표제지
목차
정책건의 3
01. 서론 13
1. 연구의 배경 및 목적 14
1) 연구의 배경 14
2) 연구의 목적 15
2. 연구의 범위 및 방법 15
3. 선행연구 검토 17
02. 데이터 분석 및 활용 사례 21
1. 데이터 분석 및 활용 플랫폼 운영(중앙부처) 22
1) 통계청 빅데이터 활용 통계 22
2) 교통카드 빅데이터 플랫폼 31
3) 통합데이터지도 데이터스토리 34
4) 국토정보플랫폼 국토지표 38
5) 공간빅데이터 분석플랫폼 43
6) LH COMPAS 플랫폼 47
7) 한국전력공사 전력데이터 개방포털시스템 52
2. 데이터 분석 및 활용 플랫폼 운영(지자체) 55
1) 서울열린데이터광장 서울빅데이터 55
2) 수원 빅데이터포털 72
3) 대구광역시 서비스 인구 분석정보시스템 75
4) 부산 빅데이터 플랫폼 81
5) 세종 빅데이터 개방형 플랫폼 88
6) 경기 데이터분석포털 90
3. 소결 100
03. 도시관리를 위한 데이터 활용 수요조사 105
1. 도시관리 데이터의 정책 활용 수요조사 106
1) 개요 106
2) 설문참여자 및 문항 구성 106
2. 도시관리 데이터의 정책 활용 수요분석 108
1) 데이터 기반의 도시관리 지표 발굴의 필요성 108
2) 데이터 기반의 정책활용 지표 도출 112
3) 데이터 기반의 도시관리 세부 지표 도출 119
4) 데이터 기반의 지표 활용을 위한 제도적 기반 133
3. 소결 135
04. 도시관리를 위한 데이터 활용체계 구축 140
1. 데이터 기반의 도시관리 지표 도입방안 141
1) 데이터 기반의 도시관리 정책지표 개발 141
2. 도시관리를 위한 데이터 활용 체계 구축 156
1) 데이터 기반의 표준분석 모델 개발 156
2) 도시정책지원 데이터 활용 플랫폼 구축 163
3. 도시관리를 위한 데이터 활성화를 위한 제도개선 방안 167
1) 데이터 및 기술적 측면 167
2) 제도적 측면 171
05. 결론 179
1. 결론 및 요약 180
2. 정책제안 183
참고문헌 188
Abstract 191
[부록] 193
판권기 2
[표 1-1] 선행연구 검토 17
[표 1-2] 도시계획 기술을 위한 인구지수 18
[표 1-3] 지역활력지수 세부 구성 20
[표 2-1] 통계청 생활경제지표 23
[표 2-2] 나우캐스트 포털에서 제공되는 지표 26
[표 2-3] 통계청 인구이동량 통계 30
[표 2-4] 교통카드빅데이터 통합정보시스템 대중교통이용 분석지표 32
[표 2-5] 빅데이터 활용한 데이터 스토리 분석 내용 및 활용 데이터 34
[표 2-6] 국토지표 40
[표 2-7] 공간빅데이터분석플랫폼 수요 분석모델 44
[표 2-8] 분석 솔루션 현황 49
[표 2-9] Open API를 통해 호출할 수 있는 에너지 데이터 53
[표 2-10] KEPCO 에너지맵 제공 내용 54
[표 2-11] 생활인구에서 활용한 인구 개념 57
[표 2-12] 서울 실시간 도시데이터 목록 62
[표 2-13] 서울 실시간 도시데이터 주요장소 63
[표 2-14] 시민생활 데이터 개요 65
[표 2-15] 시민생활 데이터 분류별 지표 산출을 위해 사용한 데이터 66
[표 2-16] 시민생활 데이터의 관심집단에 대한 조작적 정의 67
[표 2-17] TOPIS 제공 서울시 교통정보 71
[표 2-18] 수원 빅데이터포털에서 제공되는 빅데이터 기반 지표 73
[표 2-19] 부산 빅데이터플랫폼 빅데이터 분석활용 결과 82
[표 2-20] 부산 빅데이터플랫폼 인구특성분야 빅데이터 분석활용 83
[표 2-21] 부산 빅데이터플랫폼 지역경제분야 빅데이터 분석활용 86
[표 2-22] 세종 빅데이터 개방형 플랫폼 빅데이터 분석 사례 88
[표 2-23] 경기도 데이터 분석센터 제공 민간 데이터셋(20종) 91
[표 2-24] 경기도 공공버스 분석시스템 활용 데이터 95
[표 2-25] 경기도 상권분석지원 서비스 활용 데이터 97
[표 2-26] 경기도 상권분석지원 서비스에서 제공하는 지표 99
