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자료유형
학술저널
저자정보
신대원 (배재대학교) 임재윤 (배재대학교) 문용관 (배재대학교) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제18권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
513 - 524 (12page)

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최근 공공데이터를 활용하여 국내와 해외에서 다양한 웹서비스(Web Service)와 앱 서비스(Application Service) 제공 사례가 증가하고 있다. 전통시장, 공공시설, 날씨, 의료정보, 공매, 주식, 래저, 부동산, 자전거 등의 정보를 제공하고 있으며 이러한 기능에 딥러닝(Deep learning) 기술이 적용되고 있다. 딥러닝 기술의 적용을 통해 합리적 의사 결정 및 표준화된 프로세스를 도출을 통해 국민에게 맞는 행정 서비스 구축과 연구에 활용되고 있다. 이러한 딥러닝 기술 활용에 있어서 공공 데이터 확보가 무엇보다 중요하다. 기존 공공데이터는 오픈API, 표준 데이터셋, 파일데이터(CSV, JSON, XML)로 제공되고 있으며 기관별 공공데이터 등록이 늘어나고 있다. 다양한 경로로 수집된 데이터를 활용하려면 공공데이터 표준화가 필요하며 데이터를 모델에 적용하기 위해서는 데이터를 전환하는 작업 등 사람의 개입이 필요하다. 본 논문에서는 비 표준화 공공기관 데이터를 공공기관 데이터베이스 표준화 지침에 맞추어 전환하는 모델을 제안한다. 공공데이터포털에서 제공하고 있는 공공데이터 공통표준용어를 기준으로 표준화하였고 공공데이터 공통표준용어 사전에 없는 항목은 행정용어표준사전을 참고하였다. 표준화되지 않은 데이터를 seq2seq(Sequence-to-Sequence)를 모델을 활용하여 공공데이터 공통표준용어로 변환하였다. 표준화된 데이터는 공공분야 데이터로 제공되어 다양한 분야에 응용하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
#Public data #Standardization #Data conversion #Public services #Sequence-to-sequence

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