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학술저널
저자정보
조민수 (포항공과대학교[POSTECH] 산업경영공학과) 김도현 (포항공과대학교[POSTECH] 산업경영공학과) 송민석 (포항공과대학교[POSTECH] 산업경영공학과) 김광용 (근로복지공단) 정충식 (근로복지공단) 김기대 (근로복지공단)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제2권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
17 - 31 (15page)

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빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중 하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전처리, 데이터 탐색 및 이력 데이터 분석, 예측 모델 도출을 포함하며, 프로세스 마이닝 및 데이터 마이닝을 활용한다. 또한, 사례 연구를 통해 본 방법론의 유효성을 검증한다.
#공공데이터 #빅데이터 #고용보험 #데이터 마이닝 #프로세스 마이닝

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참고문헌 (15)

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Breiman, L. / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5~32 google schola Fayyad, U. / 1996 / From data mining to knowledge discovery in databases / AI magazine 17(3):37~54 google schola Kim, G. H. / 2014 / Big-data applications in the government sector / Communications of the ACM 57(3):78~85 google schola Liaw, A. / 2002 / Classification and regression by random forest / R News 2(3):18~22 google schola Provost, F. / 2013 / Data science and its relationship to big data and data-driven decision making / Big Data 1(1):51~59 google schola

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