본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색

결과 내 검색

동의어 포함

고급검색

인명/단체명

저자정보 상세정보
인명/단체명을 입력하세요.

키워드

  • 대표어

  • 외국어

-

목차보기

표제지

목차

정책제안 14

요약 16

EXECUTIVE SUMMARY 23

01. 서론 33

제1절 연구 배경 및 목적 33

1. 연구 배경 및 필요성 33

2. 연구 목적 37

제2절 연구 내용과 방법 38

1. 연구 내용 38

2. 연구 방법 39

제3절 선행연구 검토 48

1. 선행연구 48

2. 선행연구와의 차별성 59

02. 빅데이터 기반 정책의사결정 61

제1절 정책의사결정의 정의 및 방법론 61

1. 정책의사결정 61

2. 정책의사결정 과정 63

3. 정책의사결정 모형 및 방법론 65

제2절 빅데이터 기반 정책의사결정 71

1. 빅데이터 71

2. 빅데이터 기반 정책의사결정 75

제3절 빅데이터 기반 정책의사결정 사례 78

1. 공공부문 빅데이터 기반 정책의사결정 사례 78

2. 해운ㆍ항만ㆍ물류 빅데이터 기반 정책의사결정 사례 90

제4절 시사점 93

03. 항만부문 정책의사결정 빅데이터 적용 가능성 96

제1절 항만부문 정책의사결정 97

1. 항만부문 주요 정책 97

2. 정책의사결정 주요 지표 103

제2절 항만부문 데이터 시스템 113

1. 해운항만물류정보시스템(PORT-MIS) 113

2. 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service System) 129

3. 선박자동식별시스템(Automatic Identification System) 136

제3절 빅데이터 적용 가능성 149

1. 부산항 컨테이너 물동량 전망 149

2. 항만의 대기오염물질 배출량 산정 158

3. 항만 서비스 수준 평가 161

제4절 소결 165

04. 정책의사결정 지원 빅데이터 플랫폼 구축 방안 167

제1절 국내외 항만 및 물류 데이터 시스템 168

1. 국내 항만 및 물류 데이터시스템 168

2. 해외 항만ㆍ물류 데이터 176

제2절 정책의사결정 지원 빅데이터 플랫폼 구축 방안 181

1. 항만부문 정책의사결정 주요 지표 발굴 181

2. 지표 평가 모형 선정 189

3. 데이터 표준화 및 연계 방안 수립 191

4. 빅데이터 기반 플랫폼 198

제3절 소결 199

05. 결론 및 제언 201

제1절 요약 및 결론 201

1. 요약 201

2. 결론 203

제2절 제언 204

1. 본 연구 기여 204

2. 제언 205

참고문헌 216

판권기 231

표목차

〈표 1-1〉 산업사회-정보사회-지능정보사회 패러다임 변화 34

〈표 1-2〉 국내 선행연구 49

〈표 1-3〉 해외 선행연구 54

〈표 2-1〉 전통적 데이터와 빅데이터의 비교 74

〈표 2-2〉 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률」 주요 내용 76

〈표 2-3〉 분야별 빅데이터 기반 정책의사결정 사례 94

〈표 3-1〉 PORT-MIS 이용주체별 제공 서비스 115

〈표 3-2〉 PORT-MIS 민원신고 종류 120

〈표 3-3〉 PORT-MIS 선박제원정보 121

〈표 3-4〉 선박종류 코드 122

〈표 3-5〉 외항선 입항신고 125

〈표 3-6〉 PORT-MIS 제공정보 127

〈표 3-7〉 PORT-MIS 제공 항만물류통계 128

〈표 3-8〉 관제대상선박 131

〈표 3-9〉 VTS 통신절차 예시(부산항) 135

〈표 3-10〉 선박용 AIS의 종류 138

〈표 3-11〉 AIS 정적정보(일부) 139

〈표 3-12〉 AIS 동적정보(일부) 142

