누구나 볼 수 있는 서울시의 정보. 이곳에서 확인하자

누구나 편하게 보는 ‘공공데이터’ 여기서 찾으세요

프로젝트나 투자 등 신중한 결정을 위해서 객관적인 정보가 필요하다. 실생활에서도 각종 정보를 참고해 결정을 내린다. 날씨를 보고 입을 옷을 정하고, 운전할 때도 복잡한 도로를 피해 경로를 정하는 것처럼 말이다. 작든, 크든 계획을 짜기 위해 변화하는 세상의 흐름을 파악해야 하는 것이다. 이처럼 데이터는 우리가 지금껏 어떤 길을 밟아왔으며, 앞으로 어디로 나아가야 할지 알려준다. 또한 같은 정보를 보고도 어떤 관점을 가지는 데에 따라, 데이터를 해석하는 방향이 달라지기도 한다. 공공데이터는 우리 사회에 대해 조금 더 이해할 수 있을 뿐만 아니라 미래를 설계하는 데 좋은 참고자료가 되어준다. 서울시 공공데이터를 통해 발전하는 서울의 현주소와 최신이슈를 살펴보자. 1. 도시 발전이 궁금하다면⋯서울연구원 서울연구원 홈페이지 메인화면 ⓒ서울연구원 요즘 서울에서 중요시되는 이슈 및 사업이 궁금하다면 서울연구원 홈페이지(https://www.si.re.kr/)를 검색해 보자. 서울연구원은 도시계획, 건설, 교통, 환경, 교육 등 다양한 분야를 연구하여, 지역성장 및 시민들의 삶의 질을 향상시키기 위한 정책을 마련한다. 월 별로 특집 주제를 정해, 집중적으로 관련 데이터를 소개, 분석하기도 한다. 코로나19 사태에 관한 서울연구원 정책리포트  ⓒ서울연구원 홈페이지 내 ‘정책리포트’ 코너에서는 최근 코로나19가 큰 사회적 문제를 일으킨 것을 반영해 해당 이슈를 다루었다. 리포트에서는 코로나19로 인해 '사회적 거리두기'를 중요시하는 분위기가 형성되었고, 전 세계가 경제적인 타격을 받은 까닭에 서울 경제, 소상공인, 관광업이 어마어마한 피해를 입을 것으로 예상하였다. 최근에 게시된 3월 ‘서울이슈크리에이터’에서는 서울시 내 안전사고 현황을 분석하고, 앞으로의 방안을 소개하였다. 내진설계 의무 대상 확대, 빅데이터 기반 재난예측 시스템 등 안전사고에 대한 방안과 원인 분석 자료를 보여준다. 1인 가구 식생활을 그래프로 보여주는 서울인포그래픽스 ⓒ서울연구원...
서울시 대중교통 수단 어디에서 가장 HOT할까?

대중교통 타고 서울시민이 가장 많이 찾은 곳은?

#서울시 대중교통 수단, 어디에서 가장 HOT할까? 2019년 서울시 교통 수단별 통행분석 결과 #서울시민에게 없어서는 안 될 서울시 대중교통! 교통 빅데이터를 통해 분석한 2019년 대중교통 이용현황을 함께 살펴볼까요? #서울시 대중교통 작년 한해 하루 평균 이용건수 1,236만건/일 일일 평균 대중교통 이용건수 지하철 601만건/일 버스 517만건/일 택시 113만건/일 따릉이 5만건/일 2018년 대비 자동차 등록대수↓ 3,124,157대 494대 감소(0.02%) 대중교통 이용건수↑ 460,631만건 4,544만건 증가(1.0%) ※자료기준: 버스, 지하철('19.1~12월, 일평균 승차기준), 따릉이('19.1~12월 중 매월 첫째 주 일평균 대여건수), 택시('19.11~12월 중 격일 일평균 승차건수 기준) #서울시민이 한 번 이동시 가장 많이 이용한 대중교통은? 1위 지하철 35.3분 (13.6km) 2위 따릉이 25.1분 (3.5km) 3위 택시 18.9분 (8.6km) 4위 버스 12.7분 (3.2km) 한 번 이동 시 대중교통 이용 횟수: 1.3회 교통비: 1,103원 이동시간: 33.4분(11.1km) #시간대별 통행현황 버스 오전 8~9시 지하철 오후 6시~7시 택시 심야 0시~1시 따릉이 오후 6시~7시 #25개 자치구 교통수단별 통행 이용률 TOP5 버스 1위 강남구 2위 관악구 3위 서초구 4위 성북구 5위 서대문구 지하철 1위 강남구 2위 중구 3위 서초구 4위 송파구 5위 종로구 택시 1위 강남구 2위 송파구 3위 서초구 4위 영등포구 5위 마포구 따릉이 1위 송파구 2위 영등포구 3위 마포구 4위 광진구 5위 강서구 #교통수단별 지점별 통행량 TOP5 버스정류장 1. 2호선강남역 22-012 2. 고속터미널 22-019 3. 미아 사거리역 09-012 4. 경방 타임스퀘어 신세계백화점 19-112(영등포구...
인기 빅데이터 ‘열린데이터광장’에서 찾으세요

