표제지
목차
연구요약 3
제1장 서론 11
제1절 연구의 배경 및 목적 12
제2절 연구의 방법 및 흐름 13
1. 연구의 방법 13
2. 연구의 흐름 14
제2장 데이터 기반의 감염병 분석 사례 15
제1절 해외 사례 16
1. 플랫폼을 이용한 코로나19 분석 서비스 16
2. 영역별 데이터 분석 사례 26
3. 코로나19 감염병 대응 정책 변화 분석 사례 36
제2절 국내 사례 42
1. (개인소비) 코로나19 발생 후 인구이동과 개인소비 변화 42
2. (감염병 관리) 예측모형(수학적 모델링)을 활용한 코로나19 감염병 유행 관리 45
3. (관광분석)코로나19로 인한 내국인(외지인) 여행패턴 분석 47
4. (코로나19 발병현황) 통계로 본 코로나19 발생 추이와 현황 48
5. (데이터 시각화) 코로나 데이터 시각화 AI 경진대회 분석사례 49
제3절 시사점 61
제3장 감염병 예방 및 대응을 위한 분석과제 63
제1절 경기도 감염병 예방 및 대응을 위한 분석과제 도출 64
1. 분석과제 도입 필요성 64
2. 분석과제 도입 전략 68
3. 분석과제 도입 주요 분야 및 데이터 확보 69
4. 감염병 예방 및 대응을 위한 분석 과제 도출 72
제2절 경기도 데이터 마트 기반 분석 과제 제안 74
1. 감염병을 예방 및 효과적 대응을 위한 행정업무 분석 74
2. 감염병 예방 및 대응을 위한 효과적인 재정지원 서비스 발굴 77
3. 감염병 관련 도민의 민원 등 각종 수요에 대한 효율적인 대응업무 분석 80
4. 감염병 예방을 위한 다중이용시설 등 관련 감염병 취약 시설관리 및 대응 방안 82
5. 감염병 예방을 위한 서비스 발굴 87
제4장 경기도 데이터 활용 활성화 방안 90
제1절 경기도 데이터 마트 구축 및 분석 91
1. 데이터 마트 구축 목적 및 방향 91
2. 감염병 대응을 위한 데이터 마트의 구성 93
3. 데이터 분석 과정 96
제2절 경기도 데이터 분석체계 활성화 방안 114
1. 경기도 빅데이터 분석센터 운영현황 114
2. 경기도 데이터 분석센터 활성화 방안 118
제3절 경기도 데이터 분석시스템 운영방안 127
1. 경기도 데이터 통합관리 및 활성화 방안 127
2. 데이터 분석 및 활용을 위한 협의체 구성방안 131
3. 데이터 분석 및 활용을 위한 전담 운영조직 마련 132
제5장 결론 및 정책제언 133
제1절 결론 134
제2절 정책제언 136
1. 지속적인 데이터 수집관리 및 분석과제 발굴이 필요 136
2. 데이터 분석 및 활용 활성화를 위한 운영방안 138
3. 데이터 기반의 분석환경 개선을 통한 데이터 활용 활성화 방안 139
참고문헌 142
Abstract 144
판권기 2
〈표 1-1〉 연구 방법 13
〈표 2-1〉 구글 코로나19 지역사회 보고서 16
〈표 2-2〉 정부, 의료, 경제 데이터 영향성 추적 22
〈표 2-3〉 코로나19 (COVID-19) 시각화 갤러리 정보 분류 23
〈표 2-4〉 분석을 위해 제공되는 기능들 24
〈표 2-5〉 데이터 타입을 분류하여 제공 사례 24
〈표 2-6〉 제공되는 데이터와 정보들 25
〈표 2-7〉 제공되는 데이터와 정보들 25
〈표 2-8〉 관련 보건의료 부서의 분석사례 28
〈표 2-9〉 보건의료 부서의 감염병 분석과 정부의 운영 병상 현황 29
〈표 2-10〉 Fraser 보건국의 분석 자료 30
〈표 2-11〉 실업률 현황과 정책 입법의 변화 내역 32
〈표 2-12〉 고객의 요구 사항 분석 33
〈표 2-13〉 소매 사업의 영향성 분석 34
