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표제지
목차
제1장 서론 12
제1절 연구의 배경 및 필요성 13
1. 연구의 배경 13
제2절 연구의 목적 15
1. 연구의 목적 15
제3절 연구의 범위 및 내용 16
1. 연구의 범위 16
2. 연구의 내용 17
제2장 데이터 수집 및 정제 18
제1절 표준방법론 19
1. 표준방법론 적용 19
제2절 데이터 수집 22
1. 핵심 데이터의 이해 22
2. 데이터 수집 24
제3절 데이터 정제 및 구축 27
1. 데이터 정제 및 전처리 27
2. 데이터 구축 35
제3장 데이터 분석 및 알고리즘 개발 40
제1절 주제별 표준분석모델 41
1. 주제별 표준분석모델 정의 41
제2절 주제별 데이터 분석 48
1. 분석 시나리오 설정 48
2. 주제별 데이터 분석 50
제4장 결론 및 제언 96
제1절 결론 97
1. 연구의 결론 97
제2절 제언 103
1. 정책 활용방안 및 제언 103
판권기 2
〈표 1-1〉/〈표 1-8〉 단계별 최종 및 세부 목표 16
〈표 2-1〉 요구사항 분석 및 적용방안 도출 20
〈표 2-2〉 문화누리카드 주요 내용 22
〈표 2-3〉 문화누리카드 신청 자격 23
〈표 2-4〉 문화누리카드 주요 사용처 24
〈표 2-5〉 데이터 수집 테이블 목록 25
〈표 2-6〉 통합문화사용권(문화누리카드) 데이터 26
〈표 2-7〉 식별자 예시 28
〈표 2-8〉 속성자 예시 28
〈표 2-9〉 비식별 조치 방법 29
〈표 2-10〉 비식별 조치 방법 30
〈표 2-11〉 데이터 전처리 시 고려사항 31
〈표 2-12〉 정제된 필드 목록 34
〈표 3-1〉 '15년 기준 사용카드 수 가 많은 주민센터 (상위 20위) 59
〈표 3-2〉 '16년 기준 사용카드 수 가 많은 주민센터 (상위 20위) 59
〈표 3-3〉 '17년 기준 사용카드 수 가 많은 주민센터 (상위 20위) 60
〈표 3-4〉 발급 카드 수 대비 미 사용 카드 수가 적은 지역 비교(높은 사용) 61
〈표 3-5〉 '15년 기준 사용카드 수 가 적은 주민센터 (상위 20위) 63
〈표 3-6〉 '16년도 기준 사용카드 수 가 적은 주민센터 (상위 20위) 63
〈표 3-7〉 '17년도 기준 사용카드 수 가 적은 주민센터 (상위 20위) 64
〈표 3-8〉 발급 카드 수 대비 미사용 카드 수 비교 (낮은 사용) 65
〈표 3-9〉 문화누리카드 문의사항 테이블 데이터 구분 사항 69
〈표 3-10〉 단어 빈도 분석 소스 69
〈표 3-11〉 문화누리카드 문의사항 질문 유형 70
〈표 3-12〉 문화누리카드 문의사항 단어 빈도 분석 결과 71
〈표 3-13〉 사용분야(업종) 위치 단어 빈도 분석 결과 71
〈표 3-14〉 사용분야(업종) 사용 단어 빈도 분석 결과 72
〈표 3-15〉 기타 단어 빈도 분석 결과 73
〈표 3-16〉 발급자격 및 서류 문의사항 단어 빈도 분석 결과 74
〈표 3-17〉 비밀번호 변경 단어 빈도 분석 결과 75
〈표 3-18〉 시스템 오류, 잔액조회 단어 빈도 분석 결과 76
〈표 3-19〉 자부담 충전 단어 빈도 분석 결과 77
〈표 3-20〉 카드 분실 및 등록 단어 빈도 분석 결과 78
〈표 3-21〉 카드 합산 단어 빈도 분석 결과 79
[그림 1-1] 빅데이터를 활용한 데이터 중심의 분석 기법 14
[그림 1-2] 빅데이터를 활용한 데이터 중심의 분석 방안 15
[그림 1-3] 빅데이터를 활용한 데이터 중심의 분석 범위 16
[그림 2-1] 표준방법론 19
[그림 2-2] 문화누리카드 지원대상 22
[그림 2-3] 문화누리카드 지원 대상 27
[그림 2-4] 데이터 삭제 및 마스킹 30
[그림 2-5] 프로세스 진행도 31
[그림 2-6] 데이터 구조화를 위한 입력데이터ㆍ처리 결과 데이터 32
[그림 2-7] 프로파일링 화면 32
[그림 2-8] 필드 오류 확인 절차 33
[그림 2-9] 비즈니스 규칙 확인 33
[그림 2-10] Null 규칙 검증 화면 34
[그림 2-11] 통합문화사용권(문화누리카드) 의사결정 모델을 위한 융합 데이터셋 구성(안) 35
[그림 2-12] 데이터 융합 예시 (1) 35
[그림 2-13] 데이터 융합 예시 (2) 36
[그림 2-14] 표준정규분포 : Z=(x-평균)/표준편차 37
[그림 2-15] 테스트 수행 결과 37
[그림 2-16] 통합된 데이터 정리화면 38
[그림 2-17] 구축에 활용한 카드 데이터 일부지역 39
