Advancing Societal Statistics Processing Methodology through Artificial Intelligence: A Case Study on Household Trend Survey and Time Use Survey

인공지능 기반 사회 통계 생산 방법론 고도화 방안: 가계동향조사와 생활시간조사 사례

  • Kyo-Joong Oh (KAIST School of Computing, AilysFrontier, Statistics Korea) ;
  • Ho-Jin Choi (KAIST School of Computing, AilysFrontier, Statistics Korea) ;
  • Ilgu Kim (KAIST School of Computing, AilysFrontier, Statistics Korea) ;
  • Seungwoo Han (KAIST School of Computing, AilysFrontier, Statistics Korea) ;
  • Kunsoo Kim (KAIST School of Computing, AilysFrontier, Statistics Korea)
  • 오교중 (KAIST 전산학부, 아일리스프런티어 연구분석실, 통계개발원 통계방법연구실) ;
  • 최호진 (KAIST 전산학부, 아일리스프런티어 연구분석실, 통계개발원 통계방법연구실) ;
  • 김일구 (KAIST 전산학부, 아일리스프런티어 연구분석실, 통계개발원 통계방법연구실) ;
  • 한승우 (KAIST 전산학부, 아일리스프런티어 연구분석실, 통계개발원 통계방법연구실) ;
  • 김건수 (KAIST 전산학부, 아일리스프런티어 연구분석실, 통계개발원 통계방법연구실)
  • Published : 2023.10.12

Abstract

본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년도 정부(중소벤처기업부)의 재원으로 중소기업기술정보진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임. (No. 1425171943, AI 시스템 및 서비스에 범용적 적용이 가능하고 비전문가도 쉽게 이해 가능한 eXplainable AI(설명가능한 인공지능) 솔루션 개발)