〈표 3-13〉 선박 운항상태(MoveStatus) 142

〈표 3-14〉 국내 AIS 정보갱신비율 143

〈표 3-15〉 독립변수 명칭 및 약어 151

〈표 3-16〉 기계학습 모형 및 부문별 선정된 독립변수 155

〈표 3-17〉 수출 적 컨테이너 물동량 예측 LSTM 모형 156

〈표 3-18〉 수입 적 컨테이너 물동량 예측 LSTM 모형 157

〈표 3-19〉 환적 적 컨테이너 물동량 예측 LSTM 모형 157

〈표 3-20〉 모형의 부문별 예측 정확도 158

〈표 3-21〉 부산 신항 일별 연료사용량 추정 및 배기가스 배출량 실측 결과 비교 160

〈표 3-22〉 부산 신항 월별 SO2 일평균 발생량 및 감소율 161

〈표 3-23〉 Port-MIS와 AIS 데이터 분석 결과 163

〈표 3-24〉 주요 항만별 서비스 수준 분석 결과 164

〈표 3-25〉 주요 항만별 서비스 수준 분석 결과(2020년 기준) 164

〈표 3-26〉 항만부문 주요 정책 관련 지표 및 관련 데이터 165

〈표 4-1〉 POMS 주요 서비스 169

〈표 4-2〉 AIRCIS 주요 서비스 및 연계대상 171

〈표 4-3〉 e-TAS 주요 기능 구성 173

〈표 4-4〉 Air Korea 공개대상 측정망 현황(2021년 6월 기준) 174

〈표 4-5〉 항만대기 측정소 정보 175

〈표 4-6〉 수요조사 대상 종합(예시) 182

〈표 4-7〉 의사결정 현황조사(예) 183

〈표 4-8〉 의사결정 수요조사(예) 183

〈표 4-9〉 주요 수요조사 의견 및 데이터(예) 184

〈표 4-10〉 주요 의견 및 대안 도출(예시) 184

〈표 4-11〉 회귀분석 189

〈표 4-12〉 예측 모델 190

〈표 4-13〉 지도학습 191

〈표 4-14〉 연결기준에 따른 데이터 연계 구분 192

〈표 4-15〉 데이터 연계 단계 193

〈표 4-16〉 표준화 작업 예시 195

〈표 5-1〉 빅데이터 기반 의사결정 현황 205

〈표 5-2〉 빅데이터 기반 의사결정 요구사항 및 데이터 207

〈표 5-3〉 항만물류통합정보체계 관련 법 조항 208

그림목차

〈그림 1-1〉 부산항만공사 해운항만물류 분석시스템 35

〈그림 1-2〉 데이터 3법의 관계 및 주요 개정내용 37

〈그림 1-3〉 세부 연구내용 및 방법론 40

〈그림 1-4〉 의사결정나무 과적합 43

〈그림 1-5〉 Random Forest 44

〈그림 1-6〉 Adaboost 45

〈그림 1-7〉 Gradient Boosting 46

〈그림 1-8〉 LSTM cell의 구조 46

〈그림 1-9〉 LSTM 모형 설계 과정 47

〈그림 1-10〉 선행연구와의 차별성 60

〈그림 2-1〉 정책의사결정 과정 63

〈그림 2-2〉 정책집행 단계 64

〈그림 2-3〉 빅데이터의 4V(IBM) 72

〈그림 2-4〉 인구성장률 변화에 따른 인구소멸가능지역 분석 사례 79

〈그림 2-5〉 빅데이터를 활용한 생활사막지역 전망 분석 사례 80

〈그림 2-6〉 전남혁신도시 거주자의 카드소비패턴 분석 사례 81

〈그림 2-7〉 빅데이터와 AI 기반 국토진단 추진 방안 82

〈그림 2-8〉 서울시 심야버스 노선도 84

〈그림 2-9〉 장애인 콜택시 운영 분석 결과 활용 방안 85

〈그림 2-10〉 시흥시 스마트 정책의사결정 시스템 86

〈그림 2-11〉 시흥시 민원 분석 플랫폼 87

〈그림 2-12〉 충북대학교 혁신경영정보시스템 활용 사례 89

〈그림 2-13〉 중앙대학교 핵심역량개발 진단 분석 사례 90

〈그림 2-14〉 해양수산부 지능정보화 기본계획 추진전략 및 추진과제 91

〈그림 2-15〉 선박위치 정보를 활용한 항만시설 사용료 징수체계 개선방안 92

〈그림 2-16〉 부산항만공사 해운항만물류 분석시스템 제공 서비스(예시) 93

