표제지

목차

Ⅰ. NRC Data Issue 2

도시계획 분야 2024년 빅데이터 및 인공지능 활용 전망 / 최준영 2

Ⅱ. NRC Data Insight 5

글로벌 기술 패권의 시대, 국가 바이오 빅데이터 인프라 구축전략 / 이용호 5

공공영역에서 빅데이터와 인공지능 기술개발 / 전종준 8

메타버스 현황과 트렌드 분석 / 남현숙 12

Ⅲ. NRC Data News 15

기계학습 모형을 통한 노동시장 변수 예측 / 방형준 15

데이터 가치 향상을 위한 사례 소개: 범죄통계 DB 개편 중심으로 / 홍원신 18

NKIS 데이터 활용 NDIS 프로그래밍 분석 방법 / 이성진 22

메타버스 현황과 트렌드 분석 / 남현숙 13

〈표 1〉 메타버스 이슈 및 트렌드의 주요 내용 13

기계학습 모형을 통한 노동시장 변수 예측 / 방형준 16

〈표 1〉 신문 기사 제목의 투입 여부에 따른 심층학습 모형의 예측력 16

NKIS 데이터 활용 NDIS 프로그래밍 분석 방법 / 이성진 23

〈표 1〉 NDIS에 수집된 NKIS 데이터 종류 23

도시계획 분야 2024년 빅데이터 및 인공지능 활용 전망 / 최준영 4

[그림 1] 빅데이터기반 인공지능 도시계획기술 개발(최종성과물) 4

메타버스 현황과 트렌드 분석 / 남현숙 13

[그림 1] 7개 계층으로 구성된 메타버스 13

기계학습 모형을 통한 노동시장 변수 예측 / 방형준 16

[그림 1] 훈련데이터 양의 변화에 따른 평균제곱오차 변화 16

데이터 가치 향상을 위한 사례 소개: 범죄통계 DB 개편 중심으로 / 홍원신 19

[그림 1] 데이터 정규화와 변환을 통한 재구성 19

[그림 2] 범죄통계 DB BI 도구 통합 사례(공개예정) 20

[그림 3] 범죄통계 DB 언어모델 학습을 통한 검색 서비스 제공 사례(공개예정) 20

NKIS 데이터 활용 NDIS 프로그래밍 분석 방법 / 이성진 22

[그림 1] NDIS 프로그래밍 분석 화면 22

[그림 2] Jupyter Hub 초기 화면 23

[그림 3] 연구보고서 데이터 속성정보 24

[그림 4] 정기간행물 데이터 속성정보 24

[그림 5] 정책/연구자료 데이터 속성정보 24

[그림 6] DB 접속 예시 25

[그림 7] 시각화 한글 폰트 설정 25

[그림 8] DB 데이터 조회 25

[그림 9] DB 데이터 조회 결과 26

[그림 10] 필요 컬럼에 대한 조회 결과 26

[그림 11] 2010년~2022년 연도별 보고서 발행 수 추출 예시 26

[그림 12] 기본 막대그래프 시각화 예시 27

[그림 13] 막대그래프 시각화 결과 27

[그림 14] 선그래프 시각화 예시 27

[그림 15] 선그래프 시각화 결과 28

[그림 16] 2010년~2022년 분야별 보고서 발행 수 추출 예시 28

[그림 17] 분야별 선그래프 시각화 예시 28

[그림 18] 분야별 선그래프 시각화 결과 29

[그림 19] 2022년 분야별 보고서 발행 수 추출 예시 29

[그림 20] 분야별 발행 비율 및 파이차트 시각화 예시 29

[그림 21] 2022년 분야별 보고서 발행 비율 시각화 결과 30