• Title/Summary/Keyword: 데이터관리

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공공데이터 품질환경 내 데이터 오류의 발생원인별 보안기술 대응방안에 관한 연구

  • LEE, Won Jae;Kim, Huy Kang
    • Review of KIISC
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    • v.30 no.4
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    • pp.77-89
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    • 2020
  • 이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.

Development of the Metadata Editor for Managing the Underground Facilities on UFSN (UFSN 기반 지하시설물 데이터를 관리하기 위한 메타데이터 편집기 개발)

  • Lee, Young-Kyun;Kim, Min-Suck;Kim, Gwang-Ho;Kim, In-Hyun
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.227-231
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    • 2008
  • 최근 국내에서 USN(Ubiquitous Sensor Network) 연구가 활성화 되면서 GIS 분야에서도 USN을 연동한 실시간 GIS 시스템이 구축되고 있다. GIS 분야 중 지하시설물은 그 중요성에 비해 관리 감독의 어려움에 의해 정량적 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물을 획기적으로 정밀하게 관리 감독할 수 있는 UFSN(Underground Facility Sensor Network) 기반 지하시설물 관리시스템을 구축하기에 앞서 요구되는 지하시설물 관리데이터를 분석하였다. 또한 이 관리데이터를 구조화하는데 필요한 메타데이터를 USN 메타데이터 표준과 국토해양부 3차원 공간정보 메타데이터 표준을 조합하여 지하시설물 관리시스템에 필요한 메타데이터로 분류하였고, 분류된 메타데이터를 작성할 수 있는 지하시설물 메타데이터 편집도구를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 UFSN 기반 지하시설물 메타데이터는 개발된 편집도구에 의해 작성되어 실제 관리시스템에 적용될 예정이며, 향후 USN 기반 GIS 시스템 개발에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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The Management of GIS Metadata for Interoperability (상호운용성을 고려한 GIS 메타데이터의 관리)

  • Lee, Seong-Jong;Lee, Soon-Hee;Ryu, Keun-Ho
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 1999.06a
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    • pp.121-127
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    • 1999
  • 지형공간 정보 시스템의 상호운용성 및 메타데이터에 관한 관련 연구의 대부분은 모델의 개발과 표준 사양의 정의, 데이터 포맷의 표준화 등에 초점이 맞추어져 있으며 시스템 상호 운용성을 고려한 메타데이터 관리 시스템의 구체적인 설계와 구현에 대한 연구는 상대적으로 아직적은 비중을 차지하고 있다. 이 논문에서는 지금까지의 지형공간정보에 대한 메타데이터와 관련된 기술 표준화 동향을 수용하며 이기종 분산환경에서 지형공간정보의 상호운용성을 지원하기 위한 메타데이터 관리 시스템을 통합메타데이터 저장소의 형태로 구현하기 위한 방법을 제시한다. 또한 설계된 메타데이터 관리자의 시스템 구성요소들의 기능 명세를 세부적으로 정의하여 상호운용성을 제공하는 메타데이터의 관리방법으로써의 통합메타데이터저장소 시스템과 관리자의 기능을 제시하도록 한다.

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Conceptual Modeling of Record Management Metadata (기록 관리 메타데이터의 개념 모델링)

  • Lee, Hyun-Sil;Han, Sung-Kuk
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.23 no.3 s.61
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    • pp.23-48
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    • 2006
  • Record management metadata schema should have robust structure to represent not only elements innate in records itself but also management elements for the life cycle of records according to business activities. To realize these requirement, Information model for record domain is needed and also Metadata framework supporting semantic refinement and data element specialization required in record management business or applications are required. This study analyse main principles and characteristics of metadata scheme, and then suggested a novel method to develope schema systematically and effectively. This study propose information model and set of core data elements of records management based on ISO 15489 and 230381, and show how to implement the record management framework.