골목상권, 키즈카페까지…서울 빅데이터 여기 다 있다!

2020년 1월 15일 서울 열린데이터광장이 개편돼, 다양한 정보를 손쉽게 볼 수 있다 데이터가 곧 경쟁력인 시대입니다. 그러나 전문업체를 통해 자료를 구하기엔 비용이 부담스럽죠. 서울시는 2012년부터 서울 열린데이터광장(http://data.seoul.go.kr)을 통해 서울시 공공데이터를 무료로 제공 중입니다. 골목상권을 분석하거나, 물가정보 확인, 동네 키즈카페 정보 등 다양한 정보를 무료로 찾아볼 수 있는데요. 1월 15일부터는 홈페이지 개편을 통해 좀 더 쉽고 편하게 열린데이터광장을 이용할 수 있게 됐습니다. 새로 바뀐 서울 열린데이터광장, 자세히 안내합니다. 관심도에 맞춘 36종 데이터 선별, 보다 촘촘한 검색필터 제공 서울 열린데이터광장 쉽고 편하게 이용하세요 서울시는 열린 시정 구현과 폭넓은 시민참여를 위한 기반으로서 열린데이터광장을 통해 서울시 공공데이터를 제공 중이다. 2019년 기준 약 5,400여개의 공공데이터를 개방하고 있으며, 이용건수는 약 98억 9,000만 건에 이른다. 그동안 열린데이터광장에 다양하고 많은 정보를 담아내다 보니 홈페이지가 복잡하고, 어렵고, 느리다는 불편함이 있었다. 이번에 이러한 문제점을 개선하여 단순하고, 쉽고, 빠르게 홈페이지를 개편하여 2020년 1월 15일 새롭게 선보인다. 서울 열린데이터광장 홈페이지(http://data.seoul.go.kr) 가장 눈에 띄는 점은 보다 촘촘한 검색필터로 원하는 공공데이터를 빠르게 찾을 수 있다는 것. ‘데이터셋’ 메뉴로 들어가 왼쪽 메뉴바에서 카테고리, 제공유형 등 원하는 조건을 체크하면 원하는 정보가 손쉽게 검색된다. 또 공공데이터와 통계 메뉴도 별도로 구성하여 시민들이 원하는 목적에 맞게 정보를 찾을 수 있도록 했다. 색상도 다르게 적용해 한 눈에 공공데이터인지 통계인지 쉽게 구분할 수 있다. 검색 필터를 이용한 맞춤 검색 찾기 어려운 공공데이터 맞춤형 검색으로 손쉽게 ...
서울시가 2022년까지 6,000개의 공공데이터를 개방한다

서울 공공데이터 개방…빅데이터 시대 취·창업은?

