본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 있다.
여러 소스에 출현하는 관측분야의 과학데이터가 OpenURL 서비스 아키텍처에서 원활하게 유통되도록 하기 위해, OpenURL 소스와 서비스 구성요소간 상호운용성 확보를 할 수 있도록 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 OpenURL 핵심 메타태그를 제안하였다. 현재의 OpenURL은 문헌위주의 학술정보 유통에 그 초점이 맞추어져 있으며, 과학데이터 유통을 위한 메타태그는 제공하지 못하고 있다. 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 기준으로 하고, 더블린 코어의 핵심 메타데이터 요소, 데이터세트와 테이블을 인용하기 위해 OECD에서 만든 메타데이터 요소, 지구관측 분야의 메타데이터 표준인 DIF 메타데이터 요소를 비교, 분석하여 관측분야의 과학데이터를 위한 OpenURL 핵심 메타태그를 도출하였다.
이 연구에서는 2019년 10월 현재 우리나라에 개설된 데이터과학 교육과정의 현황을 분석하기 위해 먼저, 데이터과학 분야의 교육과정을 분석한 기존 연구와 데이터과학 분야 전문가에게 요구되는 역량에 대한 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 우리나라에 개설된 80개의 교육과정과 2,041개의 교과목을 대상으로 학문 영역 특징 기반 분석, 데이터 전문가 역량 기반 분석과 교과목명 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과, 우리나라에서의 데이터과학 전공 교육은 기술과 직업 실무적 관점보다는 학문적 접근을 바탕으로 한 연구 중심의 전문적 교육과정으로 자리 잡았으며, 통계적 분석 역량을 중심으로 많은 교과가 개설되었고, 정보기술, 통계학, 경영학을 중심으로 한 학제적 특성이 교육과정에 반영되었음을 확인하였다.
본 연구에서는 일반계 고등학교의 고교학점제를 위하여 데이터과학 수업 방안을 설계하였다. 초·중학교나 일반계 고등학교에서는 시수 확보가 쉽지 않아서, 데이터과학과 같은 새로운 과목을 학습자가 마음껏 수강할 수 없지만, 고교학점제를 통하여 원하는 과목을 신청하여 학습을 진행할 수 있다. 이에 A시의 일반계 고등학교에서 데이터과학을 신청한 15명의 학생을 위하여 ADDIE 모형에 기반하여 수업 방안을 설계하였다. 본 연구를 통하여 학습 방안에 따른 데이터과학 수업 과정을 설계할 수 있었다.
이 연구에서는 생활 속 위험 문제 중 하나인 '소음'에 대해 예비교사들이 수행한 과학탐구 사례를 중심으로 서로 다른 유형의 데이터 활용에서 나타나는 인식적 특징을 탐색하고 비교하였다. 이를 위해, 소음에 대한 탐구 보고서를 수집하고, 탐구 보고서에서 1차 데이터와 2차 데이터가 어떻게 과학탐구에 활용되는지, 데이터의 유형에 따라 탐구 설계, 자료 수집 및 분석 과정이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 연구 결과, 센서 기반의 1차 데이터는 핵심 현상을 측정하고 관찰하는 주체가 탐구자 자신이지만, 2차 데이터는 공공 기관에서 이미 측정 대상과 방법을 결정하여 데이터로 제시하였기 때문에 예비교사들은 공공 데이터의 특징을 먼저 조사하고 탐구 목적에 맞게 선별적으로 활용하였다. 이러한 차이로 인해 탐구 과정에서 요구되는 인식적 고려 사항과 방식이 서로 달랐다. 끝으로 이러한 연구 결과가 과학탐구 교수학습 및 탐구 지도를 위한 교사교육, 그리고 변동성과 불확실성이 극대화될 VUCA 시대를 대비한 위험 대응 역량 교육의 측면에서 갖는 교육적 시사점을 논의하였다.
이 연구에서는 데이터 기반 과학탐구에서 탐구활동과 협력적 문제해결력에 대한 초등학생들의 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경남 소재 도시의 초등학생 고학년 26명을 대상으로 20차시의 데이터 기반 과학탐구 수업을 진행하였다. 학생들은 탐구 문제를 선정한 후 디지털 탐구도구로 데이터를 수집하는 탐구 과정을 수행하였다. 수업 후 인식 조사 설문과 면담을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구에서 '탐구 설계 및 수행' 단계가 가장 유익한 것으로 인식하였다. 둘째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구를 통해 과학적 능력과 협동심이 향상되었고, 탐구문제 선정이 가장 어렵다고 인식하였다. 셋째, 학생들은 협력적 문제해결력의 향상에 대해 긍정적으로 인식하였다. 이상의 결과로부터 데이터 기반 과학탐구는 초등학생들의 과학적 탐구능력과 협력적 문제해결력 향상을 위해 필요함을 알 수 있었다. 이 연구를 바탕으로 다양한 탐구활동의 개발과 연구를 통해 미래를 살아갈 학생들에게 필요한 다양한 역량들을 함양할 수 있는 탐구 기회가 제공되기를 기대한다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 정보기술, 도메인 지식 등 여러 분야의 융합 학문으로써 다양한 학문에서 제공하는 복합적인 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출한다. 데이터 과학은 인공지능과 함께 4차산업혁명의 핵심기술로써, 고도의 전문성을 요하는 데이터 과학자의 양성을 위해 세계의 대학과 기업에서는 다양한 프로그램들을 활발히 개발하고 있다. 이러한 사회적 흐름에 맞추어, 초등 교육 현장에서도 데이터 과학 교육의 중요성을 인식하고 학생들이 데이터를 이해하고 활용하도록 관련 콘텐츠를 개발하고자 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 데이터 과학 교육을 목적으로 강의 콘텐츠를 제안하고, 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 15차시 교육 과정을 통해 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 데이터 과학 교육 사례의 효과성을 분석하기 위해 학습자들로부터 수집한 설문을 바탕으로 만족도 분석을 실시하였다.
계산과학 데이터를 공유하는 목적은 데이터의 분석을 통해 의미 있는 정보를 추출하기 위해서이다. 이를 위해서는 계산과학 데이터의 전처리 과정이 요구되며, 핵심 이슈는 계산과학 데이터의 다양성과 복잡성의 해결이다. 본 논문은 계산과학 데이터 저장소의 구축 과정에서 고려하였던 계산과학 데이터의 전처리에 대한 설계 이슈들과 해결 방안들에 대해 설명한다.
많은 연구기관에서 연구성과물로 연구보고서, 논문, 특허등의 산출물을 생산하고 있다. 이러한 데이터는 기관의 특성과 자체적으로 운영되고 있는 정보서비스의 성격에 따라 고유의 데이터 스키마와 형태를 가지고 있다. 또한 연구성과물(논문,연구보고서)을 체계적으로 관리하고, 데이터의 부가가치를 높이기 위해 서로의 데이터의 연계와 융합을 통해 새로운 정보서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 네트워크간 에 있는 데이터를 연계하기 위해 데이터 상호 운용을 활용하고, 이를 위한 방안으로 MAS(Multi Agent System)기반의 연계프레임워크를 통해 연구보고서의 체계적인 수집 및 서비스를 위한 데이터의 융합을 위한 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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