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표제지 2
목차 5
국문 요약 10
제1장 서론 12
제2장 관련 연구 15
제1절 공공서비스 15
1. 사회 문제 해결을 위한 공공서비스 개발 프레임워크 연구 사회문제해결형 연구개발사업의 성과관리 체계를 중심으로 15
2. 고령자들의 디지털 자산관리 서비스 이용의도에 영향을 미치는 특성 및 요인 18
제2절 실효성 23
1. 소규모주택정비관리지역 거점시설 설치계획의 실효성에 관한 연구 23
2. 사회복지사 일·생활 균형의 법률 및 지자체별 조례 분석 27
제3절 빅데이터 35
1. 텍스트 마이닝을 활용한 한국의 노인자살 현상에 대한 뉴스 빅데이터 분석 35
2. 빅데이터 그래프 분석의 핵심 문제들에 대해 세계 최고 성능의 알고리즘 개발 38
제4절 서비스 분석 시스템 42
1. 통합서비스 플랫폼의 분석 및 평가를 위한 시뮬레이션 모델 구축 42
2. 인공지능 교육 플랫폼 개발을 위한 기능 및 서비스 분석 46
제3장 시스템 구성 51
제1절 아키텍처 51
1. 시스템 구성 51
2. 아키텍처 53
제2절 서브 시스템 구성 60
제3절 데이터 흐름도 64
제4절 서브시스템 68
제4장 설계 71
제1절 시스템 설계 71
1. 유스케이스 설계 71
2. 데이터 설계 96
3. 데이터 구조(논리 모델) 99
4. 데이터 구조(물리 모델) 109
제2절 화면설계 120
제3절 검증 126
1. 검증 테스트 설계 126
2. 검증 결과 130
제5장 결론 및 향후 연구 133
참고문헌 136
ABSTRACT 143
그림 2-1. 국가연구개발사업의 성과목표 및 지표 설정 프로세스 17
그림 2-2. 사회문제해결형 연구개발사업의 프레임워크 17
그림 2-3. 분석과정 37
그림 2-4. CONCOR분석 결과 37
그림 2-5. 부분그래프 매칭 예시 40
그림 2-6. 소셜 네트워크에서의 부분그래프 매칭 40
그림 2-7. 분석평가 시뮬레이션 - 사전 설정 45
그림 2-8. 연구 프로세스 47
그림 2-9. AI 교육 플랫폼의 구성도 48
그림 2-10. AI 교육 플랫폼의 개발 로드맵 49
그림 3-1. 시스템 구성도 52
그림 3-2. J2EE의 레퍼런스 아키텍처 55
그림 3-3. 논리뷰 초기 아키텍처 모델 57
그림 3-4. 배포뷰 아키텍처 모델 58
그림 3-5. 전체 시스템 구성 60
그림 3-6. 헬스케어로봇 구성도 61
그림 3-7. AI 방역서비스 구성 62
그림 3-8. 교육, 여가 복지서비스 구성도 63
그림 3-9. 데이터 플랫폼의 데이터 흐름 개요 65
그림 3-10. 서비스 데이터 흐름도 66
그림 3-12. 데이터 허브 구조 68
그림 3-13. 서브시스템 아키텍처 70
그림 4-1. 유스케이스 다이어그램 72
그림 4-2. DBMS 현황과 유저 및 테이블 스페이스 현황, DB 실행정보 97
그림 4-3. 데이터베이스 권한 정의 98
그림 4-4. 스마트자산 및 시설 기본정보 관리 100
그림 4-5. 로봇 및 장비 정보 연계 101
그림 4-6. 복지기기 및 스마트미러 연계 관리 102
그림 4-7. 방역 로봇 정보 관리 103
그림 4-8. 스마트 서비스-논리모델 105
그림 4-9. 스마트사용자 관리 107
그림 4-10. 공통 기능 모듈 108
그림 4-11. 시스템 운영 및 설정 관리 109
그림 4-12. 자산 기본정보 및 연계 구조 110
그림 4-13. 활동 및 사용 이력 관리 111
그림 4-14. 장비 이벤트 및 상태 감지 구조 113
그림 4-15. 사용자별 연계정보 및 커스터마이징 114
그림 4-16. 스마트 서비스-물리 모델 116
그림 4-17. 스마트 사용자 기본 정보 구조 117
그림 4-18. 스마트 사용자 기본 정보 구조 118
