문맥 (context)
어느 지역이 성장 또는 쇠락하는 지역인지를 효과적으로 나타내기 위하여 폐교 또는 신생 초등학교의 현황을 별도로 추출하여 밀도맵(kernel density map)으로 시각화해볼 수 있다. 또한 어떤 지역에서 초등학교가 폐교되고 있는지 또는 신설되고 있는지를 확인하기 위하여 연차별로 시각화하는 것도 방법이다. 더 나아가 최근 4년간 폐교된 또는 신설된 초등학교가 어느 지역에 많이 분포하고 있는지 파악하기 위하여 통합하여 시각화할 필요도 있다. 폐교된 초등학교의 분포와 신설된 초등학교의 분포가 어떻게 다른 패턴으로 나타나고 있는지를 알아볼 필요가 있는데, 공간통계기법인 최근린통계량(Nearest Neighbor Statistic)을 이용하여 객관적으로 분석할 수 있다. 최근린통계량은 폐교된 또는 신설된 초등학교에서 가장 가까운 초등학교의 거리 평균(ro)을 이론적인 거리 평균값(re)으로 나눈 값이다.
최근린통계량(Nearest Neighbor Statistic)을 분석한 결과 최근 4년간(2013-2016) 신설된 초등학교는 매우 강한 군집현상을 보이는 반면, 폐교된 초등학교는 골고루 분포하고 있는 것으로 나타났다. 신설된 초등학교의 분포특성을 최근린통계량으로 계산한 결과 0.38521로 나타났으며, 이는 특정지역에 집중되어 있음을 의미한다. 반면, 폐교된 초등학교의 최근린통계량은 0.82037로 전 지역에 걸쳐 상당히 분산되어 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과가 주는 의미는 초등학교의 폐교는 저출산 문제와 연결되어 전국에서 골고루 나타나고 있는 반면, 신설되는 초등학교는 세종시, 신도시 및 혁신도시 등에서 집중적으로 나타나고 있다는 것이다. 이러한 패턴이 지속될 경우 전국적으로 많은 초등학교가 지속적으로 폐교될 것으로 보이며, 저출산 고령화의 지속과 더불어 지역의 인구유출에 따른 세수부족과 인프라 관리의 어려움 등 많은 지역문제가 발생할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 국책연구에 필요한 정보환경으로 공간지식플랫폼을 구축하였다. 공간지식플랫폼의 유용성과 활용성 검증을 위해 전 지역의 신설 및 폐교 초등학교의 현황자료를 토대로 지오코딩, 시각화, 분석을 수행하였다. 그 결과 최근 4년간 어느 지역이 성장 및 쇠락하고 있는지 효과적으로 비교할 수 있었다. 공간지식플랫폼 시범활용을 통해 유용성을 확인한 것은 다음과 같다. 첫째, 그룹기반의 공유 범위설정으로 수집한 자료를 등록 후 공유가 편리하였다. 둘째, 초등학교 주소처럼 위치를 가지고 있는 정보를 지도에 표시하기 위한 지도정보로 변환하는 지오코딩 서비스를 제공하였다. 또한 데이터셋에 등록된 자료를 바로 불러올 수 있었다. 셋째, 지오코딩 된 연차별 자료를 지도로 시각화해주는 기능이 서로 연계되어 있었다. 넷째, 통계분석 도구인 R을 이용하여 시각화뿐만 아니라 최근린통계량과 같은 공간분석도 실시하였다.
