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빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈 개발
Development of Overseas Construction Big Issues based on Analysis of Big Data 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.19 no.3, 2018년, pp.89 - 96  

박환표 () ,  한재구 (한국건설기술연구원 건설정책연구소)

초록
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본 연구는 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출하였다. 해외건설 Big 이슈 도출을 위하여 2016년 10월 1일부터 2017년 9월 30일 동안 주요 포털사이트 39,436건, 종합일간지 10,387건, 건설전문지 3,36건을 포함해 총 53,759건 대상으로 분석하였고, 그 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 지난 1년간 해외건설 주요 이슈를 살펴보면, 여전히 중동 지역에 편중되고 저가 수주 위주의 플랜트 사업이 한계점이 두드러지게 나타났다. 전년 대비 2017년 상반기, 해외건설 수주가 다소 상승하는 추세를 보이기도 했으나 대외 정세의 불확실성과 국제유가의 하락 등으로 여전히 수주 불안정성을 보인다. 둘째, 최근 1년 해외건설 관련 이슈 중 해외건설 8대 핵심 키워드 기준으로 관심사를 분석한 결과, 지역(29.9%), 기업환경(22.0%), 수익성(17.0%), 단체(15.1%), 사업(5.2%), 시장환경(3.6%), 정책 및 제도(3.6%), 교육(3.5%) 순으로 나타났다. 셋째, 8개 키워드에 대한 총 30개의 이슈 후보 중 담론의 확산성과 지속성이 있는 10대 핵심 이슈를 추출하였다. 이를 토대로 해외건설 핵심 이슈별 상세분석 및 시사점을 도출하였다. 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출한 결과 4차 산업혁명 시대의 도래에 대응하고 국내 건설업계의 위기 상황을 극복할 새로운 산업 패러다임의 대전환점을 맞이해야 하며 건설산업에 고부가가치 기술을 육성하여 수익 창출을 견인해 글로벌 건설경쟁력을 키워야 한다는 시사점이 도출되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study derived big issues in overseas construction through big data analysis. To derive big issues in overseas construction, candidate groups of big issues were identified through big data analysis targeting 53,759 issues including 39,436 issues from major portal sites, 10,387 issues from daily ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 시기에는 새 정부가 들어서면서 향후 건설업계 전반의 정책과 제도의 윤곽이 드러나기 시작했다. 그리고 유가변동성에 따른 수주 리스크를 극복하기 위한 글로벌 인프라 관련 사업 지원과 해외수주 촉진을 위한 방안 모색 등 국내 건설업체의 새로운 경쟁력 확보방안을 모색하였다.
  • 따라서 본 연구는 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출하여, 해외건설업계의 해외시장 진출방향 및 전략수립에 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다.
  • 본 연구는 빅 데이터 분석을 통한 해외건설 빅 이슈를 도출하였다. 해외건설 빅 이슈 분석은 비정형 데이터와 텍스트 마이닝 분석기법을 활용하여 해외건설 핵심 10대 주요 이슈를 파악하였다.
  • 1]. 본 연구에서는 건설관련 신문 등의 인터넷의 빅데이터로 한정하여 텍스트 마이닝 기법으로 해외건설 빅이슈를 도출하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빅 데이터란 무엇인가? 빅 데이터(Big Data)란 대용량 데이터를 활용 및 분석하여 가치있는 정보를 추출하고, 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술과 그 데이터 자체를 말한다(Lim, 2015). 빅 데이터의 가장 큰 특징은 지금까지 잘 다루어지지 않았던 비정형데이터를 활용한다는 점이다.
비정형화된 데이터란 무엇인가? 빅 데이터는 정형화된 데이터와 비정형화된 데이터로 구분할 수 있다. 그 중 비정형화된 데이터는 규칙화된 데이터필드에 저장되지 않는 데이터로, 텍스트 분석이 가능한 텍스트 문서 외 이미지, 동영상, 음성 데이터를 말한다(Park, 2017c).
2011년 이후 우리나라의 해외건설 수주실적은 어떠한가? 우리나라의 해외건설 수주실적을 보면, 2005년에 109억 달러를 수주한 이후 지속적으로 증가하여 2010년에 716억 달러를 수주하는 등 최고점을 찍었다(Han, 2013). 그러나 2011년부터 해외건설 수주액이 지속적으로 감소하여 2017년에는 290억 달러로 전년대비 약 3% 증가하였지만, 2010년에 비하여 약 40.5% 수준으로 감소하였다(Park, 2017a).
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참고문헌 (5)

  1. Park, H. P., and Han J. G. (2017a). "A preliminary Study on Development of Overseas Construction Big Issues Based on Analysis of Big Data." Autumn Academic Conference in the Korea Institute of Building Construction, p. 93. 

  2. Park, H. P., and Kim S. (2016b). " Development of Construction R&D Strategy through the International Construction Market Analysis." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 17(2), pp. 49-57. 

  3. Lim, H. J., and Park, S. H. (2015). "A Tentative Approach for Regional Futures Strategy with Big Data." Journal of The Korean Cadastre Information Association, 17(1), pp. 75-90. 

  4. Park, H. P., and Han J. G. (2017c). "Development of Big Issues for International Construction through Global Construction Competitive Evaluation (II)." Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, p. 3. 

  5. Han, J. G., Park, H. P., and Jang, H. S. (2013). "A Study on Development of the Competitive Evaluation Model in Oversea Construction Industry." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 14(2), pp. 12-21. 

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