[그림 2-18] 융합 데이터셋 구축(예_일부지역 대상 유동인구 DB) 39
[그림 3-1] 주제별 의사결정 표준분석모델 개념 정의 41
[그림 3-2] Linear Methods for Classification 42
[그림 3-3] Clustering Anaysis 43
[그림 3-4] Anomaly detecion 43
[그림 3-5] Dimension reduction 44
[그림 3-6] Association Analysis 45
[그림 3-7] Sample Association Analysis 45
[그림 3-8] Decision Tree를 사용한 소비 예측 46
[그림 3-9] Random forests 46
[그림 3-10] Gradient boosting machine 47
[그림 3-11] Deep learning 47
[그림 3-12] 연령대별 카드 사용내역 50
[그림 3-13] 사용분야(업종)별 수혜자의 카드사용 51
[그림 3-14] 수혜자의 카드사용 금액과 사용 사용분야(업종) 내역 52
[그림 3-15] 분석용 데이터셋 구축 및 빅데이터 분석 방법론 52
[그림 3-16] 지역별 특성 도출 53
[그림 3-17] 계층그룹별 수혜자 분포 (2017) 54
[그림 3-18] 계층그룹별 수혜자 분포 (2014~2016) 54
[그림 3-19] 계층그룹 연령대별 수혜자 분포 55
[그림 3-20] 장애인 계층 사용분야(업종) 이용현황 분석 56
[그림 3-21] 사용 선호도 분석 57
[그림 3-22] 전체 연령대 분포 57
[그림 3-23] 발급 카드 대비 미사용 카드 수 비율 58
[그림 3-24] 지역내 전체 사용분야(업종) 수와 지역구분별 평균 사용분야(업종) 비교분석(카드 사용률이 높은 지역) 62
[그림 3-25] 지역내 전체 사용분야(업종) 수와 지역구분별 평균 사용분야(업종) 비교분석(카드 사용률이 낮은 지역) 66
[그림 3-26] 발급 카드 대비 사용건 수 비교 66
[그림 3-27] 상위 50% 재정자립도 상관관계 67
[그림 3-28] 상위 50% 재정자립도 67
[그림 3-29] 중위 50% 이하 재정자립도 상관관계 68
[그림 3-30] 중위 50% 이하 재정자립도 68
[그림 3-31] 전화문의사항(일부분) 74
[그림 3-32] (좌) 부산 전체 사용분야(업종) 분야별 비율 (우) 주거인구와 사용분야(업종) 분포도 81
[그림 3-33] 동일 사용분야(업종)의 밀집도 분석 81
[그림 3-34] 부산 진구 일대 사용분야(업종) 분포 82
[그림 3-35] 문화일반 사용분야(업종) 분포 분석 83
[그림 3-36] (좌) 숙박 사용분야(업종) 분석, (우) 도서 사용분야(업종) 분석 84
[그림 3-37] 이상결제내역 모니터링 분석 방향 설정 85
[그림 3-38] Anomaly Detection 알고리즘 85
[그림 3-39] 이상결제내역 모니터링 방법론(1) 86
[그림 3-40] 이상결제내역 모니터링 방법론(2) 86
[그림 3-41] 보조금 금액 상향효과 분석 방법론 88
[그림 3-42] 평균 사용 건수 / 사용카드 수(한 카드 당 평균사용건수) 89
[그림 3-43] 평균 사용 금액 / 사용카드 수(한 카드당 평균 사용 금액) 89
[그림 3-44] 평균 1건 당 카드사용 금액 89
[그림 3-45] 사용분야(업종)에 따른 카드사용내역 특성분석(지역별, 연도별) 90
[그림 3-46] 사용분야(업종)에 따른 카드사용내역 특성분석(연도별 증가율) 91
[그림 3-47] 사용분야(업종)별 평균 카드사용 금액 92
[그림 3-48] 장애인 계층 연도별 소비 사용분야(업종) 분포(2014~2017) 93
[그림 3-49] 기초 수급자 계층의 연도별 소비 사용분야(업종) 분포(2014~2017) 94
[그림 3-50] 차상위 계층의 연도별 소비 사용분야(업종) 분포(2014~2017) 95
[그림 4-1] 융합 데이터셋 구축 98
[그림 4-2] 주제별 의사결정 표준분석모델 개념 정의 99
[그림 4-3] 수혜자 빅데이터 분석 방법론 99
[그림 4-4] 수혜자 분석 결론 100
[그림 4-5] 사용분야(업종) 분석 결론 101
[그림 4-6] 이상결제 내역 모니터링 분석 결론 101
[그림 4-7] 보조금 금액 상향 효과 분석 결론 102
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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