한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
빅데이터 표준분석모델을 활용한 초등돌봄 수요예측 사례연구 |
| 영문제목(English Title) |
The Case Study for Childcare Service Demand Forecasting Using Bigdata Reference Analysis Model |
| 저자(Author) |
윤충식
정승렬
Chung-Sik Yun
Seung Ryul Jeong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 06 PP. 0087 ~ 0096 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
행정이 고도의 전문성과 설득력을 갖추기 위해서는 행정 영역에서 ‘빅데이터’를 활용하고 이러한 과학적 근거에 기반하여 정책의 수립·집행·평가가 이뤄져야 한다는 관점에서 데이터기반 행정에 대한 시대적 요구가 높아지고 있다. 본 연구는 신규 공동주택단지의 초등돌봄 수요예측을 위해 지역의 특성을 기계학습 기반으로 분석·예측하였다. 이를 위해 전용면적, 세대당 주차대수, 건폐율 등 아파트의 구조와 관련된 데이터, 초등학교까지의 거리 등 아파트 주변의 환경 데이터 및 행정구역의 인구 데이터 등 총 292종의 변수가 활용되었다. 다양한 변수의 활용에 큰 의의가 있으며 복합적인 분석에도 의미가 있다. 또한 실제 기초 지방자치 단체의 실제값과 비교를 통해서 모델의 신뢰성을 높인 실증기반 사례연구이다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper is an empirical analysis as a reference model that can predict up to the maximum number of elementary school student care needs in local governments across the country. This study analyzed and predicted the characteristics of the region based on machine learning to predict the demand for elementary care in a new apartment complex. For this purpose, a total of 292 variables were used, including data related to apartment structure, such as number of parking spaces per household, and building-to-land ratio, environmental data around apartments such as distance to elementary schools, and population data of administrative districts. The use of various variables is of great significance, and it is meaningful in complex analysis. It is also an empirical case study that increased the reliability of the model through comparison with the actual value of the basic local government. |
| 키워드(Keyword) |
빅데이터
데이터기반 행정
표준분석모델
초등돌봄 수요예측
행정 효율성
Bigdata
Reference Analysis Model
effectiveness
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