혜안뉴스

혜안뉴스

    • 01
    • 혜안 기능 개선 – 온라인 민원분석 사용 편의성 향상
    • 온라인 위치기반분석은 웹 상에서 주소 정보 데이터를 표준양식에 맞춰 등록하면 시각화된 분석결과를 자동으로 제공해주는 서비스로 혜안에서 활용도가 높은 분석 서비스입니다. 그간 사용자 의견을 반영하여 혜안에서 제공하는 공공데이터 레이어 8종을 추가하고, 전국단위 서비스가 원활하도록 히트맵 처리 속도를 개선하였습니다. 이번(11.1. 적용)에는 사용자 관리기능 및 표준서식을 개선하여 사용 편의성을 한층 더 높였습니다.

      위치기반분석의 경우 1차 결과 확인 후 데이터를 가공하여 2~3차례 재분석하는 경우가 많은데 분석 이력 삭제 기능이 없어 불편함을 겪는 사용자가 많았습니다. 이에, 삭제 기능을 신설하여 분석 실패 시 쉽게 원인을 파악할 수 있도록 오류 사유를 제공하는 기능을 추가하였으며, 표준서식을 지번 주소, 도로명 주소의 양식지를 별도 제공하여 사용자가 원하는 주소 형식으로 입력할 수 있도록 개선하였습니다.

      또한, 혜안 고도화사업을 통해 사용자가 위치정보를 다중(최대 5종) 업로드 할 수 있는 기능과 기존 시·군·구, 읍·면·동 단위로 경계를 표출하는 방식에서 격자 방식으로 표출할 수 있는 기능을 구현 중이며 12월 말부터 적용 예정입니다.

      앞으로도 빅데이터 공통기반 '혜안'은 빅데이터 분석 저변 확대 및 분석 활용 편의성 향상을 위해 사용자 의견을 적극 반영하여 서비스를 개선해 나갈 예정입니다. 앞으로도 많은 관심 부탁드리며 혜안 이벤트, Q&A 등을 통해 많은 의견 주시기 바랍니다.
  • 레이어 중첩기능 화면격자맵 서비스 화면

    • 02
    • 원포인트 레슨 – 지자체 이슈분석
    • 이번 원포인트 레슨에서는 온라인 실시간 분석서비스인 지자체 이슈분석에 대하여 알아보겠습니다. 지자체 이슈분석은 사회적 파장이 예상되는 각종 이슈 및 정책 등을 SNS, 언론 등 빅데이터 분석을 바탕으로 사전에 인지·공유하여 지자체별 정책 조율 및 선제적 대응이 가능하도록 지원하는 서비스입니다.

      지자체 이슈분석은 지역별 이슈, 분야별 이슈, 급상승 이슈, 나의 키워드로 구성되어있으며, 지자체 및 분야별 이슈 파악을 위한 핵심 키워드를 제공합니다. 최근 급상승 이슈를 확인할 수 있는 키워드와 각종 연관 자료를 제공함으로써 사회 전반의 이슈 흐름 및 언론 동향을 다각도로 분석할 수 있습니다.

      지역별 이슈는 전국 17개 광역시도의 주요 이슈 파악을 위한 핵심 키워드 및 다양한 통계정보를 제공하며, 분야별 이슈는 지자체 기능 분류체계에 기반한 11개 분야별 이슈 현황 및 핵심 키워드를 제공하여 각 분야에 대한 신속한 이슈 분석이 가능합니다.

      급상승 이슈는 당일 수집한 소셜 데이터에서 빈출 빈도가 급상승한 키워드를 확인함으로써 최근 동향을 신속하게 파악할 수 있고, 각 키워드와 연관된 키워드를 보여주거나, 인물·지역·조직 연관 정보 등을 제공함으로써 사회 이슈에 대한 선제적 대응 기반을 마련할 수 있도록 합니다.

      나의 키워드는 급상승 이슈와 제공되는 콘텐츠는 유사하나 사용자가 직접 설정한 지역 및 키워드에 대해서만 분석 결과를 보여주므로 개인별 분석 결과 활용이 용이한 서비스입니다. 이처럼 지역 선택, 키워드 입력만으로 다양한 시각화 결과를 실시간으로 제공받을 수 있는 지자체 이슈분석을 적극 활용하시기 바랍니다.
    • 지역별 이슈 화면분야별 이슈 화면급상승 이슈 화면나의 키워드 화면
    • 03
    • 소셜분석 – 키워드 : 2019-2020 프로농구 KBL
    • 이번 소셜분석은 지난 10월 5일 개막을 시작으로 내년 3월 31일까지 진행되는 '프로농구'를 키워드로 선정하고, 개막 한 달 전부터 개막 후 두 달을 분석기간(9월5일~12월5일)으로 지정하여 분석해봤습니다. 1년 이내 소셜분석은 로그인 없이 누구나 사용이 가능하며 검색어만 입력하면 실시간으로 결과를 확인할 수 있는 온라인 자동 서비스입니다.

