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표제지
목차
요약 4
제1장 연구의 개요 16
1. 연구 배경 및 목적 17
2. 연구 범위 및 방법 20
3. 선행연구 검토 및 차별성 23
4. 연구의 기대효과 29
제2장 빅데이터 시대 국토정책 수요의 변화 31
1. 빅데이터 시대의 진전 32
1) 빅데이터 시대의 도래 32
2) 미래사회 빅데이터의 역할 34
3) 국토정책에서의 빅데이터의 역할 36
2. 해외 빅데이터 동향과 정책적 활용 사례 39
1) 영국 39
2) 미국 41
3) 일본 42
3. 국내 빅데이터 현황과 정책 수요의 변화 47
1) 빅데이터 관련 정책 현황 47
2) 빅데이터 플랫폼 구축 현황 51
3) 국토정책에서 데이터 활용 수요의 변화 59
4) 소결 61
제3장 국토정책 지원을 위한 빅데이터 활용성 분석 63
1. 혁신도시 여건 변화 모니터링 64
1) KCB 빅데이터를 이용한 인구변화 분석 64
2) 신한카드 빅데이터를 활용한 소비패턴 변화 분석 67
3) KED 빅데이터를 활용한 산업 변화 분석 70
2. 장래 생활취약지역 전망 73
1) 건축물 빅데이터를 이용한 장래인구 추정 73
2) 생활취약지역 시뮬레이션 75
3) 장래 생활사막 확대지역 전망 76
제4장 국토정책 혁신 전략과 추진 과제 78
1. 빅데이터 시대의 국토정책 혁신 방향 79
1) 국토정책의 혁신 방향 79
2) 국토ㆍ도시 정책을 위한 빅데이터 활용 전략 85
2. 빅데이터 융합 혁신과제 도출 87
1) 빅데이터를 융합한 혁신과제 발굴 87
2) 패스파인더 1: 생활취약지역 전망 89
3) 패스파인더 2: 주거취약계층 이동 전망 90
4) 패스파인더 3: 도시의 재생과 활력 모니터링 91
5) 패스파인더 4: 지역경제 변화 모니터링 92
6) 패스파인더 5: 국민체감 모니터링 93
3. 주요 추진 과제 94
1) 빅데이터기반 업무혁신 환경 마련 94
2) 국토이용 인벤토리 구축 및 공유 95
3) 데이터 거버넌스 강화를 통한 품질 개선 96
4) 국토빅데이터 활성화를 위한 제도 개선 및 R&D 강화 97
제5장 결론 및 향후 과제 98
1. 결론 99
2. 향후 과제 100
참고문헌 101
SUMMARY 104
[부록] 107
1. 공공무분 빅데이터 현황 107
2. 일본 지역경제분석시스템(RESAS)의 특징과 활용 사례 113
판권기 128
표 1-1. 선행연구와의 차별성 28
표 2-1. 미래사회의 특징과 빅데이터의 역할 34
표 2-2. RESAS 활용 사례 44
표 2-3. 정부 부처의 빅데이터 주요활용 분야(2013~2016) 48
표 2-4. 행정자치부, 「데이터기반 행정 활성화에 관한 법률」 제정안 입법예고 내용(2017.5) 49
표 2-5. 공공부문 빅데이터 관련 시스템 사례 현황 53
표 2-6. 민간부문 빅데이터 현황 54
표 3-1. 경남혁신도시의소득 및 신용거래 변화: 혁신도시 전후 비교 66
그림 1-1. 일본의 빅데이터를 활용한 지역정책지원 프로그램 사례(My City Forecast) 18
그림 1-2. 연구 수행체계 22
그림 1-3. 인구와 생활인프라 데이터를 이용한 장래 취약지역 변화 시뮬레이션 결과 23
그림 1-4. 건물 빅데이터를 활용한 건물 면적과 전기에너지 사용관계분석 24