이처럼 공간지식플랫폼을 활용하여 여러 연구진이 시공간의 제약 없이 자료를 공유하고, 지오코딩과 시각화 및 분석기능 연계로 가공 및 융합 시 시간을 절약할 수 있었다. 또한 연구하는 과정에서 분석결과를 공유할 수 있기 때문에 연구결과에 대해 보다 원활한 소통을 가능하게 하였다. 하나의 시범사례인 신설 및 폐교 초등학교의 시공간패턴 분석으로 공간지식플랫폼의 유용성과 활용성을 모두 검증하는 것에는 한계가 존재할 수밖에 없다. 이를 보완하기 위해 공간지식포럼 구성원들에게 공간지식플랫폼 시연 후, 설문조사를 실시하여 평가하고 개선사항에 대해 검토하였다. 단순 기능 및 인터페이스 요구, 시스템 용어 정리 등과 같은 것에서 타 플랫폼과의 역할 구분, 운영제도 마련, 더 나아가 협업에 대한 사용자 인식 변화까지 심도있게 논의하였다. 공간지식포럼 구성원뿐만 아니라 공간지식플랫폼의 존재를 인식하고 있는 연구자들의 기대가 매우 클 것이라는 것도 확인하였다. 앞으로 공간지식플랫폼이 개선되고 더욱 발전하기 위해서는 다양한 전문가들이 공간지식플랫폼을 활용하여 국책연구를 수행하고, 그 협업과정에서 발생하는 문제점을 추후 수정 및 보완해 나가야 할 것이다.
공간지식을 공유하고 관리하기 위한 기술은 컨텐츠 관리 시스템(CMS)를 기반으로 하여 산재되어 있는 다양한 공간지식을 효과적으로 관리하고, 공유하여 공간지식의 확산에 효과적인 기술이다. 기존의 웹에서 활용되고 있는 다양한 자료들인 비공간데이터를 관리하는 대표적인 서비스인 ‘WordPress’, ‘concrete5’ 와 지리공간정보 컨텐츠를 관리할 수 있는 ‘Drupal’, ‘Carto’, ‘GeoNode’ 등은 온라인을 통해 웹페이지 어디에서든지 생성된 자료를 공유하고, 협업을 유도할 수 있다. 지오코딩 서비스는 비공간 데이터를 공간화하여 공간지식을 창출하는데 매우 중요한 기술임을 확인하였다. 결론적으로 정보기술 동향을 통해 효율적인 협업 및 공간지식 창출에 대한 기술이 상당 수준 이상으로 발전해온 것을 확인할 수 있다.
연구과정에서는 통계자료, 공간자료, 행정자료 및 빅데이터 등 정형, 비정형의 다양한 자료를 처리하고 분석할 필요하기 때문에 통계, 지리공간정보체계(GIS) 및 빅데이터 시스템 등 다양한 SW를 활용해야 한다. 또한 이러한 자료를 통합적으로 분석할 수 있는 도구와 그 결과를 온라인으로 공유하여 소통할 수 있는 수단도 필요하다. 뿐만 아니라 지식을 협력적으로 창출하고 공유하기 위한 위키와 컨텐츠관리시스템(Contents Management System)도 필수적이다. 이렇듯 다양한 SW는 연구과정을 자연스럽고 편리하게 수행할 수 있도록 서로 자료, 정보, 지식을 주고받을 수 있도록 연동해야 한다. 따라서 본 연구에서는 DB공유, API활용 등 다양한 방법으로 연동하는 방법을 제시하였다.
본 연구에서 추구하고 있는 성공적인 협업이란 공간지식플랫폼을 통해 복잡한 국책연구를 효율적이고 효과적으로 수행하여 새로운 공간지식을 창출하는 것이다. 공간지식은 다양한 통계, 행정, 빅데이터 등의 수치 데이터와 행정동 경계, 연속수치지도 등의 지리공간자료를 융합 후, 시각화 및 분석을 통해 창출된다. 따라서 공간지식을 창출하는 융합기술은 협력적 국책연구의 협업을 지원하는 핵심 기술이라 할 수 있다. 문자형 주소 데이터와 행정동 경계를 융합하여 지리공간자료로 만들기 위해서는 두 가지 방식이 필요하다. 먼저 지도상의 지번위치에 해당하는 좌표값으로 변환해주는 지오코딩이 필요하다. 다음으로는 변환된 데이터를 조인(Join) 작업을 통해 두 데이터를 결합하는 과정이 필요하다. 조인은 크게 공간 조인(Spatial Join)과 속성 조인(Attribute Join)으로 나눌 수 있다. 공간 조인은 공간적으로 가까운 거리기준으로 테이블을 결합하는 작업이고, 속성 조인은 같은 속성값을 기준으로 테이블을 결합하는 작업이다. 좌표값을 가지고 있지 않던 수치데이터에 좌표값을 부여하고, 이를 공간조인 혹은 속성조인을 통해 결합하는 것이 융합이라고 할 수 있다.