〈표 2-14〉 빈부 격차에 따른 행동 변화 연구 35
〈표 2-15〉 정부 정책 위반 건수 및 코로나 감염자 추적 현황 36
〈표 2-16〉 코로나 발생 현황 분석 37
〈표 2-17〉 지역별과 국가별 감염 현황 38
〈표 2-18〉 경제 영향 요인 분석 39
〈표 2-19〉 재택근무 수요 현황 39
〈표 2-20〉 환경의 변화 분석 40
〈표 2-21〉 개인의 영향성 분석 41
〈표 2-22〉 코로나로 인한 내국인(외지인) 여행 패턴 분석 47
〈표 2-23〉 코로나 데이터 시각화 인공지능 경진대회 내용 49
〈표 2-24〉 참여 사례 1 : 코로나19 감염자의 행동 특성 분석 52
〈표 2-25〉 참여 사례 2 : 유동인구와 고령층의 영향성 분석 56
〈표 2-26〉 참여 사례 3 : 인터랙티브 시각화 기법을 이용한 코로나19 현황 분석 60
〈표 2-27〉 고객의 요구사항 분석 62
〈표 3-1〉 도시 문제별 대응방향 65
〈표 3-2〉 한국금융연구원의 코로나 사태 이후 사업 및 사회경제의 패러다임 변화 66
〈표 3-3〉 경기도 측면 데이터 기반 분석과제 도입 필요성 67
〈표 3-4〉 2021년 R&D 예산 감염병 대응 및 미래 성장을 과제, 과기정통부 69
〈표 3-5〉 감염병 기반 데이터 기반 분석과제 도출을 위한 주요 적용 분야 70
〈표 3-6〉 경기도 측면 데이터 기반 분석과제 도출 73
〈표 3-7〉 행정업무 관련 연구 주제 예시 75
〈표 3-8〉 국가별 코로나 바이러스의 사망률스 사망률에 대한 비교 75
〈표 3-9〉 행정업무 분석에 필요한 데이터 76
〈표 3-10〉 재정지원 관련 연구 주제 예시 78
〈표 3-11〉 미국의 실업률 분석 78
〈표 3-12〉 재정지원 분석에 필요한 데이터 79
〈표 3-13〉 대응업무 관련 연구 주제 예시 81
〈표 3-14〉 연령별 외로움을 느끼는 정도분석 81
〈표 3-15〉 대응업무 분석에 필요한 데이터 82
〈표 3-16〉 코로나19 취약시설 84
〈표 3-17〉 지역별 백신의 중요성 인식 84
〈표 3-18〉 다중이용 시설관리 분석에 필요한 데이터 85
〈표 3-19〉 감염병에 취약한 시설들(예시) 86
〈표 3-20〉 서비스 발굴 분석에 필요한 데이터 88
〈표 3-21〉 사회적 거리 두기, 정부관리와 사회 경제, 사회적 폐쇄(Lock down), 이동 제한, 국민건강 측정 등을 국가별로 처리한 법률 숫자를 국가별로 비교 89
〈표 4-1〉 분석 분야 및 목적 93
〈표 4-2〉 분석 활용 데이터 예시 94
〈표 4-3〉 데이터 분석도구 97
〈표 4-4〉 경기도 데이터 분석과제 예시 98
〈표 4-5〉 데이터 수집 목록(예시) 99
〈표 4-6〉 데이터 분석기법 100
〈표 4-7〉 코로나19 발생 전후 경기도 신용카드 매출액 추정치의 전년대비 증감현황 103
〈표 4-8〉 경기도 데이터 분석센터의 데이터 분류체계 및 데이터 수 115
〈표 4-9〉 경기도 데이터분석센터 민간데이터 목록 116
〈표 4-10〉 경기도 데이터분석센터 및 서울 빅데이터 캠퍼스 분석 환경 비교 119
〈표 4-11〉 경기도 데이터분석센터 및 서울빅데이터캠퍼스 데이터 셋 비교 123
〈표 4-12〉 서울특별시 빅데이터 캠퍼스 데이터 반출 가능 수준 124
〈표 4-13〉 데이터 유통/거래 플랫폼 128
〈표 4-14〉 통합 구매관리가 필요한 민간데이터 목록(안) 129
〈표 4-15〉 데이터 분석 단계별 추진 주체의 역할 130
〈표 5-1〉 감염병 대응을 위한 데이터 활용한 분석과제(안) 137
〈표 5-2〉 오프라인 분석환경 개선(안) 140