그림 1-5. 정책시행 후 정책반응 및 거래량/가격 변동지역 탐색 25
그림 1-6. 신용카드 빅데이터를 활용한 상권변화 특성 분석 26
그림 1-7. 기업 간 거래 빅데이터를 활용한 주요 기업 커뮤니티의 중심업종과 공간분포 27
그림 2-1. ICT의 발달로 정보량이 폭발적으로 증가하는 빅데이터 시대의 도래 32
그림 2-2. 빅데이터의 특징과 종류 33
그림 2-3. 셀프예보족이 데이터를 이용하여 공간을 선택하는 의사결정 사례 35
그림 2-4. 정책과정과 빅데이터의 역할 37
그림 2-5. 국토정책 패러다임의 변화와 빅데이터의 역할 38
그림 2-6. 영국 빅데이터를 이용한 도시관리 사례: 더블린 대시보드(더블린 시의회, 국립지역공간분석연구소) 40
그림 2-7. 정부의 공공데이터 개방과 활용 현황 47
그림 2-8. 격자기반 국토조사 결과를 제공하는 국토정보플랫폼(국토지리정보원) 50
그림 2-9. 공공빅데이터 협의회 구성 및 플랫폼(혜안) 활용 과정 51
그림 2-10. 공간빅데이터체계(국토교통부)의 목표시스템 구성 52
그림 2-11. 월간 지수를 활용한 경기 모니터링 사례 55
그림 2-12. MMM 지수를 활용한 소비 동향 파악 56
그림 2-13. 개인신용정보와 의료 빅데이터를 활용한 의료접근성 파악 57
그림 2-14. 모바일 통신 빅데이터를 활용한 관광객 추정(좌: SKT, 우: KT) 58
그림 3-1. 경남혁신도시의 인구구성과 인구이동 특성 65
그림 3-2. 광주전남혁신도시의 카드소비패턴의 변화 특성 68
그림 3-3. 광주전남혁신도시의 산업구조 변화 분석 71
그림 3-4. 2015-2040년 장래 인구변화율과 인구소멸가능지역 전망 74
그림 3-5. 2040년 인구감소에 따른 폐점 시설을 반영한 생활취약지역 분석 75
그림 3-6. 2040년 생활사막지역의 확대 전망 76
그림 3-7. 생활사막 확대에 대응한 국토정책 대응 방향 예시 77
그림 4-1. 국토공간에 ICT기술을 융합한 스마트 국토에 대한 비전 정립 79
그림 4-2. 빅데이터와 AI 기반의 국토진단 및 모니터링체계의 도입 81
그림 4-3. 빅데이터기반의 국토경영을 위한 PDCA 체계 82
그림 4-4. 협력적 국토정책 의사결정을 위한 국토진단체계 구상 84
그림 4-5. 국토도시 정책을 위한 빅데이터 활용 전략 85
그림 4-6. 빅데이터를 활용한 국토이슈 진단 가능 대상(예시) 87
그림 4-7. 빅데이터 융합 실용화 과제 발굴(예) 88
그림 4-8. 미래 생활취약지역 전망과 활용 방향 89
그림 4-9. 부동산 실거래 데이터를 이용한 주거취약계층 이동 전망 및 활용 방향 90
그림 4-10. 도시재생사업 지원 및 활성화를 위한 지역 모니터링 91
그림 4-11. 지역의 소비변화, 기업간 거래변화 모니터링 92
그림 4-12. 국가정책에 대한 국민반응 및 체감도 모니터링 93
그림 4-13. 데이터기반 국토모니터링체계 94
그림 4-14. 국토이용모니터링을 위한 인벤토리 구축 방향 95
부록표 1. RESAS에서 작성 가능한 지도 목록 115
부록표 2. RESAS 데이터 출처 목록 117
부록표 3. 지자체의 RESAS 활용 사례 124
부록표 4. RESAS 19개 활용 사례 126
부록그림 1. RESAS 분석 예시 121
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