서울시 빅데이터캠퍼스

“분석 활용 데이터 및 분석 도구”

본격적으로 분석에 활용할 데이터로 <꿈나무카드 이용내역, 꿈나무카드 거래 데이터, 편의점 구매내역>을 선정하였습니다.

데이터 전처리에 필요한 분석이용 Tool은 “R, JAVA, 엑셀” 이었으며, 토픽 모델링과 이상치 분석, 데이터 시각화를 통하여 가맹점, 사용자 데이터 비식별화를 하였습니다.

“데이터 수집 및 형태소 분석”

결식아동급식에 대한 이슈 확인을 위해 토픽모델링을 분석방법으로 정하고 크롤링을 통해 언론 기사와 사용자 후기 데이터를 수집하였습니다. 수집된 문서들에서 전처리 작업인 형태소 분석을 통한 자연어 처리를 진행 하였습니다.

형태소 분석 결과를 통합하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘 기반의 토픽모델링을 적용한 토픽 분석을 수행하였고 이를 통해 결식 아동 급식과 관련된 주요 키워드와 이슈들을 파악하였습니다.

“Word Cloud”

비정형 빅데이터 분석을 통해 꿈나무카드 현황을 파악하고 결식아동들이 건강하게 성장할 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 분석을 진행하였습니다.

“R의 LDA 라이브러리 분석결과”

혜택, 동사무소, 서류, 가맹점 등 꿈나무카드의 신청과 사용에 대한 논의가 활발하였고, 예산, 관리, 대책, 복지, 교육 등 정부 정책적 차원의 문제가 논의 되었으며, 건강, 먹거리, 불균형우려 등 영양적 문제가 제시 되었음을 알 수 있었습니다.

꿈나무 카드 사용자들이 이용할 수 있는 가맹점 수와 분포를 확인한 결과 전체 가맹점의 76.8%가 편의점이었고, 제과점을 포함할 경우 82.5%로, 일반 음식점에 대한 가맹점 확대 등 다양성 확보 방안이 필요한 것으로 보여집니다.

“가맹점 구성 및 업종 비율 (편의점 및 일반 가맹점)”

“자치구별 가맹점 업종 비율”

구별로 살펴보아도 일반 가맹점에 비해 편의점의 수가 많습니다 도봉구, 노원구 등도 편의점 비율이 50%를 초과하고 영등포구, 서초구, 송파구, 종로구, 중구는 편의점 비율이 90%를 초과합니다.
가맹점 업종[한국표준산업분류 10차 개정본(통계청, ‘17.7.1. 시행)]을 구분하고 업종분포를 도출한 결과, 중구 등 일부 자치구에서 편의점 비율이 90% 이상인 것으로 나타나 일반가맹점 확대가 필요한 것으로 분석 되었습니다.

“업종별 매출액 및 가맹점 수 비율 비교”

2015년 7월부터 2016년 12월말까지의 꿈나무카드 사용자 매출데이터로 전체 가맹점의 매출 규모는 편의점이 52.6%로 가장 높 았고, 다음으로 제과점, 분식, 중식 순이었으며, 편의점(CU)에서 꿈나무카드 사용 구매품목 비율은 우유가 21.47%로 가장 높았고, 다음으로 요구르트, 도시락 순이었습니다.

“편의점 품목 구분별 매출 비율”

매출 비율로 음료가 43.5%, 식사가 36.6%, 간식이 19.9%로 도시락류(식사류)/간식류와 우유(음료류)를 같이 섭취하지 않는 경우 영양적으로 불균형 섭취 가능성이 높을 것으로 보여집니다.

“행정구역별 가맹점 현황”

서울시 424개 행정동을 가맹점의 수에 따라 5분위로 나누어 온도지도로 시각화한 결과 각 구청과 행정동 별 꿈나무카드 가맹점에 대한 정책 현황을 알 수 있습니다.
강남지역은 편의점, 강북지역은 일반가맹점 비율이 높았습니다.

자치구별 꿈나무카드 결제를 기준으로 꿈나무 카드 발급건수를 계산한 결과, 전체 인원을 13,365명으로 정의하였고, 이중 노원구의 발급건수가 1,754명으로 가장 많은 것으로 분석 되었습니다. (영등포구는 자료가 없어 분석에서는 제외)

카드 사용자에 대한 명확한 데이터가 없으므로 2015년 7월~2016년 12월까지의 거래내역에서 사용된 카드 한 장을 사용자 1명으 로 가정하고 분석을 진행하여, 전체 꿈나무카드 사용자는 13,365명으로 가정하고 꿈나무카드 거래 내역의 결제 시간과 결제처에 따 른 업종 분류 데이터를 이용하였습니다.

“분석대상 정의”

사용자 이상패턴을 감지하기 위해 Outlier Detection 알고리즘을 활용하였습니다. 꿈나무카드 통합시스템의 목적에 맞게 ‘이상패턴 감지 시스템’으로 명명하고, 알고리즘에 의해 관심 필요 대상 집단을 3가지 유형으로 구분하여 아래와 같이 정의 하였습니다.

