[논문]키워드 네트워크 분석을 이용한 공공데이터 수요 예측

이재원

doi:10.22693/niaip.2020.27.4.024

키워드 네트워크 분석을 이용한 공공데이터 수요 예측
Forecasting Open Government Data Demand Using Keyword Network Analysis 원문보기

정보화 정책 = Informatization policy, v.27 no.4, 2020년, pp.24 - 46

이재원 (National Information Society Agency)

초록
AI-Helper

본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 공공데이터 수요(즉, 공공데이터 제공신청, 검색 질의 등)를 적시에 예측하는 방법을 제안한다. 분석 결과에 따르면, 수요가 높은 토픽에 속하는 공공데이터는 대부분 국내 공공데이터 포털(data.go.kr)에서 제공되고 있지만, 토픽 연관 분석을 통해 예측된 이용자의 실제 요구와 관련된 공공데이터는 거의 제공되지 않고 있다. 공공데이터를 제공(또는 선정)할 때, 이용자의 공공데이터 제공신청과의 관련성보다 공공데이터 토픽과의 관련성이 우선시되기 때문이다. 제안된 키워드 네트워크 분석 프레임워크는 실제 공공데이터 제공신청을 바탕으로 이용자들의 수요를 빠르고 쉽게 예측할 수 있으므로, 향후 공공기관(중앙부처·지방자치단체·산하기관)의 공공데이터 정책 수립에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study proposes a way to timely forecast open government data (OGD) demand(i.e., OGD requests, search queries, etc.) by using keyword network analysis. According to the analysis results, most of the OGD belonging to the high-demand topics are provided by the domestic OGD portal(data.go.kr), while the OGD related to users' actual needs predicted through topic association analysis are rarely provided. This is because, when providing(or selecting) OGD, relevance to OGD topics takes precedence over relevance to users' OGD requests. The proposed keyword network analysis framework is expected to contribute to the establishment of OGD policies for public institutions in the future as it can quickly and easily forecast users' demand based on actual OGD requests.

주제어

표/그림 (15)

표 <표 1> OECD OUR Data Index 2019의 상위 5개국 Top-5 countries in OECD OUR Data Index 2019
표 <표 2> 공공데이터 개방 관련 주요 정책 Key policies related to OGD provision
그림 <그림 1> 키워드 네트워크 분석 프레임워크 Keyword network analysis framework
그림 <그림 2> 데이터 전처리 예시 Example of data pre-processing
그림 <그림 3> 키워드 네트워크 구성 예시 Example of keyword network configuration
표 <표 3> 수집된 '공공데이터 제공신청'에서 발생 빈도가 높은 상위 10개 키워드 Top-10 most frequent keywords in the collected OGD requests
표 <표 4> 연도별 발생 빈도가 높은 상위 15개 키워드 Top-15 most frequent keywords by year
그림 <그림 4> 키워드 동시 출현성 분석 결과 A result of keyword co-occurrence analysis
그림 <그림 5> 연도별 토픽('교통사고') 연관 분석 예시 Example of topic ('traffic accident') association analysis by year
그림 <그림 6> 토픽 연관 분석 예시('마스크 판매') Example of topic association analysis ('mask sale')
표 <표 5> 공공데이터 토픽과 수요에 대한 공공데이터 개방 현황 OGD provision status for OGD topics and OGD demand
그림 <그림 7> 공공데이터 토픽과 수요에 대한 공공데이터 개방 현황 OGD provision status for OGD topics and OGD demand
그림 <그림 8> 토픽별 공공데이터 제공신청과 개방 현황 비교 Comparision of OGD request & provision status by topics
그림 <그림 9> 공공데이터 포털(data.go.kr) 내 개방 데이터 검색 예시 Example of OGD search in OGD portal (data.go.kr)
표 <표 6> 인기 검색어에 대한 공공데이터 개방 현황 OGD provision status for popular search keywords

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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