Lessons from Data Repository GDR (Geoscience Data Repository) Building Experience (데이터 리포지토리 GDR 구축 경험과 교훈)

  • Han, JongGyu
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2017.08a
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    • pp.100-100
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    • 2017
  • 100년의 역사를 지닌 한국지질자원연구원(KIGAM)은 국내 유일의 지질자원 전문연구기관으로서 그간 생산한 조사 연구데이터는 우리나라 과학기술의 귀중한 역사적 학술적 가치가 큰 유산으로써 보존 가치가 매우 크다고 할 수 있다. 하지만 현재 KIGAM의 상황은 최종성과물 위주로 자료관리가 이루어지고 있으며, 조사 연구 과정에서 생산된 암석 토양 지하수샘플이나 조사 탐사장비를 통해 얻어지는 자료는 연구자 또는 연구실 팀에서 개별적으로 관리하고 있다. 이러한 자료관리체계는 자료의 공동 활용이 어렵고, 자료를 보유하고 있는 연구자의 퇴직이나, 조직개편으로 인한 팀 실의 분리 과정에서 자료의 손실과 훼손 가능성이 높고, 누가 어디에 어떤 자료를 무슨 형태로 보관하고 있는지 찾기 어려워 자료의 재활용도가 떨어질 뿐만 아니라, 이로 인한 중복 조사 연구 가능성도 배제할 수 없다. KIGAM은 지질자원분야 국가데이터센터 구축을 목표로 연구과정에서 생산되는 연구데이터의 체계적인 관리와 공유, 활용체계 구축을 위해 2015년도에 기획사업을 통해 중장기 로드맵을 포함한 추진전략을 수립하였으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 DataNest를 기술이전받아 지질자원 연구데이터 리포지토리 시스템(GDR: Geoscience Data Repository)를 개발하였다. GDR 시스템 개발을 위해 연구데이터 분류코드를 작성하였으며, 2016년부터 데이터관리계획(DMP: Data Management Plan)을 주요사업 연구계획서 양식에 포함시켜 제출하도록 하였다. 과거 KIGAM은 연구데이터를 수집, 관리하기 위해 몇 차례에 걸쳐 시도를 했지만 실패한 경험을 가지고 있다. 실패 요인에는 (1) 관련 정책, 제도, 조직, 인력, 예산 등 데이터 관리 인프라 부재, (2) 연구사업에서 생산된 데이터는 개인소유라는 인식 및 공유 의식 부족, (3) 데이터 관리 활동은 귀찮은 것이고, 시간 낭비라는 인식, (4) 데이터 관리 공개 공유 활동에 대한 보상체계 부재 등을 꼽을 수 있다. 즉, 제도를 포함한 인프라 부족과 경영진과 구성원의 인식부족이 제일 큰 원인으로 판단된다. 성공적인 연구데이터 관리를 위해서는 지속적이고 꾸준한 투자가 이루어져야 하지만 경영진의 의지에 따라 사업이 중단되기도 한다. 이러한 과거의 실패 요인에 대한 해결 없이 지난 1년 6개월 정도의 GDR 운영은 지지부진하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 국가차원의 제도적 뒷받침이 따라야 한다. 즉 국가 R&D 성과물 관리차원에서 연구데이터를 주요 성과물로 관리해야 할 것으로 판단된다. 연구사업계획서에 DMP를 포함시키고, 연구주제 및 분야별로 데이터센터(혹은 데이터 리포지토리)를 지정하고, 국가 R&D에서 생산되는 연구데이터를 의무적으로 제출하도록 하는 것이다. 또한 데이터센터의 안정적이고 지속적인 운영을 위해 연구사업비 항목에 데이터 관리비를 신설하여 데이터센터의 운영비로 사용하도록 하면 예산문제도 어느 정도 해결 될 수 있을 것으로 본다. 또한 데이터 제출 및 인용도에 따라 데이터 생산부서 혹은 생산자에게 평가점수를 부여하는 등 보상체계 마련을 위한 연구도 필요할 것으로 보인다. 국가 R&D 연구데이터의 수집, 관리, 공유, 활용을 제대로 성공시키려면 국가 R&D 최고정책결정자의 지속적인 관심과 지원이 필수적이다.

