

한국에서는 CCTV 데이터를 활용하여 범죄 예방과 교통 통제에 활용됩니다. 예를 들어, CCTV 영상을 분석하여 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 파악하고, 적극적으로 경찰 조치를 취하여 범죄 발생을 예방하고 있습니다. CCTV 영상 데이터 분석은 CCTV 영상 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는 작업입니다. CCTV 영상 데이터 분석을 통해 다양한 정보를 얻을 수 있습니다.

1. 불법 행위 검출 : CCTV 영상 데이터 분석을 통해 불법 행위를 검출 할 수 있습니다. 예를 들어, 휴대전화 사용, 불법 주차, 쓰레기 버리기 등의 행위를 CCTV 영상 데이터를 분석하여 검출할 수 있습니다.

2. 교통 혼잡 상황 분석 : CCTV 영상 데이터를 분석하여 도로 상황을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 혼잡 상황을 파악하여 적절한 대처 방법을 수립할 수 있습니다.

3. 인구 통계 분석 : CCTV 영상 데이터를 분석하여 지역의 인구 통계를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 지역의 인구 구성, 인구 이동 경향 등을 파악하여 지역 복지 정책 수립에 활용할 수 있습니다.

4. 사고 예방 및 대응 : CCTV 영상 데이터를 분석하여 사고를 예방하거나 대응할 수 있습니다. 예를 들어, CCTV 영상 데이터를 이용하여 현장에서 발생한 사고를 빠르게 파악할 수 있으며, 사고 예방을 위한 작업을 시행할 수 있습니다.

CCTV 영상 데이터 분석은 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며, 딥러닝, 영상처리, 인공지능 기술 등을 활용하여 보다 정확하고 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.

 

◈ 코로나19 대응 및 예측

세계적으로 유행한 코로나19에 대해 빅데이터 기반 진단 및 치료 방법 탐색, 확진환자 추적 및 방역 조치, 집합지에서의 감염 가능성 예측 등 다양한 분야에서 빅데이터가 효과적으로 사용되었습니다.

1. 대한민국 질병관리본부에서 수집한 코로나19 확진자 정보를 통해 감영 경로와 움직임을 파악하여 감염 위험이 높은 지역 및 시기를 예측할 수 있습니다.

2. 코로나19 확산 방지를 위해 이동 관련 데이터 분석을 통해, 지역 간 이동 현황 및 이동 시간 등을 파악하여 이동 제한 조치 예측 및 최적화를 수행할 수 있습니다.

3. 코로나19 예방과 치료에 관한 논문 및 뉴스 기사, SNS 데이터 등을 수집하여 지연이 처리 기술을 활용해 감염 관련 키워드, 문제점 등을 분석하여 대응 전략 및 정책 수립에 활용할 수 있습니다.

4. 특정 시간댜에 새로운 확진자 발생을 예측하기 위해 실시간 코로나19 확장 프로그램을 활용하여, 몇 시간 후 어느 정도의 신규 확진자가 발생할 것인지 예상할 수 있습니다.

5. 코로나19로 인한 경제적 영향 예측을 위해서는 유통, 제고 및 소비 패턴 등과 관련된 데이터를 수집하여 분석한 후, 산업별 영향 평가 및 정책 제안에 활용할 수 있습니다.

코로나 19대응 및 예측을 위한 빅데이터 사용 사례는 위와 같으며, 데이터 분석 기술을 활용하여 효과적인 대응 전략 및 정책 수립에 도움을 줄 수 있습니다.

 

◈ 공공 자원 관리

미국의 한 지역에서는 물 공급을 위해 수도를 제공하는 데 있어 빅데이터 분석을 활용하여 수요를 예측하고 공급계획을 세우는 데 성공했습니다. 이를 통해 공공 자원의 효율적인 운영이 가능해졌습니다. 공공자원 관리를 위한 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. 소방관서에서 수집한 화재 발생 현황, 인명 구조 현황, 화재 발생 지점 등의 데이터를 활용하여 화재 발생 원인 분석 및 예방 대책 마련에 활용할 수 있습니다.

2. 수도권 대기오염 관리를 위해 대기오염 측정소에서 측정한 대기 오염 데이터를 수집하여 관리하고 분석하여 대기오염 원인을 파악하며, 대기 오염에 따른 건강 영향ㄹ 통계를 제공하여 대기오염 대책 마련에 활용할 수 있습니다.

3. 수자원 관리를 위해 양수지 및 관정에서 측정한 강수량과 수위, 수질 등의 데이터를 수집하여 처리하고, 교통체증 및 교통사고 예방을 위한 기술적 대책 마련에 활용할 수 있습니다.