      분석 결과 현대모비스, 케이비엘, 인천 전자랜드, KWBL 등이 주요 빈출 단어였으며, 연관 인물로는 라건아, 정희재, 이정현, 정재홍 등이, 연관 기관으로는 한국농구연맹, KEB하나은행, 부산KT 등이 나타났습니다. 웹소셜 데이터는 총 7,720건이 수집되었으며 뉴스(6,869건), 블로그(571건), 트위터(280건) 순이었습니다. 이 중 긍정적인 글은 47.7%, 부정적인 글은 30.0%, 중립은 22.2%를 차지했습니다.

      주요 빈출단어는 프로농구 협찬사인 현대모비스를 중심으로 10개의 프로구단과 선수 등이 주를 이루었습니다. 연관 인물로 각 팀의 핵심 맴버들이 나타났으며, 故 정재홍 선수가 눈에 띄는데 심정지로 인해 33살에의 이른 나이에 유명을 달리해 농구팬들의 추모가 이어진 결과로 보입니다. 이처럼 해당 키워드만 입력하면 쉽게 결과를 보여주는 소셜분석을 이용하여 관심분야에 대한 여론 동향을 확인해 보세요.
    • 주요 키워드 화면 인물,지역,조직 연관도 화면기간별 검색추이 도표 화면긍/부정 단어 추이 도표 화면
    • 04
    • 협업분석 우수사례 – 빅데이터를 통한 범죄예측, 첫 발을 내딛다
    • 범죄 발생 위험지역을 예측하여 경찰관, 순찰차 등 치안자원을 미리 적재적소에 배치하는 인공지능 기반의 스마트 치안이 현실화 될 전망입니다. 행정안전부 국가정보자원관리원(원장 김명희, 이하 '관리원')과 경찰청(청장 민갑룡)은 치안정책의 패러다임을 전환하고 스마트 치안을 구현하기 위한 빅데이터 분석을 수행하였습니다.

      이번 분석에는 경찰청의 112신고·범죄통계 등의 치안데이터를 중심으로 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터(8만건), 인천시의 항공사진(16.2GB)뿐만 아니라, SK텔레콤의 유동인구(530만건)·신용카드 매출정보(521만건) 등 민간과 공공의 다양한 데이터를 결합하여 활용했습니다.

      먼저 관리원은 인천 지역을 가로 200m×세로 200m 크기의 2만3천여개 격자로 나누고 알고리즘을 통해 5개의 군집으로 분류했습니다. 군집분석 결과, 범죄·무질서 발생 최상위 군집 지역은 주말과 심야 시간대에 112신고가 크게 증가하고, 유동인구는 매우 많지만 거주 인구는 적은 특징을 보였습니다.

      관리원은 신고·범죄 건수 뿐만 아니라 환경적 요인을 결합하여 범죄 위험도 예측모델을 개발했으며, 이 과정에서 LSTM 딥러닝 알고리즘과 그래디언트 부스팅 기반의 Catboost 알고리즘을 활용하였고, 인공지능 알고리즘은 약 2,600개의 요인 중에서 「유흥주점의 업소 수(數)」를 범죄 예측의 가장 중요한 환경적 요인으로 선정했습니다.
  • 데이터 기반 범죄위험도 예측 화면인천시△△구 범죄 위험도 5점 척도 예측 화면

  • 예측 모델을 현장에 적용한 결과 실제 범죄 예방에 효과가 있는 것으로 나타났습니다. 경찰청은 지난 10월 14일부터 6주간 범죄 예측 결과를 기반으로 인천시의 16개 지역에 경찰관과 순찰차를 집중 배치했고, 그 결과 신고 건수는 2018년 같은 기간 대비 666건에서 508건으로 23.7%, 범죄발생건수는 124건에서 112건으로 9.7% 감소했습니다. 경찰청은 범죄위험도 예측 모델은 향후 인천 지역을 대상으로 시범 운영 후 전국으로 확대할 계획입니다.

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