[Project] 2020년_공무원연금공단 공공데이터 활용 대국민 아이디어 공모전(우수상)

안녕하십니까, 간토끼입니다.

이번 포스팅 또한 올해 수상했던 공무원연금공단의 공공데이터 활용 대국민 아이디어 공모전의 수상 경험에 관한 포스팅입니다.

지난 포스팅:

2020/11/05 - [Records/Project] - [Project] 2019년_문화체육관광 빅데이터활용 아이디어 공모전(우수상) + 공모전 수상 팁

[Project] 2019년_문화체육관광 빅데이터활용 아이디어 공모전(우수상) + 공모전 수상 팁

이 친구와 공모전 성격은 비슷합니다만, 자사의 서비스를 개선시킨다는 점에서 조금은 다르겠네요.

그러므로 이 친구 또한 (1) 데이터 분석 기법 및 알고리즘을 활용한 구상 위주의 아이디어 공모전 성격에 해당한다고 볼 수 있습니다.

제가 참여한 대회 포스터입니다.
공무원연금공단의 데이터를 이용해서 공단의 서비스를 개선하거나 공단의 신규 사업 아이디어를 제안하는 방식입니다.

저는 "서비스 개선"에 해당하는 아이디어를 제안하였는데요.
짧지만 제안 과정을 한번 다루어보겠습니다.

(1) 공무원연금공단의 공공데이터 살펴보기
먼저 공무원연금공단이 제공하는 공공데이터는 무엇이 있는지 살펴봅니다.
대충 쓱 보면서 어떤 데이터로 어떻게 엮으면 좋을지 생각해보면 됩니다.
이런 아이디어 공모전의 좋은 점은 실제로 분석하지 않고도 아이디어를 제안할 수 있다는 점인데요.

예를 들어 아이디어로는 "A라는 Data를 이용해 B의 Yes/No를 예측하겠다!" 라고 했지만, 실제로 내 능력이 안 돼서, 혹은 충분한 데이터가 확보되지 않아 실행에 옮기지 못할 수 있습니다.
그러나 아이디어'만' 제안한다고 하면 프로그래밍 역량 / 분석 모델링 역량이 부족해도 충분히 누구나 지원할 수 있겠죠.
예를 들어 축구를 전혀 못하지만, 해외축구/국내축구에 빠삭하여 축구 경기만 있다고 하면 해설위원으로 빙의하는 주변 친구들처럼요 ㅎㅎ

그래서 그런 맥락으로 편하게 접근하시면 좋습니다.


(2) (1)번에서 살펴본 데이터를 기억하며 공단의 현재 서비스 살펴보기
머신러닝의 목적이 "예측(회귀/분류)"라는 것을 기억하며 무엇을 예측하면 좋을지... 무엇을 분류하면 좋을지... 등을 중심으로 서비스를 싹 살펴봅니다.
가장 좋은 건 평소 머신러닝이 실제로 활용된 서비스들을 자주 살펴보면 베스트입니다.
왜냐하면 어느 상황에서 머신러닝이 기업 서비스에 적용되는지 알아야 이걸 바탕으로 아이디어적으로 응용할 수 있거든요.

그래서 어떤 서비스를 개선하면 좋을지, 새로 만듦으로써 보완하면 좋을지 등을 잘 구상해봅니다.

저같은 경우는 마찬가지로 공무원 분야엔 전혀 관심도 없을 뿐더러 공무원 연금이나 뭐 이런 게 어떻게 돌아가는지 프로세스도 잘 모르지만,
그냥 무작정 위 (1), (2) 프로세스를 바탕으로 막 구상해봤습니다.
웃긴 건 이틀 만에 아이디어 구상 및 기획서 작성까지 끝내서... 오히려 이런 건 머리를 굴린다고 답이 나오는 게 아닌 것 같습니다.
항상 아이디어 공모전은 즉흥적으로 떠오른 게 상을 받더라고요.

아무튼 그래서 공무원연금공단의 서비스 중 '은퇴 공무원'에게 초점을 두어 구상해본 결과, 다음과 같은 서비스를 제안했습니다.

바로 "퇴직 공무원의 새로운 출발을 위한 머신러닝 알고리즘 기반 맞춤형 은퇴지원활동 추천 서비스" 입니다.

이 서비스는 대한민국이 본격적인 고령사회로 진입하면서 대다수의 직장인은 인생 100세 시대를 위해 은퇴준비의 필요성을 인식하고 있을 정도로 은퇴 후에도 생산적인 일을 하고 싶어 하는 비율이 점점 증가하고 있으나,
공무원연금공단에서 제공하는 퇴직 공무원의 은퇴 생활을 위한 종합 포털 'G-시니어'가 현실적으로 잘 운영되고 있지 않음을 파악하여,
개개인의 특성을 파악해 각 은퇴 공무원에게 최적화된 은퇴지원사업을 추천해주는 서비스를 제안하였습니다.

은퇴지원사업의 핵심 목적은 공직에서 축적된 다양한 경험과 전문성을 이용해 은퇴 후에도 자신의 역량을 활용하여 사회에 기여할 수 있도록 지원하는 것입니다.
따라서 공직자의 특성을 파악하여 이를 기반으로 세그먼트를 구축하고, 각 세그먼트에 따라 적합한 활동 및 정보를 추천해주는 것이 중요하다고 판단했습니다.

즉 퇴직 공무원 입장에서 자신과 비슷한 사람들은 주로 어떤 활동에 참여했는지 알고 싶어 할 것이기 때문에 이를 위해 공무원이란 큰 집단을 각 특성에 따라 여러 세그먼트로 나눈 후, 과거의 데이터에 기반하여 각 세그먼트가 주로 어떤 활동에 참여했는지 등을 바탕으로 맞춤형 정보를 추천해주어야 하겠죠.

아무튼 이래저래 잘 엮어서 아이디어를 제안한 결과 우수상을 받았습니다.
사실 심사 결과 1등이었는데, 심사 점수 합계가 최우수상 기준에 미달되어 우수상을 주셨다고 하네요ㅜㅜ
(그냥 최우수상 주시지... 그럼 상금이 10..0.....)

데이터 분석 관련 분야의 진로를 생각하면서 항상 느끼는 것은 다양한 도메인 지식이라고 생각합니다.
데이터 분석은 하나의 Skill일뿐, 어느 분야의 데이터까지 분석하겠다고 정해져있는 건 없으니
어느 데이터를 만나더라도 최대한 빠르게 적응할 수 있는, 즉 인사이트를 뽑아낼 수 있는 능력이 중요하다고 생각해요.

그런 의미에서 다양한 성격의 데이터를 다루는 공모전을 많이 나가려고 항상 생각중입니다.
(물론 그 안에서 나의 전문성을 나타낼 수 있는 분야를 찾는 것 또한 중요하겠죠...^^)


다음 포스팅에선 실제로 데이터를 분석하여 아이디어 제안까지 한 공모전 수상 경험에 대해 다뤄보겠습니다.

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- 간토끼(DataLabbit)
- University of Seoul
- Economics, Data Science