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- 저자 : 유승의(Ryu SeungEui) (검색결과 2 건)
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지역사회 통합돌봄(Community Care) 지원을 위한 생활권역 구축 연구
이태헌(Lee, Taihun),정하영(Jeong, Hayeong),유승의(Ryu, Seungeui),김현종(Kim, Hyunjong) 한국지역개발학회 2021 한국지역개발학회 학술대회 Vol.2021 No.11
The Integrated Community Care Leading Project is to create an environment in which individuals in need of care can receive continuous medical care and help for all aspects of life while living in the familiar environment they used to live in. The aim of this study is to define a concept of living zone of urban planning in accordance with ‘integrated community care’ and apply to meet the minimum physical conditions that enable daily community care. In order to apply the concept of ‘living zone for integrated community care ’ to concrete reality, GIS analysis was conducted to identify the current related facilities in Busanjin-gu and examine the formation of the living zone. Based on the results of the GIS analysis, this study proposed a baseline of formation of a living zone and presented policy implications by indicating a guideline for facilities that were insufficiently identified within the living zone.
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김현종(Kim HyunJong),이태헌(Lee TaiHun),유승의(Ryu SeungEui),김나랑(Kim NaRang) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.3
정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다. For government and public institutions, civil complaints containing direct requirements of citizens can be utilized as important data in developing policies. However, it is difficult to draw accurate requirements using text mining methods since the nature of the complaint text is unstructured. In this study, a new method is proposed that draws the exact requirements of citizens, improving the previous text mining in analyzing the data of civil complaints. The new text-mining method is based on the principle of Co-Occurrences Structure Map, and it is structured by two-step association analysis, so that it consists of the first-order related word and a second-order related word based on the core subject word. For the analysis, 3,004 cases posted on the electronic bulletin board of Busan City for the year 2016 are used. This study’s academic contribution suggests a method deriving the requirements of citizens from the civil affairs data. As a practical contribution, it also enables policy development using civil service data.
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