목적 : 본 연구는 상대가치점수를 기반으로 하는 국내 건강보험수가의 행위별 수가제가 국제 기능･장애 및 건강에 대한 분류(International Classification of Functioning, Disability and Health; ICF)의 건강 개 념에 적합한 비용을 지출하고 있는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 2003년-2013년 건강보험 및 의료급여권자 중 인구전체를 대표하는 100만 명의 샘플인 국민 건강보험공단의 건강보험 표본코호트 자료를 이용하였다. 건강보험요양급여비용의 이학요법료 중 제3절 전문재활치료료에 해당하는 행위들을 건강보험심사평가원에서 제시한 행위정의에 따라 신체기능과 활동 및 참여로 분류한 후 청구 통계량을 비교분석하였다. 결과 : 국내 재활치료 수가체계는 독립적인 일상생활활동, 활동/참여 그리고 가정이나 사회로 복귀를 통한 삶의 질 향상이라는 ICF의 건강 및 재활의학의 개념을 반영하지 못하고 있다. 또한, 환자의 상병군, 중 증도에 따른 재활치료의 효율적 수행을 위한 급성기–아급성기(회복기)-만성기의 재활의료체계가 정립되어 있지 않음을 확인하였다. 결론 : 재활치료의 효율적 수행을 위해서는 급성기- 아급성기(회복기)- 만성기의 재활의료체계가 정립되어야 하고 재활의료체계 내에서 의료기관 종별 역할이 구분이 필요하다. 이와 함께 적절한 재활치료 보험수가 체계 그리고 심사기준의 신설 및 개선이 필요하다.

정부에서는 발주하고 관리하는 정보화 사업은 년 3조원 규모로, 이러한 정보화 사업은 대부분 사업수행 업체가 제출한 제안서를 분야별 전문가들에 의해 평가를 진행한 후 사업 수행자를 선정하게 된다. 제안서 평가는 제시된 평가기준에 의해 평가위원의 정성적 판단에 따라 점수를 부여 하고 있으나, 실제 평가위원이 어떠한 부분에 중점적으로 관심을 가지고 점수를 부여하는지는 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 평가위원의 제안서 평가 시 어떠한 요인이 평가점수 부여에 영향을 미치는지 분석 하고자 한다. 연구를 진행하기 위해서는 평가를 진행하는 평가위원을 직접 대면 조사를 통해 자료를 수집해야 한다. 그러나 평가위원 명단이 보안상 공개되지 않아서 조사에 현실적으로 어려움이 있고, 또한 설문조사 등으로 직접 조사하기에는 부적절한 측면이 있다. 본 연구에서는 온라인 평가시스템에 등록된 평가위원의 평가의견(Text) 분석을 통해 요인을 분석 하고자 한다. 데이터 분석 도구인 R을 이용하여 온라인 평가시스템에 등록된 평가의견에서 형태소를 추출, 평가에 영향을 줄 수 있는 주요 요인과 극성을 나타내는 Keyword 사전을 구축 하였고 주요 요인을 이해력, 수행력, 관리력 3개의 차원으로 분류 하였다. 이를 통해 평가위원이 실제 입력한 점수와 주요 요인, 극성 조합에 의해 산출된 점수가 어떠한 상관 관계가 있는지 분석하기 위하여 회귀 분석을 실시, 주요 요인들이 평가 점수에 미치는 영향도에 대한 신뢰도를 검증할 계획이다. 본 연구의 결과는 비정형 형태로 입력된 의견을 실제 평가결과 점수로 수치화 할 수 있는 방법론 수립의 기초가 될 것으로 기대 한다.

