• IS-088
국민청원 데이터에 기반한 SW분야 이슈 분석
    • 국민청원은 2017년 정부의 출범 이후 줄곧 주요 사회이슈의 출발점으로 작용하며 대중 및 언론의 주요 관심사가 되어 왔다. 서비스 개시 이래 월 평균 17,000건의 청원이 꾸준히 등록되고 있으며 여론의 향방을 파악하는 근거로 활용되고 있다.
    • 국민청원은 청원이 만료되는 30일간 개별 청원에 대한 국민들의 동의가 20만을 넘는 경우 청와대가 직접 답변을 하게 되어 있다. 그러나 이 답변 기준을 전문 영역인 소프트웨어 분야 청원이 넘기란 어렵기 때문에, 청원의 내용과 무관하게 조명되지 못하는 상황이다. 이런 연유에서 본고는 국민청원에서 소프트웨어 청원을 분류하고 이를 분석하여 주요 청원사례와 소프트웨어 기술에 대한 국민 인식을 정량화 하여 제시하였다.
    • 첫 번째로 빅데이터 분석을 통해 2년간(2017.10.01.∼2019.09.30.) 등록된 소프트웨어 분야 청원 2,050건을 6가지의 대주제(가상화폐, 개인정보, 게임산업, 교육, 기업지원, 생태계)로 분류하였다. 또한 유사도 측정 기법을 통해 각 주제에 가장 잘 부합하는 실제 청원을 탐색하고 이를 검토하여 관련 사례를 요약·정리하였다.
    • 두 번째로 세간에 관심을 받는 소프트웨어 기술 총 4건(인공지능, 빅데이터, 블록체인, 가상현실)과 관련해 국민 관심의 우선순위를 측정하였다. 그 결과 인공지능 및 가상현실은 연구개발, 빅데이터는 교육, 블록체인은 규제에 관련한 국민의 관심이 높은 것으로 나타났다.
    • 본 연구는 대규모 청원 정보를 목적에 맞게 분류 및 요약하여 표면적으로 드러나지 않는 소프트웨어 분야 청원을 종합해 보았다는데 의의가 있다. 이처럼 기존 SW분야 정책 개발 과정에서 상대적으로 간과되었던 일반 국민의 여론을 파악해봄으로써, 과학기술 분야의 국민 의견 수렴을 위한 맞춤형 창구의 필요성을 시사하였다.
  • Executive Summary
    • Since the inauguration of the government in 2017, National Petitions have been a major concern for the public and the media as a starting point for major social issues. Since the launch of the service, an average of 17,000 petitions have been registered on a monthly basis and have been used as a basis for identifying the direction of public opinion
    • The National Petition is to be answered directly by the Blue House if the public's consent to an individual petition exceeds 200,000 for a 30-day period. However, it is difficult to achieve this criterion in the field of software, the area of expertise, so it is not illuminated regardless of the content of the petition. For this reason, this paper quantitatively presents the main cases of petitions and public perceptions of software technology by classifying and analyzing software petitions.
    • First, through the big data analysis, 2,050 petitions registered in the software field for two years (2017.10.01. ~ 2019.09.30.) Are subject to six major themes (virtual currency, personal information, game industry, education, corporate support, ecosystem). In addition, the similarity measurement technique was used to explore the actual petitions that best fit each subject, and related cases were summarized and organized.
    • Second, we measured the priorities of the public's attention with respect to four software technologies that are of great interest (artificial intelligence, big data, blockchain, virtual reality). As a result, AI and virtual reality showed high interest in R & D, big data in education, and blockchain in regulation.
    • The purpose of this study is to classify and summarize large-scale petition information according to the purpose, and to synthesize the petitions that are not apparent on the surface. In this way, by understanding the relatively overlooked public opinion in the process of developing policy in the SW field, it suggested the necessity of environment for collecting public opinions in the science and technology field.