4. 도로 및 교통 관리를 위한 데이터 수집 및 분석을 통해, 교통량, 도로 노후도 등의 정보를 수집하여 처리하고, 교통체증 및 교통사고 예방을 위한 기술적 대책 마련에 활용할 수 있습니다.

5. 공공 건설 관리를 위해 건설 현장에서 측정하는 센서 데이터와 건설 정보를 수집하여 관리하고, 공사 진행 상황 및 안전 등의 현황을 모니터링하며, 효율적인 공사 계획 수립과 관리에 활용할 수 있습니다.

공공 자원 관리를 위한 빅데이터 사용 사례는 다양하며, 데이터 기반으로 과학적이고 체계적인 대응 및 관리를 위한 기술적 도구로서 활용될 수 있습니다.

 

◈ 국민건강보험 데이터 분석

국민건강보험 데이터 분석 : 한국의 국민건강보험 데이터를 활용하여 의료 데이터 분석, 예방 조치, 치료 방법 등을 효율적으로 개선하였으며, 국민 건강 증진과 의료비 절감에 큰 기여를 하고 있습니다. 국민건강보험은 국민 모두가 가입하여 건강과 관련된 다양한 정보를 제공하고 있으며, 이 데이터를 분석하여 의료 정책 및 의료 리서치 등에 활용할 수 있습니다. 국민건강보험공단에서는 건강보험 가입자들의 진료 및 약품 처방 정보, 의료기관별 진료비용 등 다양한 정보를 수집하며, 이 데이터를 활용하여 의료분야에서 유용한 정보를 도출 할 수 있습니다. 예를 들어, 국민건강보험 데이터를 활용하여 다음과 같은 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

1. 전국적인 지역별 질병 발생 추세 파악 및 예방

2. 특정 질별의 발생률이 높은 연령층, 지역, 성별 등 파악 및 대응 방안 마련

3. 의료기관별 진료비용 파악 및 비용 절감 방안 모색

4. 개인별 건강 상태와 관련된 정보 제공을 통한 건강 관리 및 예방

또한, 국민건강보험 데이터를 활용하여 의료기기 및 의약품 업계에서의 새로운 제품 개발과 마케팅 전략 수립 등에도 큰 도움이 될 수 있습니다. 하지만, 이러한 국민건강보험 데이터를 활용하는 것은 개인정보 보호와 관련된 문제도 있기 때문에, 철저한 개인정보 보호와 무단 타인에게 개인정보가 유출되지 않도록 보안 체계를 강화하는 것이 중요합니다.

 

▣ 주요사례 분석

◈ 빅데이터를 통한 고용취약자 파악하기

빅데이터를 고용취약자를 파악하는 것은 국내 노동시장에서 매우 중요한 일 중 하나입니다. 고용취약자는 경제적 여건이 어려운 사람들로서, 일자리를 찾기 위해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 고용취약자를 파악하고 지원하는 것은 경제적인 측면에서도 중요하며 사회적 책임도 중요한 문제입니다. 

고용취약자를 파악하기 위해서는 빅데이터를 활용하여 여러 가지 정보를 수집해야 합니다. 예를 들어, 국민연금과 고용보험 등의 고용 관련 사업에서 제출되는 자료나 금융 기관에서 수집하는 대출 심사 정보, 교육기관에서 수집하는 교육이수 및 취업률 정보 등을 수집하고 분석할 수 있습니다. 빅데이터 분석을 통해 교용취약자는 다음과 같은 방법으로 식별될 수 있습니다. 

1. 일자기 찾기 여건이 어려운 사람들

-실업자 : 일자리를 찾고 있는데도 불구하고 일자리를 찾지 못한 사람들

- 청년 : 청년은 경험이 부족하거나 학력 인증이 어려울 수 있으며, 일자리를 찾기 어려울 수 있습니다.

- 노동자 계층 : 노동자 계층은 근로 계약, 근로 환경, 노동 시장의 부정확성 등의 문제로 인해 일자리를 일을 위험이 높은 경우가 있습니다.

- 장애인 : 장애로 인해 일자리를 찾기 어려운 경우가 많으며, 일부 산업군에서는 장애인 고용률이 낮게 찾기 어려울 수 있습니다.

- 새터민 : 새터민은 이민을 하여 국내에 적응하기 어려운 경우가 있으며 직업 기술이 부족하여 일자리를 찾기 어려울 수 있습니다.