교통 분야의 빅데이터 수집 및 활용은 기존에 명확하게 제시하지 못했던 다양한 분야의 연구를 가능하게 하고 있다. 특히 내비게이션 등의 개별차량 주행데이터의 경우 운전자가 주행을 시작한 시점부터 종료 한 시점까지의 주행시간과 거리, 경로 등의 데이터 수집이 가능하기 때문에 보다 다양한 분석과 정확한 결과 제시가 가능한 양질의 데이터라 할 수 있을 것이다. 기존의 경우 권역별 통행특성을 파악하기 위해 고속도로 VDS 교통량과 영업소별 통행량 자료 등을 활용하였으나, 해당 자료의 경우 고속도로를 주행한 차량에 한정되고 차량의 기점과 종점이 고속도로 영업소로 제한되기 때문에 세부 권역별 차량의 통행특성을 파악하는 것에 한계가 있으며, 운전자가 실제 주행한 총 통행시간과 휴식여부 등을 파악하는 것에도 한계가 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 극복하기 위한 방안으로 SK텔레콤 Tmap(내비게이션)을 사용하여 하계휴가기간(2017년 7월 31일∼2017년 8월 6일) 중 수도권에서 강원권으로 이동한 개별차량의 주행데이터를 수집하여 기종점간 평균 통행시간, 고속도로 경로선택, 평균 휴식시간 등을 분석하였다. 하계휴가 기간 중 Tmap을 사용하여 수도권과 강원권(속초, 양양, 강릉, 동해, 삼척)을 이동한 통행은 총 109,621통행이며, 이중 수도권에서 강원권으로 이동한 통행이 총 50,648통행이고 해당 차량들의 평균 통행시간은 205분, 강원권에서 수도권으로 이동한 통행은 총 58,973이고 해당 차량들의 총 통행시간은 217분으로 검토되었다. 이밖에 위에서 수집된 통행량을 수도권 5개 권역(경기 남부/북부, 서울 강남/강북, 인천)과 강원권 3개 권역(속초·양양, 강릉, 동해·삼척)으로 구분하고 각각의 권역별 통행량을 기준으로 주요 이동경로와 통행시간 등의 상세분석을 시행하였으며, 분석기간 중 서울양양고속도로를 이용하여 경기 북부에서 속초·양양으로 이동한 통행량이 6,290통행으로 가장 높은 통행량을 나타냈으며, 해당 차량들의 평균 통행시간은 약 173분인 것으로 나타났다

This study was aimed to find yield prediction model of Italian ryegrass using climate big data and geographic information. After that, mapping the predicted yield results using Geographic Information System (GIS) as follows; First, forage data were collected; second, the climate information, which was matched with forage data according to year and location, was gathered from the Korean Metrology Administration (KMA) as big data; third, the climate layers used for GIS were constructed; fourth, the yield prediction equation was estimated for the climate layers. Finally, the prediction model was evaluated in aspect of fitness and accuracy. As a result, the fitness of the model (R2) was between 27% to 95% in relation to cultivated locations. In Suwon (n=321), the model was; DMY = 158.63AGD –8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24 (DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days). Furthermore, DMY was predicted as 9,790±120 (kg/ha) for the mean DMY(9,790 kg/ha). During mapping, the yield of inland areas were relatively greater than that of coastal areas except of Jeju Island, furthermore, northeastern areas, which was mountainous, had lain no cultivations due to weak cold tolerance. In this study, even though the yield prediction modeling and mapping were only performed in several particular locations limited to the data situation as a startup research in the Republic of Korea.

정보통신기술 고도화에 따라 스마트폰, 웨어러 블 기기, IoT 등 각종 정보통신기기를 통한 개인 정보의 처리가 일상적으로 이루어짐에 따라 대용 량의 데이터를 신속하고 다양하게 분석해서 유의 미한 통찰을 도출하는 빅데이터의 활용에 대한 사 회적 관심이 증가하고 있다. 특히 빅데이터는 이 용자의 행태정보를 기반으로 개인의 취향 등 이용 자가 직접적으로 제공하지 않은 정보까지 분석함 으로써 개인화된 맞춤형 서비스의 제공에 매우 유 용할 것으로 기대되고 있다. 그러나 이와 같은 행 태정보 기반의 빅데이터 처리는 수집 사실을 이용 자가 명확히 인지하기 어렵고, 분석 결과가 이용 자가 원치않는 민감한 정보일 수 있으며, 보다 유 의미한 결과 도출을 위해 외부의 정보와 결합하는 경우 식별 가능성이 높아지는 등 이용자의 프라이 버시 침해에 대한 우려 또한 높은 실정이다. 그러나 현행 개인정보보호 관련 법률은 빅데이 터의 주요 분석 대상인 행태정보와 같은 비정형 데이터의 처리가 아닌, 성명, 주민번호, 연락처 등 의 인적사항 중심의 정형 데이터에 대한 보호조치 중심으로 규정되어 있어 빅데이터를 위한 규제로 는 적합하지 않은 부분이 많다. 특히 행태정보의 활용이 활발한 온라인 광고 플랫폼에는 인적사항 에 대한 정보는 적재되지 않아 더욱 적합하지 않 다. 이와 관하여 방통위는 온라인 광고 가이드를 배포하였으나 기존 개인정보보호 법제가 수정되 지 않는 이상 근본적인 한계가 있다. 이에 동 논문에서는 빅데이터 사회에서의 개 인정보의 보호 및 활용에 대한 조화로운 균형을 위해 세 가지의 법제 개선 방안을 제시하였다. 첫 째, 개인정보의 법적 개념 및 정의를 수정해야 한 다. 개인 식별이 분명한 인적 사항 중심의 개인정 보와 개인 식별 가능성이 거의 없거나 낮은 행태 정보로 구분하여 규정하고 각각 다른 규제 체계 를 적용해야 한다. 둘째, 행태정보를 기반으로 빅 데이터를 분석한 경우 민감한 추론의 도출을 제 한해야 한다. 셋째, 행태정보 기반의 빅데이터 분 석 및 서비스 활용에 대한 이용자의 사후 통제권 을 보장해야 한다. 고도화된 정보통신사회에서 빅데이터의 분석은 사회적 효용을 위해서 필수불 가결하지만 현행 개인정보보호 법규 체계에는 보호와 활용 어느 한 쪽도 효과적으로 대응하지 못 하고 있으므로 개인정보 보호에 대한 인식 전환 이 필요하다.

