표제지
목차
요약 6
제1장 서론 7
1. 연구배경 7
2. 연구 목적 8
제2장 데이터과학 활용통계 품질관리 및 진단 9
1. 국가통계 품질관리 9
1.1. 통계품질관리의 개요 9
1.2. 국가통계 품질차원 11
2. 국가통계 품질진단 14
2.1. 통계품질진단 개요 14
2.2. 국가통계 품질진단체계 18
2.3. 품질진단 지표체계 19
3. 신규 제도와 데이터과학 활용통계 23
3.1. 실험적통계 제도 23
3.2. 데이터과학 활용통계의 포괄범위와 AI 26
제3장 데이터과학 활용통계 품질관리 사례분석 29
1. 현행 국가통계 품질관리 사례분석 29
1.1. 통계품질관리 기존 사례 29
1.2/2.2. 기존 국가통계 품질관리 분석 36
2. 실험적통계 품질관리 사례분석 37
2.1. 실험적통계 사례 37
2.2. 실험적통계 심사기준과 한계점 42
3. 빅데이터ㆍAI 활용통계 품질관리 사례분석 45
3.1. 빅데이터ㆍAI 활용통계 품질관리 사례 45
3.2. 빅데이터ㆍAI 활용통계 품질관리 분석 49
3.3. 데이터과학 활용통계 품질 이슈 52
제4장 데이터과학 활용통계 품질진단 방안 55
1. 모의 품질진단체계 적용분석 55
1.1. 모의 품질진단 대상 선정 55
1.2. 모의 품질진단 적용 결과 57
1.3. 소결 및 시사점 65
2. 데이터과학 활용통계의 품질요소 분석 66
2.1. AI기술의 품질유형 66
2.2. 국내외 관련 문헌 검토 72
3. 데이터과학 활용통계 품질진단지표 개선 82
3.1. AI작성 기법의 품질 요소 및 선결과제 82
3.2. 데이터과학 활용통계 품질진단 지표체계(안) 작성 85
제5장 결론 및 시사점 93
1. 결론 93
2. 시사점 및 향후 방향 96
참고문헌 98
[부록 1] 행정자료 및 빅데이터 활용통계 품질진단 지표체계(안) 102
[부록 2] 통계품질진단 지표 비교정리표 106
[부록 3] 실험적통계 확인 검토표 110
[부록 4] 해외 통계품질관리 방법 비교 112
[부록 5] 2022년 정기통계품질진단 체계 114
Abstract 115
판권기 117
〈표 2-1〉 기관구분별 국가승인통계 현황 11
〈표 2-2〉 국가통계 품질차원 12
〈표 2-3〉 주요 국제 통계기구의 통계품질 평가 척도 13
〈표 2-4〉 통계품질진단 및 컨설팅사업 추진 현황 15
〈표 2-5〉 작성절차별 가중치 19
〈표 2-6〉 작성절차별 진단점수에 대한 품질수준 19
〈표 2-7〉 정기통계품질진단 가공통계 품질지표 20
〈표 2-8〉 UN 빅데이터 품질검증 진단지표 20
〈표 2-9〉 통계작성 승인 심사표(가공통계) 21
〈표 2-10〉 빅데이터 활용통계 작성 승인심사 점검표 21
〈표 2-11〉 지표체계 비교표 22
〈표 2-12〉 국가통계별 차등 관리 23
〈표 2-13〉 통계 종류별 권리와 의무, 품질관리(안) 23
〈표 2-14〉 실험적통계의 작성 요령 24
〈표 2-15〉 실험적통계 검토표중 핵심 확인요소 25
〈표 3-1〉 가공통계 통계정보보고서 진단사례 30
〈표 3-2〉 통계정보보고서 품질개선 의견서 31
〈표 3-3〉 검토대상 통계의 승인심사 결과 32
〈표 3-4〉 일자리행정통계 진단결과표(종합) 33
〈표 3-5〉 개선과제 요약 34
〈표 3-6〉 작성기관별 컨설팅 지원 내역 34
〈표 3-7〉 작성절차별 개선과제 현황('21년) 36
〈표 3-8〉 실험적통계 확인 검토표 42
〈표 3-9〉 실험적통계 검토결과 44
〈표 3-10〉 통계청 빅데이터 품질 관련 연구용역 사례 46
〈표 3-11〉 빅데이터 활용통계 품질관리 사례 47
〈표 3-12〉 빅데이터 활용통계의 품질검증 기준 49
〈표 3-13〉 빅데이터, 행정자료 및 공식통계 특징비교 50
〈표 3-14〉 빅데이터 활용통계 품질관리 과정에서의 고려사항 50
〈표 3-15〉 빅데이터 품질 진단 주요 참고 사례 52
〈표 3-16〉 빅데이터 활용 시 품질 및 방법론 이슈 53
〈표 4-1〉 실험적통계 현황 55
〈표 4-2〉 실험적통계 자료원 유형 및 작성기법 56
〈표 4-3〉 품질진단 지표체계 변경점 58
〈표 4-4〉 기초자료 62
〈표 4-5〉 식별된 품질진단체계 보완 검토사항 66
〈표 4-6〉 데이터과학의 응용 분야에 따른 세부 기술 유형 67
〈표 4-7〉 인공지능 학습용 데이터의 품질관리 지표 70
〈표 4-8〉 텍스트 데이터 유효성 품질지표 구성(예) 71
〈표 4-9〉 QF4SA의 통계 알고리즘 품질진단 체계(UNECE) 72
〈표 4-10〉 AI기술 품질 평가를 위한 통계적 고려사항 74
〈표 4-11〉 AI기술의 통계 분야 실제 도입을 위한 검토 과제 75
〈표 4-12〉 AI기반 시스템 품질 특성 및 통계 작성관점 검토 결과 76
〈표 4-13〉 인공지능 특유 품질 특성 테스팅 주요 교수내용 검토결과 77
〈표 4-14〉 AI 생명주기 단계별 신뢰성확보 요구사항 및 통계작성 관점 검토결과 79
〈표 4-15〉 인공지능 학습용 데이터의 품질관리 지표 81
〈표 4-16〉 식별 된 AI작성기법의 품질 속성 83
〈표 4-17〉 AI작성기법 품질 관리를 위한 주요 요소와 선결 과제 84
〈표 4-18〉 데이터과학 활용통계 품질진단을 위한 지표체계 변경표 85
〈표 4-19〉 데이터과학 활용통계 품질진단 지표체계(안) 87
〈표 5-1〉 AI작성기법 품질 관리를 위한 주요 요소와 선결 과제 94
〈표 5-2〉 데이터과학 활용통계 품질진단 지표체계(요약) 95
〈그림 2-1〉 통계품질진단 흐름도 16
〈그림 2-2〉 통계자료, 행정자료, 빅데이터 관계도 18
〈그림 2-3〉 국가통계 AI도입 유형의 두 가지 관점과 기대효과 27
〈그림 3-1〉 표본조사 정확도 평가기준(제10조제5항 관련) 54
〈그림 4-1〉 통계작성 단계 59
〈그림 4-2〉 뉴스심리지수 공표 예(일별) 60
〈그림 4-3〉 AI(머신러닝) 분석 개념도 68
〈그림 5-1〉 데이터과학 활용통계 품질진단 개선(요약) 96
〈부표 1〉 행정자료 및 빅데이터 활용통계 품질진단 지표체계(안) 102
〈부표 2〉 통계품질진단 지표 비교정리표 106
〈부표 3〉 실험적통계 확인 검토표(제5조제3항 관련) 110
〈부표 4〉 해외 통계품질관리 방법 비교표 112