서울시가 2022년까지 6,000개의 공공데이터를 개방한다 서울시가 2022년까지 6,000개의 공공데이터를 개방한다. 또 빅데이터캠퍼스 운영방식을 온라인으로 개방한다. 서울시는 공공데이터 전면개방을 통한 빅데이터 활용 확산을 위해 2012년부터 열린데이터광장을 운영, 데이터 시민개방 정책을 지속적으로 추진해 오고 있다. 10월 말 기준 총 5,400개 데이터가 개방됐으며, 이용인원은 93억 5,000만 건에 달한다. 시는 열린데이터광장 개방데이터를 내년엔 300개가 증가한 5,700개로 확대하고, 2021년까지 총 6,000개 데이터 개방을 목표로 하고 있다. 또한 2016년 7월 개관한 ‘빅데이터캠퍼스’는 시민이 쉽게 접하기 어려운 유동인구, 신용카드 이용, 대중교통 등 서울시가 2013년부터 수집해온 빅데이터 44개, 공간정보 데이터 473개, 열린데이터광장에서 제공하는 약 5,400여개의 빅데이터를 보유·개방하고 있다. 빅데이터캠퍼스는 시민 누구나 방문해 데이터를 자유롭게 활용·분석·이용할 수 있도록 오픈 소스 기반의 분석환경을 제공하고 있다. 시민들이 직접 분석 프로그램을 활용하기 어려운 경우 기본적인 부분을 도와 줄 분석 전문인력도 상주하고 있다. 앞으로 시는 서울시립대를 시작으로 연세대, 고려대, 홍익대, 이화여대 등 빅데이터 관련 일반 대학까지20개 대학을 목표로 빅데이터캠퍼스 분원을 확대해 나갈 예정이다. 아울러 빅데이터캠퍼스는 시민들의 이용편의성과 빅데이터 분석 활성화를 위해 오프라인 운영 방식을 온라인으로 개방해 2021년을 목표로 내년부터 관련 작업에 착수한다. ■ 빅데이터캠퍼스 운영 개요 ○ 마포구 상암동(S-플렉스센터 스마티움동 15층) - 규모(557㎡): 일반분석실(32석), 세미나실(33석), 기타(3석), 분석지원실(7석) ○ 이용 대상자: 모든 개인/법인/단체(캠퍼스 홈페이지를 통한 이용신청) ○ 운영시간: 평일 오전 09:00~오후 06:00(토, ...
# 일과 생활의 균형을 맞추다 교통데이터로 알아본 워라벨 주 52시간근무 시행에 따른 우리의 일상은 어떻게 바뀌고 있을까요?

교통데이터로 알아본 워라밸 “달라진 일상 모습은?”

# 일과 생활의 균형을 맞추다 교통데이터로 알아본 워라벨 주 52시간근무 시행에 따른 우리의 일상은 어떻게 바뀌고 있을까요? # 여가활동은 어떻게 변했을까요? 여가활동 빈도수% (2014년 → 2018년) 매일 77.6% → 81.0% (4.4% 증가) 일주일에 몇번 18.7% → 15.3% 한달에 2~3번 2.7% → 3.1% (14.8% 증가) 한달에 1번 1.1% → 0.6% 평일 여가활동 시간% (2014년 → 2018년) 3시간 미만 39.6% → 44.0% (11.1% 증가) 7시간 미만 58.5% → 55.0% 7시간 이상 1.9% → 0.9% 휴일 여가활동 시간% 3시간 미만 5.9% → 11.1% (14.7% 증가) 7시간 미만 63.5% → 68.5% 7시간 이상 30.7% → 20.3% *자료 : 국민여가활동조사, 2018, 문화체육관광부 여가활동을 매일 즐기는 비율이 4.4% 증가! 평일 3시간 미만이 11.1% 휴일 7시간 미만이 14.7% 증가! 과거에 비해 짧은 시간이라도 자주 여가활동을 즐기는 형태로 변화! # 워라밸의 중요도는 어떻게 변했을까요? 일이 우선 2011년 → 2017년 55.4% → 42.9% (22.6% 감소) 가정이 우선 2011년 → 2017년 11.0% → 14.1% (28.2% 증가) 일과 가정 동등 2011년 → 2017년 33.6% → 43.0% *자료 : 국가통계포털(KOSIS) 일이 우선 22.6% 감소 가정이 우선 28.2% 증가 아직은 일과 가정을 동등하게 여기는 비율이 43.0%로 가장 높음 # 출퇴근 이용패턴은 어떻게 변했을까요? 8:30~9:00 출근비율 2.2% 상승 → 출근시간이 느려짐 18:00~18:30 퇴근비율 19.2% 상승 → 퇴근시간이 빨라짐 9시 이후 출근. 18시 이전 퇴근비율 상승 → 유연근무제 확산 # 업무지역 근무패턴은 어떻게 변했을까요? 출근시 통행비율 증감...
서울시가 빅데이터를 활용하여 수요가 있는 곳을 중심으로 버스노선을 조정한다