최근 4차 산업혁명의 주요 변화동인 중 하나인 “빅데이터” 기술을 활용하여 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 이루 어지고 있다. 선박이 운항 하면서 발생되는 데이터에는 1해리 당 소모연료량, 엔진출력, 대지속력, 대수속력, Main Engine RPM, FOC, SFOC, DFOC 등의 여러 지표가 있다. 본 논문에서는 Gathering 데이터간의 민감도를 분석 하여 각 변수들간의 영향력을 판단하여 선박 운 항 관련 에너지효율에 대한 주요 변수를 분석 하고, 분석 기법 중 수학 모델을 이용한 근사 모델을 생성 하여, 실측 데이터와 예측결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 빅데이터 분석 기술을 활용하여 운항 선박의 에너지효율 관련 변수 간 민감도 확인, 근사모델을 이용한 연비 관련 지표 예측에 활용 할 수 있는 가능성을 확인 하였다. 핵심용어

최근 관광여가를 목적으로 하는 고속도로 이용자가 증가하고 고속도로의 기능 역시 통행기능 외에 관광, 여가, 문화교류의 개념으로 확대되는 등 고속도로의 이용목적 및 패턴변화에 따라 고객들의 쾌적한 고속도로 환경 조성 및 경관관리에 대한 요구가 증가하고 있다. 반면 한국도로공사의 조경 관리 및 경관관리의 경우 조경관리 기계화 확대시행, 직선구간 경관다양화, 자생수목의 관리방법 개선, LID 기법확대, 통일희망나무 프로젝트, 졸음쉼터 확충 등 다양한 형태로 조경 및 경관관리 등을 시행하고 있으나 고속도로를 이용하는 이용자의 요구를 해결하지 못하고 있으며, 실정이다. 이에 본 연구에서는 이용자의 설문과 소셜분석을 이용하여 이용자의 요구를 분석하였으며, 고속도로 조경담당자의 설문을 통해 고속도로공사의 빅데이터 활용방안을 제시하고자 하였다. 소셜분석의 경우 K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr/)에서 제공하는 소셜분석을 이용였으며, 검색일자는 2016년 12월 03일로 검색일을 기준으로 1년으로 설정하여 조사하였다. 조사 시 키워드는 각각 블로그, 뉴스, TWITTER등 웹 또는 SNS에서 한국도로공사, 고속도로, 고속도로 조경을 검색하여 분석하였다. 또한 이용자의 인식도 및 만족도를 파악하기 위하여 2016.10.31.~2016.11.09.간 고속도로 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. “한국도로공사”에 대한 소셜분석 결과 1년간 한국도로공사에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 5,348건, TWITTER에서 119건, 블로그에서 127건이 언급되었다. 연관된 단어로는 스포츠 리그관련 및 정책에 연관된 단어가 대부분 차지하고 있었다. “고속도로”에 대한 소셜분석 결과 뉴스에서 22,948건, TWITTER에서 7,026건, 블로그에서 2,025건이 언급되었으며, 관련 키워드로는 통행료 및 정책, 소음구간, 소음구간 공원화, 방음터널 위 공원에 관련된 키워드가 주를 이루었다. “고속도로 조경”의 분석결과 고속도로조경에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 432건에 불과하였으며, 블로그에서 23건이 언급되었다. 연관된 단어로는 지명 관련 부동산 및 신 도로개통에 연관된 단어가 대부분으로 조사되었다. 설문을 통한 이용자의 인식도 및 만족도는 I.C / J.C, 휴게소, 요금소, 터널, 옹벽, 노선, 중앙분리대 등으로 우선 순위가 정해졌으며, 공간별 종합 분석 결과 휴게소와 요금소에서 인식도, 중요도, 만족도가 모두 높은 것으로 분석되었다. 고속도로 관련 소셜분석결과 고속도로 이용자가 아닌 주변 주민의 요구 특히 소음과 노선 및 부동산에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 이용자 설문의 경우 휴게소, 요금소에서 높은 관심도와 만족도를 보였으며, 노선과 옹벽에서 낮은 만족도를 보였다. 옹벽의 경우 인식도는 높았지만 만족도가 낮아 관리수준을 상향 조정해야 할 것으로 분석되었다. 설문결과 노선의 경우 낮은 인식도를 보였으나 소셜분석에서는 조경 관리 관련 키워드가 상당부분 차지하고 있는 것으로 분석되었다. 이는 기존 이용자 중심의 조경실시 설계가 이용자 외 고속도로 주변 주민을 함께 고려한 설계와 시공이 필요할 것으로 분석되었다. 고속도로 조경 식물의 하자율 빅데이터 분석은 한국도로공사에 축적된 데이터를 기반으로 연도별 하자공사 시행에 따른 하자량과 하자율을 도출하였다. 하자율에 영향을 미칠것으로 판단되는 기상요소의 경우 각 지역의 기상청 자료를 활용하여 하자발생년도의 각 월별 평균 기온, 월별 강수량, 누적 강수량, 월별 최고기온, 최저기온의 데이터를 분석에 활용하였으며, 하자보수공사 시행시기에 맞추어 춘계와 추계로 구분하였다. 지역 구분의 경우 기존의 데이터를 토대로 본부별로 구분하여 분석을 실시하였다. 춘계 하자발생요인으로는 전해 12월부터 당해 1~2월의 동계기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하였고 추계 하자발생요인으로는 당해 6,7,8,월의 기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하여 하자율과의 상관관계 분석을 실시하였다.