〈그림 1-1〉 연구 흐름도 14
〈그림 2-1〉 국내 이동 추이를 나타내는 라인차트 17
〈그림 2-2〉 공원을 중심으로 야외활동인구의 변화량 18
〈그림 2-3〉 영국의 장소별 유동인구(야외 활동자)의 변화량 19
〈그림 2-4〉 한국, 일본, 미국, 영국 비교 분석결과 20
〈그림 2-5〉 미국 코로나19 추적 21
〈그림 2-6〉 미국의 실업률 측면 분석 자료 23
〈그림 2-7〉 정부의 운영 및 대응 측면에서 분석한 사례들 26
〈그림 2-8〉 보건의료 측면에서 데이터 분석사례 27
〈그림 2-9〉 경제적 측면에서 데이터 분석사례 31
〈그림 2-10〉 2019, 2020년의 2~5월 주단위 하루 평균 인구 이동량 43
〈그림 2-11〉 성별 인구 이동량 및 국내 카드사용액 추이(전년동월대비) 44
〈그림 2-12〉 입지 유형별 인구 이동량 및 관련 업종 동향 추이(전년동월대비) 44
〈그림 2-13〉 한국 초기 코로나19 일별 누적 확진자 수 및 감염재생산지수(R) 모델 피팅 곡선 46
〈그림 2-14〉 코로나19 발생추이와 현황 48
〈그림 2-15〉 코로나19 행동 유형별 특징 구분 50
〈그림 2-16〉 'VisualisingKorea' 팀의 코로나 확진자 행동 특성 분류 51
〈그림 2-17〉 'Job_Seeker' 팀의 코로나 현황 분석 자료 53
〈그림 2-18〉 연령대별 감염자 및 사망자 그래프 54
〈그림 2-19〉 고령인구 대비 선별진료소, 음압/격리병상 수용력 55
〈그림 2-20〉 코로나19 관련 실시간 검색어 및 뉴스 분석 시각화 58
〈그림 2-21〉 코로나19 현황 시각화 58
〈그림 2-22〉 코로나19 관련 경제 리포트 시각화 59
〈그림 3-1〉 경기도 분석과제 도입 전략 68
〈그림 3-2〉 건강보험공단이 지향하는 감염병 빅데이터 플랫폼(2020) 71
〈그림 3-3〉 다이마투유 지역의 방재거점기능 인증 빌딩의 내용 83
〈그림 4-1〉 감염병 관련 경기도의 데이터 분석 도입 분야 91
〈그림 4-2〉 데이터 마트의 구성 (예시안) 95
〈그림 4-3〉 데이터 분석 과정 96
〈그림 4-4〉 분석 데이터 수집 과정 99
〈그림 4-5〉 데이터 분석 모델링 100
〈그림 4-6〉 코로나19 신규 확진자 발생 동향과 경기도 신용카드 매출 규모(오프라인) 변동(1/20~5/3) 102
〈그림 4-7〉 경기도 버스 유형별 평일 이용자 감소율(2020 vs 2019) 105
〈그림 4-8〉 도로교통량 변화(경기도 서수원ㆍ의왕 고속화도로)(2020.vs.2019) 106
〈그림 4-9〉 코로나19로 인한 유동인구 변화 108
〈그림 4-10〉 이동으로 인한 확진자 확산 사례(서울구로 콜센터 사례) 110
〈그림 4-11〉 생활권별 광역의료시설(병원)로 인한 감염병 확산사례 111
〈그림 4-12〉 요양시설 입지현황 및 이용계층 분석 특성 112
〈그림 4-13〉 다중이용시설 입지현황 및 밀도 분석 113
〈그림 4-14〉 경기도 데이터분석포털 내 공개된 제공 데이터 셋 115
〈그림 4-15〉 COMPAS의 데이터 분석 기반 도시문제 정의 방향 120
〈그림 4-16〉 LH COMPAS에서 진행되었던 과제 목록 및 운영환경 121
〈그림 4-17〉 서울 빅데이터 캠퍼스 내 공개된 제공 데이터셋 122
〈그림 4-18〉 데이터 분석 관련 실무자 대상 교육 125
〈그림 4-19〉 LH COMPAS 소스코드 공유 예시 126
〈그림 4-20〉 데이터 분석을 위한 역할 정립 132
〈그림 5-1〉 온라인 플랫폼 구성도(안) 141