〈그림 3-1〉 기본계획 수립 절차 흐름도 98

〈그림 3-2〉 물동량 연동 항만개발시스템(Trigger Rule) 개념 100

〈그림 3-3〉 자동차 물동량 예측 프로세스(예시) 105

〈그림 3-4〉 적정하역능력의 서비스 수준 106

〈그림 3-5〉 2020년 주요 국가별 컨테이너 항만 선석생산성 107

〈그림 3-6〉 항만서비스의 네트워크 다이어그램 109

〈그림 3-7〉 가덕수로 해상교통조사 110

〈그림 3-8〉 부산항 AIS 데이터 분석 예시 112

〈그림 3-9〉 PORT-MIS 서비스 개요 115

〈그림 3-10〉 PORT-MIS 시스템 처리 간략 흐름도 116

〈그림 3-11〉 선박운항 처리 흐름도 117

〈그림 3-12〉 화물 처리 흐름도 118

〈그림 3-13〉 위험물 처리 흐름도 118

〈그림 3-14〉 해운항만물류통합정보망구축 사용자지침서-민원인용 119

〈그림 3-15〉 전국 VTS 설치현황 및 VTS 센터 위치 130

〈그림 3-16〉 해상교통관제 시설 132

〈그림 3-17〉 해상교통관제시스템 구성도 133

〈그림 3-18〉 AIS 탐지범위 137

〈그림 3-19〉 IHS Markit의 정적정보 139

〈그림 3-20〉 IHS Markit의 동적정보 141

〈그림 3-21〉 우리나라 해양수산부의 동적정보 141

〈그림 3-22〉 선전항 인근 사고 위치 145

〈그림 3-23〉 톈진항 인근 SOx 발생량 및 상하이항 인근 연료사용량 추정 146

〈그림 3-24〉 PARES 툴을 통한 선박 동선 및 시간 파악 147

〈그림 3-25〉 AIS 기반 항만 내 선박 이동 분석(예) 148

〈그림 3-26〉 시계열 방법론 적용 결과 153

〈그림 3-27〉 기계학습 데이터셋 예시 154

〈그림 3-28〉 LSTM 데이터셋 예시 156

〈그림 3-29〉 부산 신항(좌) 및 북항(우) 측정소 위치 159

〈그림 3-30〉 부산 신항의 연료소모량-배기가스 간 산포도 160

〈그림 3-31〉 항만 재항시간 분석 예(부산 신항 기준) 162

〈그림 4-1〉 항만시설물 유지관리시스템(POMS) 168

〈그림 4-2〉 항만시설물 유지관리시스템(POMS) 메뉴 구성 170

〈그림 4-3〉 항공물류정보시스템 홈페이지 171

〈그림 4-4〉 운행기록분석시스템(e-TAS) 173

〈그림 4-5〉 대기오염 등급 표시 174

〈그림 4-6〉 UNCTADSTAT 제공 데이터 176

〈그림 4-7〉 IMF 제공 데이터 178

〈그림 4-8〉 World Bank 제공 데이터 179

〈그림 4-9〉 LPI 순위 및 점수 비교 180

〈그림 4-10〉 대안 선정 과정 186

〈그림 4-11〉 평가항목(예시) 186

〈그림 4-12〉 광화문 1번가 188

〈그림 4-13〉 데이터 연계 프로세스 194

〈그림 4-14〉 항만부문 빅데이터 연계(안) 197

〈그림 4-15〉 빅데이터 기반 정책의사결정 지원 플랫폼 198

〈그림 5-1〉 항만부문 빅데이터 전문인력 양성 방안 215

이용현황보기

항만부문 정책의사결정 지원 빅데이터 플랫폼 구축 방안 연구 = A study on the establishment of a big-data platform to support policy decision-making in the port sector 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0002868255 387.5 -22-3 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능
0002868256 387.5 -22-3 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차

권호

기사명 원문보기 기사목차
닫기