[표 2-27] 데이터 기반 지표로 활용될 수 있는 공공데이터 목록 101
[표 2-28] 데이터 기반 지표로 활용될 수 있는 민간데이터 목록 101
[표 2-29] 데이터 기반 분야별 주요 지표 102
[표 3-1] 기존 지표와 데이터 기반 지표의 차이점 108
[표 3-2] 분야별 기존지표와 데이터 기반의 도시관리 지표 비교 109
[표 3-3] 설문에서 제시한 데이터 기반의 정책 측면에서 활용 가능성 110
[표 3-4] 설문에서 제시한 지표 선정 시 고려해야 할 중요사항 112
[표 3-5] 추가적으로 제시된 지표 선정 시 고려해야 할 중요사항 115
[표 3-6] 데이터 기반 도시관리 지표 116
[표 3-7] 도시관리와 지속 가능한 발전을 위한 지표별 중요도 분석 118
[표 3-8] 데이터 기반 도시관리 지표 목록 119
[표 3-9] 데이터 수집 및 분석 측면에서 정책활용 기준별 점수 124
[표 3-10] 정책 지표 활용 측면에서 지표별 점수 127
[표 3-11] 정책 지표의 적용측면에서 지표별 점수 129
[표 3-12] 정책적 실현가능성 측면에서 지표별 점수 131
[표 3-13] 추가 제안한 지표 현황 132
[표 3-14] 데이터 기반 정책 지표 도입의 한계점 및 제약사항 134
[표 3-15] 도시관리와 지속 가능한 발전을 위한 지표별 중요도 분석 135
[표 3-16] 데이터 수집 및 분석 측면 적합한 데이터 기반 도시관리 지표분석 결과 136
[표 3-17] 정책 지표의 활용 측면에서 적합한 데이터 기반 도시관리 지표분석 137
[표 3-18] 정책 지표의 활용 측면에서 적합한 데이터 기반 도시관리 지표분석 138
[표 3-19] 정책 지표 도입의 한계점 및 제약사항 139
[표 4-1] 도시 관리 지표 선정 기준 144
[표 4-2] 데이터 기반 도시관리 지표 145
[표 4-3] 최종지표 평가결과(예시) 148
[표 4-4] 추가적으로 제안한 지표 현황 149
[표 4-5] 국토지리정보원의 격자구성 153
[표 4-6] 고정형 격자 체계의 제공 항목별 공표 기준요약 154
[표 4-7] 국토정보플랫폼 국토정책지표 시각화 대상 메타데이터 예시 155
[표 4-8] 데이터 기반의 도시관리 지표를 활용한 정책 활용 사례 156
[표 4-9] 지자체 정책 지원 플랫폼 운영 현황 및 기능 163
[표 4-10] GNN 모델 기반의 물류이동 예측 사례 170
[표 4-11] 중앙정부 기능 및 역할 174
[표 4-12] 지자체 기능 및 역할 175
[표 4-13] 학계 및 연구원의 기능과 역할 177
[표 4-14] 민간기업의 기능과 역할 178
[표 5-1] 거버넌스의 역할 186
[그림 1-1] 연구 흐름도 16
[그림 1-2] 데이터 기반 도시계획 모니터링을 위해 검토중인 지표 및 지수 18
[그림 2-1] 빅데이터 활용 통계 홈페이지 화면 22
[그림 2-2] 빅데이터 활용 통계 - 생활경제 지표 홈페이지 화면 24
[그림 2-3] 지표별 조회 화면 예시 25
[그림 2-4] 나우캐스트 지표 구축을 위한 시군구 및 업종분류 재정의 방법 27
[그림 2-5] 나우캐스트 지표의 분류 방식 28
[그림 2-6] 나우캐스트 포털 28
[그림 2-7] 빅데이터 활용 통계 - 통신 모바일 인구이동량 통계 홈페이지 화면 29
[그림 2-8] 통계별 조회 화면 예시 30
[그림 2-9] 교통카드 빅데이터 시스템 개요 31
[그림 2-10] 교통카드 빅데이터 통합정보시스템 화면 33
[그림 2-11] 통합데이터지도 37
[그림 2-12] 격자기반 국토조사 지표 생산 38
[그림 2-13] 생활인프라 서비스권역 내 인구비율 제작 원리 39
[그림 2-14] AI학습데이터 제공 예시 43
[그림 2-15] 공간빅데이터분석플랫폼 분석모델 사례 46
[그림 2-16] COMPAS 개념도 47
[그림 2-17] 한국전력공사 전력데이터 개방포털 시스템 홈페이지 52