This study shows the content production of mobile baseball games. In 2013, mobile games accounted for 23.9% of domestic games, and the global mobile game market is expected to grow to $30.3 billion by 2015. This study examines trends and characteristics of the mobile game industry. Also, this study intends to show mobile game rankings, reproduce the enthusiasm of professional baseball games through mobile games, participate in games to utilize leisure, and contribute to the mobile game industry. Currently, there is Magumagu of Netmarble as a mobile baseball game. By differentiating with mobile Magumagu, this study attempts to produce various and interesting short plays of AI, UI, and FSM from webtoon contents to engage in the realism of mobile baseball games, and to improve the productivity of the mobile game industry. Therefore, we intend to promote the game industry and activate game production contents.

Agrometeorological information used in agriculture field depends heavily on productivity in accordance with analysis and forecasting accuracy. In this study, we used necessary weather information for potato crops during the growing season and developed a decision support system to help farmers' management activities. The core of the solution is to utilize the real-time weather data observed in my field. By using application weather information in agricultural field rather than simple weather information transmission, we understood control effect through various pest information services. These ICT (Information & Communication Technologies) solutions in the field of weather-based agriculture provide appropriate intention information for growing crops, thus it is expected that effective control will reduce the risk of insect pests and reduce direct costs of farmers. In addition, it is expected that it will contribute not only to reduce soil pollution but also to safe food production by controlling indiscriminate use of pesticides properly.

As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model’s key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.

이 연구는 뉴스 미디어 환경 변화에 대응하기 위해 연합뉴스가 빅데이터 저널리즘을 어떠한 방식으로 활용해야 하는지에 관하여 심층 분석하였다. 이를 위해 연합뉴스 기자들과 빅데이터 저널리즘 전문가들을 대상으로 뉴스 미디어 환경 변화, 변화하는 연합뉴스의 위상과 전략, 빅데이터 저널리즘의 필요성과 활용방안에 관한 심층인터뷰를 실시하였다. 연구결과, 미디어 환경의 변화는 소비자들이 뉴스 생산에 적극적으로 참여할 수 있는 토대를 마련해 주었지만 불확실한 뉴스 유통이나 선정적 기사 양산, 언론의 신뢰도 하락 등 심각한 부작용을 초래하고 있었다. 연합뉴스는 언론사들을 대상으로 하는 도매상 역할과 일반 독자들과 만나는 소매상 역할을 동시에 맡게 되었고, 이에 따라 속보 외에도 일반 독자들의 요구에 맞춘 새로운 기사의 형식과 내용을 시도하는 전략 수정이 요구되고 있다. 저널리즘의 신뢰성과 공정성을 회복하기 위한 혁신 방안 중 하나로 제시된 빅데이터 저널리즘은 탐사보도, 지역보도 등에 활용될 수 있을 것으로 분석되었고 이를 위한 선결 과제로 전담 부서와 인력 확충, 기자 교육 프로그램 마련, 공공 데이터 확보 등이 실무적 차원으로 제시되었다.