서울시, 빅데이터로 ‘시내버스 노선’ 조정한다

서울시는 빅데이터를 활용하여 수요가 있는 곳을 중심으로 버스노선을 조정한다 서울시가 시내버스 전체 노선 354개 중 시민 수요가 있는 곳을 중심으로 ‘시내버스 정기노선’을 조정한다. 교통카드 이용 정보, 버스운행 데이터, 교통‧주거환경 변화 등 축적된 빅데이터를 바탕으로 추진한다는 계획이다. 시간‧구간‧지역별 이동 패턴, 승객 수요 등을 과학적으로 분석해 수요자 중심의 대중교통 서비스를 제공하고 버스 공급의 불균형을 해소한다는 목표다. 정기노선 조정은 시내버스 전체 노선 354개 중 시민‧자치구‧버스조합 등 이해 관계자들이 요구하는 노선 발굴 → 빅데이터 분석 자료와 이해 관계자들의 의견을 수렴해 노선 조정안 마련 → 버스정책시민위원회 심의를 거쳐 추진한다. 버스정책시민위원회는 시민, 운수사업자, 교통전문가, 시민단체 대표, 시의원 등으로 구성된다. ■ 2019 시내버스 정기 노선조정 계획※ 기간 및 대상 : ’19. 9 ~ 12월 / 전체 시내버스 노선 ① 대상 노선 발굴․선정 ② 빅데이터 분석 및 의견 수렴 등 ③ 노선조정 심의및 결과 홍보 ④ 운행 개시 ‣시의원·시민 의견‣자치구 의견‣시 자체 발굴‣운수업체·조합 요청 ‣교통카드 데이터 및노선중복도 등 분석‣이해관계자 의견수렴‣현장 확인·점검 ‣버스정책시민위원회(노선조정분과)심의·의결‣노선조정결과 홍보 ‣사업개선명령 ‣운수업체 운행개시‣사후 모니터링 (9~10월) (10~11월) (11~12월) (12~2020년 1월) 서울시는 이와 같은 절차를 거쳐 변경된 노선을 시민에게 홍보 후 이르면 올 12월부터 운행을 개시한다고 밝혔다. 현재는 각 자치구를 통해 노선 조정에 대한 다양한 시민들의 의견을 수렴 중이다. 이번 정기노선 조정은 이해관계 충돌로 조정되지 못한 노선을 조정하고, 대단지 아파트가 입주하는 등 주거환경과 교통여건이 변화한 곳의 비효율적인 노선을 재편한다. 근로기준법에 따라 주 52시간 근로...
인공지능 등 4차 산업 경쟁력 강화를 위해 개최된 ‘2018대한민국소프트웨어대전’ 서울시 사례

IoT센서‧지능형CCTV‧챗봇…스마트시티 서울 구현

인공지능 등 4차 산업 경쟁력 강화를 위해 개최된 ‘2018대한민국소프트웨어대전’ 서울시 사례 서울시가 정보화 관련 국 단위 조직을 신설한지 올해로 20년이 됐다. 시는 7회 연속 ‘세계 전자정부 1위 도시’라는 위상을 넘어 이제 빅데이터와 ICT 신기술을 기반한 가장 앞서나가는 ‘스마트시티 서울’로 도약하겠다고 13일 밝혔다. 스마트시티 서울의 핵심은 ‘21세기의 원유’로 불리는 빅데이터다. 그동안 ‘정보화’라는 이름으로 올빼미버스, 공공와이파이, 엠보팅 같은 개별 서비스를 제공해온 데 이어 이제는 그동안 구축한 세계 최고의 ICT 기술‧인프라와 누적된 도시‧행정 데이터에 사물인터넷(IoT), 블록체인 같은 4차 산업혁명 핵심기술을 결합해 신성장 동력을 만들고 이전에 없던 새로운 서비스를 제공할 계획이다. 서울시는 13일 서울시청 대회의실에서 이 같은 내용의 ‘스마트시티 서울 추진계획’을 발표했다. ‘스마트시티 서울 추진계획’은 시민 일상과 밀접한 ①행정 ②교통 ③안전 ④환경 ⑤복지 ⑥경제, 6대 분야 총 18개 전략과제로 추진된다. ‘스마트시티 서울 추진계획’은 ①행정 ②교통 ③안전 ④환경 ⑤복지 ⑥경제, 6대 분야 총 18개 전략과제로 추진된다. 스마트 행정 : 서울 전역 5만개 IoT 센서로 도시데이터 수집 첫째, ‘올빼미버스’와 같이 도시 데이터를 분석‧융합해 시민 수요에 맞는 최적의 정책을 수립하는 ‘스마트 행정’을 대폭 확대한다. 5만개 ‘IoT 센서’는 2022년까지 서울 전역에 설치돼 도시 현상(미세먼지, 소음, 바람, 야간 빛 세기 등)과 시민 행동(유동인구, 차량이동 등) 데이터를 수집한다. IoT 센서에서 수집한 도시데이터를 비롯해 기존에 시가 보유 중인 행정데이터를 한 곳에서 저장‧분석‧활용하는 ‘공공 빅데이터 통합 저장소’도 연내 구축한다. 나아가 금융, 유통, 포털, 통신 등 민간 빅데이터와 융‧복합해 공동 활용할 수 있는 ‘민‧관 공동 빅데이터 플랫폼’도 2020년까지 구축한다. ...
기다리고 기다리던 9호선 연장! 9호선 3단계 개통