[그림 2-18] 한국전력공사 KEPCO 에너지맵 53
[그림 2-19] 서울열린데이터광장에서 제공되는 생활인구 55
[그림 2-20] 생활인구 데이터 예시(자치구 단위, 기준일 : 220901) 57
[그림 2-21] 서울열린데이터광장에서 제공되는 생활이동 인구 58
[그림 2-22] 서울생활이동 사이트 화면 59
[그림 2-23] 서울생활이동 정의 60
[그림 2-24] 서울 실시간 도시데이터 사이트 화면 61
[그림 2-25] 서울상권분석 서비스 화면 68
[그림 2-26] 서울열린데이터광장에서 제공되는 상권변화지표 69
[그림 2-27] 서울 교통정보(TOPIS) 홈페이지 화면 70
[그림 2-28] 서울 교통이용 통계자료 제공 리포트/보고서 71
[그림 2-29] 수원 빅데이터포털 인구 대시보드 73
[그림 2-30] 수원시정연구원에서 개발한 에너지사용량 분석 결과 대시보드 74
[그림 2-31] 벡터 객체간의 기하 공간관계(Geometry spatial relationship) 75
[그림 2-32] 대구광역시 서비스인구 분석정보시스템 홈페이지 76
[그림 2-33] 대구광역시 서비스 인구 산출 방식 77
[그림 2-34] 대구광역시 서비스인구 분석정보시스템 인구분석 화면 78
[그림 2-35] 대구광역시 서비스인구 분석정보시스템 서비스 인구분석 결과 예시 79
[그림 2-36] 대구광역시 서비스인구 분석정보시스템 서비스 유형별 서비스인구 분석 예시 80
[그림 2-37] 대구광역시 서비스인구 분석정보시스템 서비스 입지분석 예시 81
[그림 2-38] 부산 빅데이터 플랫폼 인구 대시보드 예시 84
[그림 2-39] 부산 빅데이터 플랫폼 대시보드 예시 85
[그림 2-40] 세종 빅데이터 개방형 플랫폼 테마분석 사례 89
[그림 2-41] 세종 빅데이터 개방형 플랫폼 분석사례 90
[그림 2-42] 경기 데이터분석포털 생활인구 분석모델 - 생활인구 분석 93
[그림 2-43] 경기 데이터분석포털 생활인구 분석모델 - 유입인구 분석 94
[그림 2-44] 경기도 공공버스 분석시스템 화면 95
[그림 2-45] 경기도 상권분석서비스 화면 96
[그림 2-46] 경기도 상권분석서비스 - 상권변화 시각화 98
[그림 3-1] 설문 문항 구성 107
[그림 3-2] 데이터 기반의 정책측면에서 활용가능성 111
[그림 3-3] 정책활용 지표 선정 시 고려해야 할 기준별 중요도 순서 114
[그림 3-4] 데이터 기반의 정책 측면에서 활용가능성 117
[그림 3-5] 데이터 기반의 정책측면에서 활용가능성(총점) 118
[그림 3-6] 데이터 수집 측면에서의 정책 활용 기준별 지표 적합점수 비교 120
[그림 3-7] 데이터 품질 측면에서의 정책 활용 기준별 지표 적합점수 비교 121
[그림 3-8] 지속적인 데이터 분석측면에서의 정책 활용 기준별 지표 적합점수 비교 122
[그림 3-9] 세분화된 공간단위 분석 및 활용 122
[그림 3-10] 데이터 수집 및 분석 측면에서의 정책활용 기준별 지표 적합점수 비교 123
[그림 3-11] 정책 지표의 활용 측면에서의 도시관리 지표별 점수 비교 125
[그림 3-12] 정책 지표의 적용 측면에서의 지표 현황 128
[그림 3-13] 정책적 실현 가능성 측면별 지표별 점수 130
[그림 4-1] 도시관리 지표 구축과정 150
[그림 4-2] 거점 분석을 위해 민간의 신용정보(KCB) 활용시 데이터 수집 예시 151
[그림 4-3] 데이터 가공 및 정제 예시 152
[그림 4-4] 15분 생활권 계획에서의 지표활용 158
[그림 4-5] 지표활용 예시(시설 입지 규모 및 토지이용 배분 최적화) 160
[그림 4-6] 유입유출 중심성 지수 분석 사례 161
[그림 4-7] 김포시 거점 통행 연계 분석 사례 162
[그림 4-8] COMPAS 개념도 사례 166
[그림 4-9] CNN모델을 활용하여 미국의 상주인구를 추정한 연구 사례 169
[그림 4-10] 데이터 기반 도시양극화 분석 사례 170