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초록

영어

This study is based on the opinions of the Ministry of Employment and Labor and the Policy Bulletin of the National Intelligence Service (http://www.people.go.kr) The data were visualized, frequency analysis and correlation analysis using the R program Big Data method, and the analysis was conducted by analyzing the public opinion on civil affairs and policies such as industrial relations, industrial safety, wage policy, The results of this study are as follows: First, disagreement of wage concept and labor - management conflict were found as complaints factor due to complex wage structure in Korea and lack of awareness among labor and management Second, And there are various complaints caused by the economic panic of the workers etc. Third, in the absence of safety awareness of small business sites An industrial disaster is constantly occurring, and institutional support for work-family connection is lacking.

한국어

본 연구는 대한민국 정부가 운영하는 의견수렴 및 고충처리 전산망인 국민신문고(http://www.people.go.kr)’의 고용노동부 민원․정책 게시판의 의견을 통해 고용노동부에서 시행하는 직업훈련, 노사관계, 산업안전, 임금정책, 근로기준법 등의 민원․정책에 대한 국민적 의견을 수렴하여 분석하였다. 본 연구는 R프로그램 빅데이터 기법을 이용하여 데이터 시각화, 빈도 분석, 연관분석 등을 실시하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 복잡한 임금구조와 노사 간에 인식부족 등으로 임금개념의 불일치, 노사갈등 이 많은 민원요소로 발견되었다. 둘째, 최근 최저임금의 파격적 인상으로 인한 자영업자 및 근로자의 경제적 공황상태 등으로 기인한 각종 민원이 발생하고 있다. 셋째, 생산직 등 제조 분야 등의 영세한 사업장의 안전의식의 부재로 인한 산업재해가 끊임없이 발생하고 있으며, 일 가정 병립을 위한 제도적 뒷받침이 많이 부족한 것으로 나타났다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
  1.1 배경 및 목적
  1.2 연구의 범위
  1.3 연구의 방법
 2. 관련연구
  2.1 텍스트 마이닝(Text Mining)
  2.2 웹크롤러(Web crawler)
  2.3 연관분석(Associative Analysis)
 3. 분석을 위한 자료의 정제
  3.1 자료수집 및 가공
  3.2 분석결과
 4. 결론 및 향후 연구과제
 REFERENCES

키워드

국민신문고 고용노동부 고충처리 빅데이터 데이터마이닝 연관분석 e-Voice system Ministry of Employment and Labor Grievance Handling Big Data Data Mining Association Analysis

저자

• 성보경 [ Bo-Kyoung Sung | 한성대학교 스마트융합컨설팅학과 박사과정 ]
• 유연우 [ Yeon-Yoo You | 한성대학교 스마트융합컨설팅학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

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