표제지
목차
요약문 5
제1장 서론 13
1. 연구배경 및 목적 14
2. 연구범위 및 방법 15
1) 연구범위 15
2) 연구방법 15
제2장 LH 빅데이터 활용모델 정의 17
1. LH 빅데이터 개념 18
1.1. 빅데이터의 개념 18
1.2. 공간 빅데이터의 개념 19
2. LH 빅데이터 활용모델 정의 20
2.1. LH 빅데이터 정의 20
2.2. LH 빅데이터 활용모델 정의 26
제3장 국내외 주택분야 빅데이터 활용사례 29
1. 국내 주택분야 빅데이터 관련 활용사례 30
2. 일본 주택분야 빅데이터 관련 활용사례 36
1) 동경대학의 일일 동대 매상고지수 36
2) 혼다 FCD데이터를 이용한 급브레이크지점 분석 36
3) 히타치 MEMS를 활용한 실험사례 37
4) 기타 39
제4장 LH 빅데이터 활용모델 개발 40
1. LH 빅데이터 활용모델 선정 41
2. 임대주택 공급 및 수요 분야에서의 빅데이터 활용모델 44
3. 주택 트렌드 예측 분야 활용모델 51
3.1. 주택 트렌드에 관한 현황 51
3.2. 주택 트랜드 분야 빅데이터 활용모델 58
4. 주택 유지보수 및 관리분야 활용모델 64
제5장 LH 빅데이터 활용모델 검증 78
1. 파일럿 구축을 통한 LH 빅데이터 활용모델 검증 79
2. LH 빅데이터 활용모델 검증에 따른 시사점 87
제6장 결론 91
참고문헌 95
판권기 3
[표 2-1] 빅데이터의 개념 20
[표 2-2] LH 정보시스템 현황 20
[표 2-3] 국토교통부의 국가공간정보유통시스템 정보공개 목록 21
[표 2-4] 주택관련 LH 주요정보시스템별 주요내용 및 활용 23
[표 3-1] 급브레이크 발생개소와 사상사고 발생지점과의 관계 37
[표 4-1] LH 빅데이터 활용분야 및 관련 빅데이터 43
[표 4-2] 행복주택의 계층별 입주자격 44
[표 4-3] 행복주택 후보지 선정을 위한 변수 자료 현황 45
[표 4-4] 임대주택 임대료 산정을 위한 자료 현황 47
[표 4-5] 주택정책 여론 분석을 위한 자료 현황 48
[표 4-6] 주거급여 수급자 분포 파악을 위한 자료 현황 49
[표 4-7] IoT 서비스 부문별 센서 응용 예 56
[표 4-8] 유플러스 가정용 IoT 서비스 내용 57
[표 4-9] 행복주택 수요자 시설접근성 빅데이터 분석 대상 자료 61
[표 4-10] 고령임대주택 입주자 주거 트랜드 분석 대상자료 62
[표 4-11] 주민 이용패턴 추출 분석 대상 자료 63
[표 4-12] LH 빅데이터 민원분석 대상 자료 65
[표 4-13] 민원사무부의 민원 내용을 Vector 저장 처리(예) 66
[표 4-14] 민원 내용에 대한 형태소 분석 처리(예) 66
[표 4-15] 임대주택 카쉐어링 운영체계 분석 대상 자료 70
[표 4-16] 하자발생원인 예측 빅데이터 분석 대상 자료 71
[표 4-17] 도시재생종합정보시스템의 쇠퇴지표(시군구단위) 74
[표 4-18] 도시재생종합정보체계와 연계된 빅데이터 대상 자료 75
[표 5-1] 주택분야의 LH 빅데이터 활용모델 80
[그림 2-1] LH 빅데이터 활용모델 개발 절차 및 기준 28
[그림 3-1] '소셜메트릭스™ Trendmap2.0'의 분석환경 및 기능 30
[그림 3-2] 구글 트렌드 활용 결과 31
[그림 3-3] 빅데이터를 활용한 전월세 이동패턴 분석 32
[그림 3-4] 임대주택 수요 관련 빅데이터 분석 사례 33
[그림 3-5] 주거열악지역 분석 사례 33
[그림 3-6] LH 고객지도 사례 34
[그림 3-7] LH고객지도에 사용된 원자료 대상 35
[그림 3-8] 동대 매상지수와 상업동태통계의 시계열 비교 36
[그림 3-9] 부엌과 거실의 소비전력량 시계열 데이터 38
[그림 3-10] 태양광 발전 및 수소전지의 에너지 절감 효과 38
[그림 4-1] 행복주택 후보지 우선순위 표시(예) 46
[그림 4-2] 주거급여 수급자 분포 표시(예) 50
[그림 4-3] 우리나라 연령대별 인구비율 51
[그림 4-4] 우리나라 인구피라미드(2015년) 52
[그림 4-5] 우리나라 인구피라미드(2060년 추정) 52
[그림 4-6] 가족 구조의 변화 53
[그림 4-7] 우리나라 지니계수 변화(1990-2014) 54
[그림 4-8] 우리나라 상대적 빈곤율 변화(1990-2014) 54
[그림 4-9] 우리나라 주택 전월세 전환율 변화 55
[그림 4-10] 아파트 매매가격지수 변화(2012.11=100) 55
[그림 4-11] 유플러스 IoT 서비스 단말기 57
[그림 4-12] 청약자 위치정보(예시) 58
[그림 4-13] 청약자 주변 정보(예시) 59
[그림 4-14] 3차진료병원의 위치 59
[그림 4-15] 고등학교의 위치 59
[그림 4-16] 비청약자 비교1(좌) 시설에 근접한 자 비교2(우) 60
[그림 4-17] 비교1의 경우 60
[그림 4-18] 비교2의 경우 60
[그림 4-19] 민원 빅데이터 분석 처리 절차 65
[그림 4-20] 민원게시판 자료에 대한 민원 분석의 예 67
[그림 4-21] 행자부 공통기반 시범과제 중 SNA 분석 샘플 68
[그림 4-22] 하자발생 추정 모델 개발절차 72
[그림 4-23] 도시재생종합체계의 도시재생활성화지역 선정 사례 73
[그림 4-24] 도시재생종합정보체계와 연계된 빅데이터 활용 방안 74
[그림 4-25] 빅데이터를 활용한 도시쇠퇴 민감도 분석 프로세스 76
[그림 5-1] 국토교통부 공간 빅데이터 플랫폼의 자료처리 화면 81
[그림 5-2] 수도권 임대주택단지 카셰어링 82
[그림 5-3] 수도권 대중교통 사각지도 83
[그림 5-4] 서울시 대중교통 공급지도 83
[그림 5-5] 카쉐어링 차량이동경로 공간시각화 84
[그림 5-6] 수도권 대중교통 사각지도 84
[그림 5-7] 임대주택 유형별 수도권 대중교통 사각지역 비율 85
[그림 5-8] 서울시 대중교통 공급지도 85
[그림 5-9] 대중교통공급과 임대주택 카세쉐어링 상관관계 분석 86