“자치구별 관심 필요 대상자 비율 현황”

자치구별 꿈나무카드 가맹점과 사용자에 대한 분석결과, 관심 필요 대상 비율의 차이가 커 자치구 실정에 맞게 모니터링을 통해 피 드백이 가능한 시스템이 필요할 것으로 분석 되었습니다.

“새벽시간대 위주 사용자”

각 구청에 등록된 개별 꿈나무카드가 자정(0시)부터 새벽(6시) 사이에 결제한 횟수를 전체 결제 횟수로 나눈 비율 값으로 산포도를 그렸습니다.
꿈나무카드 새벽시간 결제비율 50% 이상은 116명이었으며, 야간 결제 횟수의 규모가 크고 지속적으로 발생하는 경우에 대한 지속적인 관심이 필요할 것으로 분석 되었습니다.

전체 꿈나무카드 사용자 중 새벽시간 결제비율이 50% 이상인 경우가 116명으로 나타났습니다.
새벽 결제 횟수의 규모가 크고 지속적으로 발생하는 경우, 이용자의 상황을 주기적으로 확인하여 필요한 복지 서비스를 안내하고 지원해야 합니다.

“편의점 위주 사용자”

전체 결제 횟수 대비 편의점 결제 횟수의 비율을 카드별로 계산하여 산포도를 그렸습니다. 편의점 결제 비율은 각 구청별 분포가 상 당히 고르게 나타났습니다.
각 자치구에 등록된 개별 꿈나무카드에서 편의점 결제비율이 90% 이상인 경우가 3,391명으로 나타나, 편의점에서도 영양을 충분 히 챙길 수 있는 방법에 대한 정보를 카드 이용자에게 제공할 필요가 있습니다.

편의점 비율이 높은 이유가 카드 이용자 주변에 일반 가맹점이 부족하거나, 가맹점 위치를 모르는 경우도 있을 수 있어 이용자의 위 치를 확인할 수 있는 경우, 그 원인을 추정하여 가맹점을 추가 선정하거나 가맹점에 대한 정보를 사용자에게 알려주는 방식으로 다 양한 영양소 섭취를 가능케 하는 조치가 필요한 것으로 분석됩니다.

“식사시간 이외의 이용자”

식사시간을 아침은 07:00~11:00, 점심은 11:00~15:00, 17:00~21:00로 정의하고, 이후 앞서 정의한 식사시간 사이에 해당하는 횟수를 각각 계산한 다음 전체 결제 횟수로 나눈 비율 값을 점으로 찍어 시각화 하였습니다.

자치구에 등록된 개별 꿈나무카드에서 식사시간 결제비율이 50% 미만이 전체 13,365명 대비 16.5%인 2,203명으로 수준으로 적지 않아 아동 및 청소년기는 식습관 형성 결정기로 성인까지 식습관에 영향을 미칠 수 있어 식습관 정립에 대한 교육과 관리 등의 대책이 필요합니다.

“연속결제 이용자”

동일 가맹점에서 동일한 금액의 연속 결제 패턴을 추출하고, 그 중 상위 10개를 결제 시간별로 시각화 한 결과, 식사시간이 저녁 - 새벽에 분포하는 등의 이상 패턴도 있어 이에 대해 신규 복지서비스이나 집중관리 대상으로서 관심이 필요합니다.

연속 결제는 지속적으로 동일 유형의 메뉴로 식사를 할 가능성이 높고, 이는 상대적으로 영양성분의 불균형 섭취 가능성이 높아 카드 이용자의 개별 상황 확인과 식습관 정립에 대한 교육부터 생활에 대한 상담과 보호 관리 등의 복지서비스도 검토할 필요가 있는 것으 로 나타났습니다.

각각의 온도 지도는 유사한 패턴을 보이나 자치구별 현황에 따른 세부 패턴은 다르게 나타납니다. 따라서 지역 실정에 맞는 꿈나무 카드 제도의 개선이 필요합니다.

“사용자 이상패턴 감지 시스템”

분석결과, 가맹점과 사용자 그리고 정책을 집행하는 동 주민센터와 자치구에게 실질적인 활용토록 하기 위해 일회성 분석이 아닌 주 기적으로 모니터링 할 수 있는 피드백 시스템이 필요합니다.

“사용자 참여형 어플리케이션 개발”

결식아동급식, 꿈나무카드와 관련된 뉴스 데이터와 네이버 카페후기에서 수집한 데이터의 토픽모델링을 통해 키워드 분석결과, 가 맹점 안내부족, 영양 불균형 등 지속적 이슈 제기로 이에 대한 대책이 필요합니다.
꿈나무카드 관련 다양한 정보 제공으로 사용자의 편의를 확보하기 위해 카드 사용자 위치 정보, 소비패턴 데이터 수집, 영양정보와 가맹점 추천 등의 기능을 수행하는 어플리케이션 통합정보망이 개발되어야 합니다.