[NIA] 4차 산업혁명과 빅데이터 전략 - 10대 빅데이터 시범사업 소개 - 우상근, 이준영

[10 대 빅데이터 시범사업 우수사례]

 

 

 

 

*** 출처: [NIA] 4차 산업혁명과 빅데이터 전략 - 10대 빅데이터 시범사업 소개 - 우상근, 이준영

*** 문서:

NF_INSIGHT_Vol6_4차산업혁명과빅데이터전략.pdf

 

 

 

 

1. 서울시 '올빼미 버스'

 

- 심야버스 운행 노선 최적화를 위해 KT의 심야시간대 통화량 데이터와 서울시의 교통량 및 정류장 위치정보를 융합하여 최적의 정류소 위치 선정

 

- 이 사업에서 활용한 데이터는 KT가 보유한 심야시간대 통화 데이터 즉 CDR(Call Detail Record) 데이터로, 자정에서 5시 사이의 서울 시내 유동인구 현황을 파악하여 버스 노선 최적화와 신규 노선 개발에 사용한 것이 주요 내용

 

- KT 서비스 이용자의 심야시간대 통화 위치와 요금 청구를 위해 KT가 보유하고 있는 고객 주소지 정보를 매
칭시켜 심야시간대 시민들의 주요 이동경로를 통계치로 추출한 후 서울시 공공데이터인 버스정류장 위치와 결합하여 최적의 노선을 뽑아낸 것

 

- 서울시 심야버스 노선 선정에서 빅데이터는 합리적이며 과학적인 노선을 선정하는 기준이 되었을 뿐만 아니라 민원에 대한 응답 기준이 되기도 함

 

- 빅데이터 기술은 생활의 편리함 뿐만 아니라 사회 공공의 이익을 위해 누구나 이해하고 받아들일 수 있는 ‘사실상 표준’으로 법과 행정으로 해소되지 않는 시민 사회의 일상적 갈등을 해소하는 역할도 함

 

 

 

 

 

 

2. 교통사고 예보 서비스

 

 

- 교통사고 제보, 사고 기록, 기상 데이터를 분석하여 주요 위치‧시간대별 교통사고 위험도를 평가

 

- 분석된 결과는 ‘교통사고 예보 서비스’라는 방송용 서비스로 개발했고, 대구·부산 교통방송을 통해 매일 시민에게 제공

 

- 교통사고가 사후 보도의 영역이라는 인식을 바꿔 사전에 예보하여 사고율을 줄이고자 하는 것이 가장 큰 목표

 

- 본 사업의 목표를 달성하기 위해서는 기상데이터, 과거 사고발생 건수 등 정형 데이터와 SNS, 문자 교통정보, 사고제보 데이터 등 비정형 데이터를 추가적으로 활용

 

- 위험징후를 좀 더 정교하게 예측하기 위해 ‘베이지안 네트워크’ 기법을 활용. 본 사업에서는 사고발생과 인과관계, 상관성이 높은 구, 동, 월, 요일, 시간, 기후, 강우량의 변수를 활용하여 네트워크를 구성하고 이를 학습에 활용했다.

 

- 교통사고 감소를 위한 사고예보 서비스는 자율주행자동차, 스마트 도로 기술과 연계성이 매우 높다.

 

- 교통사고 예보 서비스 구축 프로세스

 

 

 

 

 

 

3. 대형 의료기관의 빅데이터 활용

 

 

- 병원 내·외부 빅데이터 분석을 통한 다양한 서비스 제시: 인플루엔자 유행 예측 / 심박변이도 기반 심실부정맥 예측 / 입원병상 배정 최적화 / 신종마약류 인지 및 감시 웹서비스

 

- 입원병상 배정 최적화 및 신종마약류 인지·감시 서비스 프로세스

 

 

4. 데이터 기반 점포 평가 서비스  

 

 

- 상가, 부동산 정보와 신용카드 데이터를 지도 정보와 융합하여, 소상공인의 창업, 출점에 유용한 점포 입지 평가·분석 서비스 개발

 

- BC카드가 신용카드 데이터를 제공하고, 감정원이 부동산 가격을 제공

 

- 신용카드 데이터를 통해 점포 매출 추정이 가능하고, 감정원의 데이터를 통해 부동산 가격을 알 수 있다.

 

- 소상공인진흥원으로부터 인허가 개·폐업 정보도 수집하여 점포의 개·폐업 이력까지 들여다 볼 수 있게 되었다.

 

- 이를 통해 상권별, 업종별, 입지별 평가지수를 산출할 수 있게 되었고, 지도 서비스에 매핑하여 원하는 점포에 개업을 해도 되는지 판단할 수 있도록 기준 정보를 제공하였다.