9호선 3단계 구간 탑승객은 어디로 많이 이동했을까?

# 기다리고 기다리던 9호선 연장! 9호선 3단계 개통 2018년 12월 1일 종합운동장역 이후로 총 8개의 역이 신설되었어요. 그중 석촌역과 올림픽공원역은 환승역 9호선 삼전역(송파구 잠실본동) - 9호선 석촌고분(송파구 삼전동) - 9호선/8호선 석촌(송파구 석촌동) - 9호선 송파나루(송파구 방이2동) - 9호선 한성백제(송파구 방이2동) - 9호선/5호선 올림픽공원(송파구 방이1동) - 둔촌오륜(강동구 둔촌1동) - 중앙보훈병원(강동구 둔촌2동) # 9호선 3단계 직접 수혜지역 송파&강동구 이용변화 대중교통 승객수 증가 90.9만명 → 92.6만명 약 17,000명/일 증가 지하철 승객수 증가 50.5만명 → 54.2만명 약 37,000명/일 증가 버스 승객수 감수 40.4만명 →38.4만명 약 30,000명/일 감소 환승 횟수 감소 대중교통 환승횟수 약 6% 감소 (9호선 개통전 : 2018 11월 22일 목 / 9호선 개통후 : 2018년 12월 13일 목) # 9호선 3단계 이용승객수 총 31,200명 이용 삼전역 - 승차 : 4,925명 /하차 : 4,817명 석촌고분역 - 승차 : 4,335명 / 하차 : 4,211명 석촌역 - 승차 : 4,976명 / 하차 : 3,640명 송파나루역 - 승차 : 3,265명 / 하차 3,255명 한성백제역 - 승차 : 2,038명 / 하차 : 1,868명 올림픽공원역 - 승차 : 4,191명 / 하차 : 5,154명 둔촌오륜역 - 승차 : 928명 / 하차 809명 중앙보훈병원역 - 승차 : 6,453명 / 하차 6,138명 # 9호선 3단계 개통역에서 출발해서 어디로 많이 갔을까요? 도착 행정구역(통행량 분석) 송파구 18.4% 강남구 15.7% 관악구 9.8% 서초구 7.3% 영등포구 7.3% 강동구 5.6% 강서구 4.8% 동작구 4.8% 용산구 2.1% 마포구 2.1% 중구 2% 구로구 1.7% 종로구 1.6% 도착역(...
빅데이터로 알아보는 서울대중교통

서울에서 승객이 가장 많은 버스 노선은?

