공공데이터 활용실태 분석을 위한 웹 기반 시각화 연구
A Study on Web-based Visualization for Analyzing Utilization of Open Data
본 연구는 공공데이터 활용 실태를 분석하기 위해 웹 기반의 데이터 시각화 기술을 제안합니다. 최근 '빅데이터'의 부상과 함께, 공공데이터의 효율적 활용이 중요해졌고, 이에 따라 데이터를 시각화하여 정보의 인사이트를 얻는 것이 필요하다고 연구자는 주장합니다. 본 연구에서는 D3.js라는 자바스크립트 라이브러리를 사용하여 공공데이터 포털에 등록된 약 400개의 활용 사례를 분석하였습니다. 이를 통해 데이터 개요를 제공하고, 상호작용 가능한 시각화를 구현하여 데이터의 의미를 쉽게 파악할 수 있도록 하였습니다. 본 연구는 공공데이터 활용의 효율성을 높이고, 체계적인 데이터 분석을 가능하게 한다는 점에서 의의가 있습니다.
공공데이터 활용실태 분석을 위한 웹 기반 시각화 연구(o).pdf
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| (본문요약) 최근 ‘빅데이터’가 떠오르며 이와 함께 수많은 데이터에서 효율적으로 유용한 정보를 얻기 위한 시각화 기술의 필요성 또한 증가하고 있다. 특히 ‘정부3.0’시대에 따른 공공데이터의 수요의 증가로 이를 효율적으로 활용할 수 있는 시각화 기술이 매우 중요시되고 있으며, 개방되어있는 공공데이터의 특성상 공개 및 상호작용이 가능한 시각화 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 공공데이터포털에 등록된 약 400 여개의 활용사례를 분석하기 위한 웹 기반의 데이터 시각화 기술을 D3.js를 이용하여 제시하였다. D3.js는 자바스크립트 라이브러리로 웹상에서 개발자의 요구에 따라 시각화를 가능하게 하는 데이터 시각화 프레임워크이다. (Multilingual Abstract) With the recent rise of 'big data,' the need for visualization techniques to efficiently extract useful information from vast amounts of data has also increased. Particularly, with the advent of the 'Government 3.0' era and the growing demand for public data, the ability to effectively utilize visualization techniques has become highly significant. Given the nature of open public data, there is a growing necessity for visualization technologies that are both publicly accessible and interactive. Accordingly, this paper presents web-based data visualization techniques using D3.js to analyze approximately 400 case studies registered on the Public Data Portal. D3.js is a JavaScript library that enables data visualization on the web according to the developer's requirements. |
서론
연구 배경
- 빅데이터의 중요성과 함께 데이터 시각화 기술의 필요성이 증가
- 정부3.0 시대의 개방, 공유, 소통, 협력 패러다임에 따라 공공데이터 수요와 응용 서비스가 증가
연구 목적
- 공공데이터의 활용 실태를 분석하고 이를 시각화하여 효율적인 정보 도출과 새로운 가설을 도출.
- 웹상에서 상호작용이 가능한 시각화 기술을 제안하여 공공데이터의 효율적 활용 방안을 모색.
주요 특징
1) 데이터 시각화 도구
자바스크립트 기반의 D3.js를 사용하여 웹에서 시각화를 구현.
HTML5, SVG, CSS3와 함께 데이터를 상호작용할 수 있는 시각화를 제공
2) 다양한 시각화 기법
Pie Chart, Line Chart를 이용한 통계 시각화.
데이터리스트를 통한 검색 및 카테고리별 필터링 기능.
Radial Reingold-Tilford Tree를 이용하여 데이터 제공기관과 활용기업 간의 관계를 시각화.
3) 데이터 분석 및 인사이트 도출
공공기관이 제공하는 데이터를 활용하여 시각적으로 분석하고, 중요한 정보를 효율적으로 파악.
다양한 산업분류 및 제공기관별 데이터를 시각화하여 데이터 활용도를 높임.
결론과 시사점
해외 사례를 본받아 체계적이고 효율적인 공공데이터 활용 가능성을 제시.
다양한 공공데이터 시각화 기법을 제시하고, 데이터를 분석하는 연구를 지속적으로 진행.
웹 기반 시각화 기술의 발전을 통해 더 나은 공공데이터 활용 방안을 모색.
참고할만한 사이트