 

- 상권 확인 서비스 개발 프로세스

 

 

 

 

- BC카드 상권 확인 서비스 '스토어 스토리'

 

 

 

 

5. 데이터 기반 수출 올인원(All-In-One) 서비스 

 

 

- 중소‧중견 수출기업을 위한 데이터 기반 품목별 적정 수출 대상 국가 추천 등 맞춤형 컨설팅 서비스 개발

 

- 데이터 기반 수출 올인원(All-In-One) 서비스

 

- KOTRA는 기업데이터, 시장데이터, 사업데이터를 활용한 대상국가와 품목별 점수화, 고객 세분화, 최적의 수출 시나리오 예측 등 고급 통계분석을 수행하였고, 이를 바탕으로 고맞춤형 정보를 제공할 수 있게 되었다. 그래서 고객들은 해외진출 시 필요한 기업의 필수역량, 추천시장 등 KOTRA에서 제공하는 기업 진단 서비스를 받을 수 있게 되었다.

 

- 올인원(All-In-One) 서비스 프로세스

 

 

 

 

 

6. 빅데이터 분석 기반의 외국인 관광사업 지원

 

- 내·외국인 행동 패턴 기반의 중국인 관광 안내서비스와 공공·민간을 위한 관광정보 분석 서비스 개발

 

- KT가 내국인 통화 데이터와 중국인 로밍 데이터를 통해 유동인구 패턴을 분석하고 BC카드 데이터로 소비패턴을 분석하여 관광권역이라는 공간 정보와 융합하였다.

 

- 이 분석 결과를 활용하여 중국인 대상 모바일 애플리케이션인 BC카드의 ‘완쭈안한궈’, 한국관광공사의 ‘한국자유여행’을 통해 위치 기반의 여행지 안내, 여행코스 추천, 인기 가맹점 등을 제공할 수 있게 되었다.

 

- 관광객 트랜드 분석

 

 

 

 

 

7. 해외 감염병 유입 방지

 

- 내국인의 감염병 위험국가 이동패턴을 파악하여 감염병 위험 정보를 적시 제공

 

- 위험국가 방문시점, 국내 도착시점, 병의원 방문시점 등 위험 정보에 대한 단계별 공유

 

- 해외 감염병 유입 방지 프로세스

 

 

 

 

 

데 2016년 11월 KT 로밍 사용자부터 실제 적용되기 시작했다.데 2016년 11월 KT 로밍 사용자부터 실제 적용되기 시작했다.

 

 

 

8. 국내 감염병 발생 조기 예측을 위한 ‘처방 데이터’ 활용

 

- 의약품안전사용정보시스템(DUR: Drug Utilization Review) 데이터를 활용한 감염병별 의약품 처방패턴 분석으로 특정 질병의 발병과 발병 지역을 예측

 

- 예측 알고리즘을 통해 감염병을 신속히 파악하는 조기 대응 시스템 구축

 

 

 

9. 조류 인플루엔자(AI) 확산 대응을 위한 예측 모델

 

- 조류 인풀루엔자(AI) 확산과 발병 농가, 방문 차량 특성별 연관성을 분석하고, 확산 매개체의 핵심인자 도출과 가중치를 부여해 조류 인플루엔자(AI) 확산 예측 모델 개발

 

- 우선 예측 모델을 개발하기 위해 사용된 데이터는 국가동물방역통합시스템(KAHIS)의 축사 방문차량과 농장정보 데이터

 

- 조류 인플루엔자 예측 모델 화면

 

 

 

 

 

 

10. 데이터 기반 경기 모니터링 및 조기경보 체계

 

- 신속한 경기변동 파악을 통해 적시 대응 가능한 민생경제 모니터링 체계 구축

 

- 국가적 재난, 임시공휴일 등에 대한 속보성 민간소비 파급효과 분석 지원

 

- 본 사업은 3단계 프로세스에 따라 개발이 진행되었으며, 지수 산출 자동화, 지수 고도화, 모니터링 시스템을 구축하여 경기를 신속하게 모니터링 하는 것을 목표로 하였다.

 

- 그 중 지수 산출 자동화는 크게 4단계로 나누어져 있다. ‘데이터 집중’ 단계에서는 카드 승인액과 보조 데이터인 여신협회 승인총액, 통계청 데이터를 활용하여 필요 데이터를 집중하고, 그 후 지수모형에 데이터를 대입하여 ‘지수 값을 산출’하게 된다. 산출된 지수는 계절효과를 반영하여 ‘실질화, 계절조정’을 거친 뒤 ‘모니터링 시스템’으로 전송된다. 이러한 자동화 단계를 거친 뒤, 모니터링 시스템에서 지역·업종·소득분위 등 다양한 기준으로 국내 소비동향 지수를 신속하게 볼 수 있게 되었다.

 

- Economy Scanner 서비스 화면