이러한 경제적, 교육적, 인적 조건으로 인해 일자리를 찾기 어려운 이들에게는 일자리 제공 및 기술 향상을 돕는 경제적 어려움 교육 등의 다양한 프로그램과 지원이 필요합니다. 이러한 노력은 이들이 경제적으로 안정을 유지할 수 있으며, 타인으로부터 면담을 받을 필요가 없이 독립적으로 자신의 삶을 개선할 수 있게 돋습니다.

2. 금융시장에서 신용도가 낮은 사람들

금융시장에서 신용도가 낮은 사람들은 대출, 신용카드 발급 등 금융거래에 어려음을 겪을 수 있습니다. 신용가 낮다는 것은 채무를 갚지 않거나 적극적으로 갚지 않는 등의 이유로 금융기관에서 보증할 수 있는 신용력이 낮다는 것을 의미합니다. 이러한 신용도가 낮은 사람들은 대출이나 신용카드 발급 기준을 충족하지 못할 가능성이 높으며, 만약 대출이나 신용카드를 발급받더라도 높은 이자율을 부과받을 수 있습니다. 이는 자금 추진의 어려움, 금융활동의 제한, 비용 부담 등의 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 신용도가 낮은 사람들에게는 금융 교육, 금융 상담, 적어도 금전 관리 및 대출 상환 계획 수립 등의 서비스가 필요하며, 금융기관의 지원도 필요합니다. 이러한 노력은 신용도가 낮은 사람들에게 금융적 안정을 제공하며, 경제적 복지를 증진시키는데 큰 역할을 할 수 있습니다.

3. 교육기관에서 중도 탈락을 한 사람들

교육기관에서 중도 탈락을 한 사람들은 고등학교, 대학교, 전문학교 등에서 다양한 이유로 중도 탈락할 수 있습니다. 이러한 경우 그들은 학교 유지를 위해 지출한 비용을 돌려받지 못하면서도, 높은 교육비용 부담을 겪게 됩니다. 또한, 중도 탈락으로 인해 학력 및 진로에 대한 부정적인 영향을 받는 경우도 있습니다. 교육기관에서 중도 탈락한 사람들에게는 다양한 지원 프로그램이 제공될 수 있습니다. 예를 들어, 교육기관에서는 학생들이 학업 생활을 잘 이어갈 수 있도록 카운슬러, 튜터링, 학습 지원 센터 등의 서비스를 제공합니다. 교육 기관에서는 또한, 학생들이 진로를 결정하는 데 도움을 주는 질로 개발 프로그램을 선보이기도 합니다.

중도 탈락한 학생들에게는 교육과정에서 어려움을 겪는 이유를 파악하고, 개선할 수 있는 방향을 제시하는 행동 계획을 수립해야합니다. 또한, 교육기관은 학생들이 다시 등록할 수 있는 조건적인 기회를 제공하거나 학비 등의 부담을 덜어주는 장학금, 교육 대출 등의 혜택을 제공하기도 합니다. 이러한 모든 지원 및 혜택은 중도 탈락한 학생들이 다시 학교생활을 재개할 수 있는 기회를 제공하므로, 학생들의 학업과 진로에 대한 안정성을 확보와 경제적 부담을 해소할 수 있습니다.

4. 고용보험에서 취업을 하지 못한 사람들

고용보험을 일정한 기간동안 보험료를 납부한 근로자들이 노동시장에서 일자리를 잃게 되는 경우, 일정 금액의 실업급여를 제공하여 경제적인 위기 상황에서도 일상 생활을 유지할 수 있도록 돕는 제도입니다. 따라서 고용보험에서 취업을 하지 못한 사람들은 이를 신청할 수 있습니다. 그러나 취업을 하지 못한 사람들에게는 다른 지원 제도가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 정부는 고용안정지원금, 취업성공패키지 보증기금 등 다양한 일자리 창출 및 고용 안정 지원 정책을 펼쳐왔습니다. 이러한 지원 제도는 취업을 희망하는 사람들에게 일자리를 찾을 수 있는 기회를 제공하고, 안정적인 취업을 돕는 등 경제적인 지원을 해 줌으로써 취업에 대한 부담을 덜어줍니다. 

또한, 교육 및 직업 훈련 등을 통해 기술과 역량을 강화하는 교육 및 훈련 기회를 제공하는 교육 지원 프로그램도 있습니다. 이러한 프로그램은 취업을 위한 기본적인 역량과 능력을 강화함으로써, 일자리를 찾는 사람들에게 좀 더 유리한 구직 생활을 만들어 줍니다. 따라서, 취업을 하지 못한 사람들은 다양한 정부 지원 제도 및 교육 프로그램 등을 활용하여 경제적으로 지속 가능한 취업 활동을 기대할 수 있습니다.