유럽 시민 발의는 EU시민 중 유럽의회의 투표 연령을 넘은 국민이면 누구나 법률 제안 및 지지가 가능하다. 유럽 시민 발의의 절차는 첫째, 최소 서로 다른 7개 국가에 거주하고 있는 EU시민 7명으로 구성된 ‘시민위원회 (Citizen’s committee)’를 조직해야 한다. 이 시민위원회는 법률안이 처음 제시되어 최종적으로 받아들여질 때까지의 모든 과정을 관리하게 된다. 둘째, 시민위원회에서 법률안을 서면 혹은 온라인으로 제출하면 여러 가지 기준에 따라 법률안이 평가 받는다. 셋째, 수집한 지지 서명을 각 국가의 국가 기관으로부터 성공적으로 승인 받으면 이 법률안은 집행위원회에 제출된다. 넷째, 집행위원회에서 법률안 검토 후 답변을 하며, 시민위원회와 집행위원회 대표들이 만나 법률안에 대해 자세하게 이야기를 나누게 된다. 시민위원회에게는 유럽의회 공청회에서 법률안을 소개할 기회가 주어진다. 마지막으로 집행위원회에서 법률안을 최종 승인하면, 입회 절차가 시작된다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
최근 4년간(2013-2016) 신설된 초등학교와 폐교된 초등학교의 최근린통계량 수치는 각각 얼마이며, 각 수치가 의미하는 분포 특성은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation최근 4년간 신설 및 폐교된 초등학교의 최근린통계량 값과 그에 따른 분포 특성을 추출해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction문맥에서 신설 초등학교와 폐교 초등학교의 최근린통계량 수치와 관련된 문장을 찾는다.
- 신설된 초등학교의 분포특성을 최근린통계량으로 계산한 결과 0.38521로 나타났으며
- 폐교된 초등학교의 최근린통계량은 0.82037로
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3근거 선택
evidence_selection신설 초등학교의 수치(0.38521)와 의미(특정지역에 집중), 폐교 초등학교의 수치(0.82037)와 의미(전 지역에 걸쳐 상당히 분산)를 선택한다.
- 0.38521로 나타났으며, 이는 특정지역에 집중되어 있음을 의미한다.
- 0.82037로 전 지역에 걸쳐 상당히 분산되어 있음을 알 수 있었다.
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4논리 통합
logical_integration추출된 두 데이터 세트를 비교하여 신설 초등학교는 특정 지역 집중형이고, 폐교 초등학교는 분산형임을 정리한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation신설 초등학교의 최근린통계량은 0.38521로 특정 지역에 집중된 분포를 보이며, 폐교 초등학교의 최근린통계량은 0.82037로 전 지역에 상당히 분산된 분포를 보인다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 명시된 수치와 분포 특성을 결합하여 최종 답변을 작성한다.
근거 (evidence)
- 신설된 초등학교의 분포특성을 최근린통계량으로 계산한 결과 0.38521로 나타났으며
- 폐교된 초등학교의 최근린통계량은 0.82037로
- 0.38521로 나타났으며, 이는 특정지역에 집중되어 있음을 의미한다.
- 0.82037로 전 지역에 걸쳐 상당히 분산되어 있음을 알 수 있었다.
최종 답변 (final_answer)
신설된 초등학교의 최근린통계량은 0.38521로 특정 지역에 집중되어 있는 분포 특성을 보이며, 폐교된 초등학교의 최근린통계량은 0.82037로 전 지역에 걸쳐 상당히 분산되어 있는 분포 특성을 보인다.