그림 4-19. 공통관리 데이터 모듈 119
그림 4-20. 통합로그인 사용자별 관리/권한관리 120
그림 4-21. 로그인 화면 121
그림 4-22. 사용자 관리 화면 122
그림 4-23. 데이터허브 플랫폼 분석 대시보드 123
그림 4-24. 사용자 커뮤니티 124
그림 4-25. 통계 분석 대시보드 125
그림 4-26. 데이터 검증 프로세스 131
그림 4-27. 관리자의 시설정보 관리, 서비스, 통계 테스트 화면 132
초록보기
한국은 초고령사회로 진입하였으며, 이에 따라 중앙정부와 지방자치단체는 고령자를 대상으로 하는 다양한 공공서비스를 활성화하는 추세이다. 한편, 4차 산업혁명의 확산과 함께 국가사회 전반의 디지털 전환이 가속화되고 있으며, COVID-19 팬데믹은 이러한 흐름을 더욱 촉진시키는 계기가 되었다. 이에 따라 공공서비스 분야에서도 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 다양한 디지털 기술이 적용되고 있으며, 서비스 과정에서 수집되는 데이터를 기반으로 한 빅데이터 분석 기반의 서비스가 확대되는 추세이다.
그러나 현재 고령자 대상 공공서비스에 대한 성과측정 및 성과관리체계는 체계적으로 정립되어 있지 않으며, 서비스의 실효성과 정책의 타당성을 객관적 으로 평가할 수 있는 정량적 성과지표 또한 부족한 실정이다. 이로 인해 정책의 성과를 효과적으로 측정하고, 향후 개선 방향을 설정하는 데 있어 명확한 근거 마련에 한계가 존재한다. 더불어 고령자에 대한 사회적 관심과 디지털 기술의 활용도는 높아지고 있으나, 실제 고령자 맞춤형 시설의 공급률은 여전히 낮은 수준에 머무르고 있다.
본 논문은 연구는 고령자를 대상으로 제공되는 공공서비스의 실효성 제고를 목적으로, 관련된 기존 연구들을 조사하여 서비스 제공의 주요 특징과 미비점을 분석하였다. 특히, 공공서비스 관련 데이터가 개별적으로 분산되어 산재된 상태이며, 이러한 비효율성은 고령자의 행복지수 및 삶의 질 향상에 한계를 초래하는 문제를 내포하고 있다. 이에 본 논문은 공공서비스를 통합하고, 이를 기 반으로 빅데이터 분석을 수행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다.
구체적으로는, 다양한 공공서비스를 계층적 구조로 시각화하기 위해 레이어 방식의 전체 시스템 구조를 설계하였으며, 각 기능을 서브시스템 단위로 세분 화하여 정의하였다. 세부 설계를 위해 주요 사용자 기능을 유스케이스 다이어그램을 도출하였으며, 핵심 유스케이스의 흐름을 명세서 형태로 문서화하였다. 또한, 다양한 사용자와 산재된 공공서비스 데이터를 통합하여 빅데이터 분석이 가능하도록 논리적·물리적 데이터베이스 설계를 수행하였으며, 이를 바탕으로 개념적 수준의 화면 설계를 병행하였다. 전체 시스템의 완성도를 높이기 위해 테스트 설계를 수행하였고, 통합된 데이터를 기반으로 빅데이터 분석을 실행한 후, 실제 데이터를 통해 그 결과를 검증하였다.
본 논문의 활용방안은 고령자를 위한 정책 수립 지원 도구의 목적으로 분석된 데이터는 중앙정부 및 지방자치단체의 고령자 대상 정책 수립과 예산 배분의 기초자료로 활용될 수 있다. 본 논문에서 제시한 레이어 기반 아키텍처 및 유스케이스 설계 방식은 다른 복지 분야 서비스 통합 플랫폼 구축에도 확장 적 용 가능하고, 수집된 데이터를 기반으로 고령자 개개인에게 최적화된 AI 기반 맞춤형 공공서비스 모델 개발에 활용할 수 있다. 공공기관 및 복지기관은 본 연구에서 개발한 시스템을 참고하여 기존 시스템을 진단, 개선, 고도화 등 업무 개선 자료로 활용할 수 있다.MARC 보기
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