# 빅데이터로 알아보는 서울대중교통 # 01. 서울대중교통 이용건수 하루에 얼마나 많은 승객이 대중교통을 이용할까요? ① 일일 이용 승객수는? ▷9월 일일평균 버스이용건수는 5.11백만건, 도시철도 이용건수는 4.34백만건임 ▷도시철도 이용승객보다 버스 이용건수가 더 많아요 ② 요일별 이용건수는? (평일, 토요일, 일요일 순) 버스(백만건) : 6.13, 4.49, 3.31 도시철도(백만건) : 5.26, 3.79, 2.7 # 02. 가장 승객이 많은 도시철도역 어느 역에 승객이 가장 많을까요? 요일별 이용객 많은 TOP3역 (1위, 2위, 3위순) 평일 : 강남, 잠실, 홍대입구 토요일 : 홍대입구, 잠실, 강남 일요일 : 홍대입구, 잠실, 고속터미널 추석명절 : 고속터미널, 잠실, 홍대입구 ▷평일은 강남역, 토/일요일은 홍대입구역에 이용승객이 가장 많음 ▷잠실역은 모든 요일에 두 번재로 이용객 많음 ▷추석명절에는 귀경과 나들이를 위해 고속터미널역과 잠실역 이용객 많음 # 03. 버스 일일 운행거리 서울버스가 하루동안 운행하는 거리는 얼마일까요? ① 일일 서울버스 운행거리는? 지구-달 : 384,400km 일일버스운형거리 : 1,592,966km (달까지의 거리의 4.14배) ② 승객들의 일일 버스이용 총거리는? 지구한바퀴 : 43,200km 서울버스승객 총이용거리 : 277,778,995km (지구 527바퀴) # 04. 구별 버스정류장 수 어느 구에 버스 정류장수가 가장 많을까요? 정류장수가 많은 구 TOP5 ▷버스정류장이 가장 많은 지역은 서초구로 총 611개의 정류장이 있음 ▷그 다음은 성북구-강서구-마포구-노원구 순으로 정류장이 많이 설치되어 있음 # 05. 이용객이 가장 많은 버스노선 일일 평균 이용객이 가장 많은 노선은 어떤 노선일까요? 총 이용객 TOP5 노선(1~5위순) 141번 : 40,331 152번 : 38,836 153번 : 38,5...
인공지능 등 4차 산업 경쟁력 강화를 위해 개최된 '2018대한민국소프트웨어대전' 서울시 사례

인공지능(AI) 수사관 도입해 불법대부·다단계 잡는다

인공지능 등 4차 산업 경쟁력 강화를 위해 개최된 '2018대한민국소프트웨어대전' 서울시 사례 서울시가 불법대부, 다단계 판매 같은 민생범죄 수사에 국내 최초로 인공지능(AI) 기술을 도입한다. 빅데이터 기술로 SNS, 블로그 등 온라인 콘텐츠 가운데 불법성이 의심되는 게시글이나 이미지를 실시간으로 수집·저장하고, 이런 불법광고에서 자주 발견되는 패턴 등을 인공지능에 학습시켜 정상적인 게시물과 불법 게시물을 분류하는 것이 핵심이다. 한글파괴를 이용한 불법 콘텐츠 사례 최근 한글을 파괴하거나 은어, 신조어, 기호 등을 활용한 불법 광고물이 인터넷 상에 확산되고 있지만 검색이 어렵고 생성‧삭제가 쉬운 온라인 특성상 증거 수집이 쉽지 않아 수사에 어려움이 있는 실정이다. 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하게 되면, 수사관이 일일이 인터넷 사이트를 방문하거나 검색해서 게시물의 불법성을 판단했던 기존 방식 대신 인터넷 상의 막대한 양의 수사단서를 신속‧정확하게 찾을 수 있게 된다. 단순 반복 업무를 자동화함으로써 수사관의 업무 효율이 더욱 높아질 것으로 기대된다. 서울시는 연말까지 관련 시스템을 구축해 불법 콘텐츠 분류 정확도를 90% 이상으로 끌어올린다는 목표다. 우선 연말까지 불법 대부업, 다단계, 부동산 불법 거래, 상표권 침해행위 등 5개 분야 수사에 적용하고, 내년부터 수사분야를 점진적으로 확대해나간다는 계획이다. 시는 이번 사업을 통해 한글을 파괴하거나 기호나 은어 사용 등 검색을 회피하는 다양한 패턴을 찾아내는 ‘알고리즘’을 개발할 예정이다. 뿐만 아니라 최근 불법광고 내용을 텍스트 형태가 아닌 이미지에 삽입해 검색을 피하는 수법이 증가함에 따라 이미지를 분석해 정보를 추출하는 기술도 추가적으로 도입한다. 한편, 시는 올해 5월부터 수사영역에 인공지능 기술 적용 가능성을 검증하기 위해 불법 다단계‧방문판매 분야를 대상으로 인공지능 알고리즘을 개발하는 시범사업을 실시해 82%의 분류정확도를 확보했다. 즉...