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An Implementation of Complex Pollutant Analysis Data Management System on Electronic Industrial Process (전자산업공정의 복합오염물질 분석 데이터 관리 시스템 구현)

  • Lee, Sang-Jun;Lee, Won-Joo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.01a
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    • pp.117-118
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    • 2012
  • 본 논문에서는 전자산업공정에서 발생하는 복합오염물질을 측정하고, 분석 관리하는 복합오염물질 분석 관리시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 측정기와 분석 및 관리 소프트웨어로 구성된다. 측정기는 복합오염물질을 검출하여 각 오염물질의 수치를 컴퓨터에 전송하는 기능을 제공한다. 분석 및 관리 소프트웨어는 검사, 데이터 관리, 뷰어 등의 모듈로 구성한다. 검사 모듈은 측정기에서 전송된 측정 데이터를 화면에 출력하고, 그 측정 데이터의 정상 기준치 초과 여부를 결정한다. 데이터 관리 모듈은 측정기에서 측정된 방대한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 관리하는 기능을 제공한다. 뷰어 모듈은 데이터베이스에 저장된 측정데이터를 그래프 또는 차트 양식으로 출력하는 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 복합오염물질 분석 관리 시스템은 실제 복합오염물질을 측정하는데 그치지 않고, 그 측정 데이터를 분석하고, 데이터베이스화하여 지속적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.

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A Study on Metadata-based Data Quality Management in a Container Terminal (컨테이너터미널의 메타데이터 기반 데이터 품질관리 방안에 관한 연구)

  • Kang, Yang-Suk;Choi, Hyung-Rim;Kim, Hyun-Soo;Hong, Soon-Goo;Jung, Jae-Un;Park, Jae-Young
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.2
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    • pp.321-329
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    • 2009
  • Due to the massive increase of data that should be managed, the problems in data quality management have been issued. In addition the lack of integrated management of the data causes duplication of data, low qualify services, and, missing data. To overcome these problems, this study attempts to examine the way of the data qualify management. To do this, metadata was defined, and its current management status in various view points was analyzed, and finally the metadata management was applied to the container terminal. for the "A" container terminal, we performed data standardization, and reflected major constraints and developed the pilot metadata repository. The contributions of this study are in improvement of the data qualify in the container terminal, and its practical application with metadata management method. Limitations of this study is its partial implementation of the metadata management to the company and interoperability of the metadata management for business to business data integration for the future research.

Selection Criteria of Target Systems for Quality Management of National Defense Data (국방데이터 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준)

  • Jiseong Son;Yun-Young Hwang
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.24 no.6
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    • pp.155-160
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    • 2023
  • In principle, data from all databases and systems managed by the Ministry of Defense or public institutions must be guaranteed to have a certain level of quality or higher, but since most information systems are built and operated, data quality management for all systems is realistically limited. Most defense data is not disclosed due to the nature of the work, and many systems are strategically developed or integrated and managed by the military depending on the need and importance of the work. In addition, many types of data that require data quality management are being accumulated and generated, such as sensor data generated from weapon systems, unstructured data, and artificial intelligence learning data. However, there is no data quality management guide for defense data and a guide for selecting quality control targets, and the selection criteria are ambiguous to select databases and systems for quality control of defense data according to the standards of the public data quality management manual. Depends on the person in charge. Therefore, this paper proposes criteria for selecting a target system for quality control of defense data, and describes the relationship between the proposed selection criteria and the selection criteria in the existing manual.

Open Research Data Policy Trends and Domestic Status (오픈 연구데이터 정책 동향 및 국내 현황)

  • Choi, Myung-Seok
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2017.08a
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    • pp.97-97
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    • 2017
  • 최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠더로 새롭게 부각되고 있다. OECD는 오픈 사이언스를 정책의제로 채택하고 있으며, 미국, 영국, 호주 등 세계 선진국에서는 공공자금이 투입된 연구과제로부터 생산된 연구데이터의 체계적인 관리와 쉬운 접근, 재사용을 통한 가치 창출을 위해 데이터 관리 계획(Data Management Plan)을 비롯한 오픈 연구데이터 정책을 적극적으로 시행하고 있다. 하지만 국내에서는 연구데이터를 공유 활용하기 위한 법제도적 기반과 관련 인프라가 아직 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 오픈 연구데이터를 위한 세계 각국의 정책 동향을 소개한다. 그리고, 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 조사한 연구데이터 생산, 관리, 활용 현황과 데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 살펴본다.

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A Study of Data Quality Management Maturity Model (데이터품질관리 성숙도모델에 대한 연구)

  • Kim, Chan-Soo;Park, Joo-Seok
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.20 no.4 s.50
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    • pp.249-275
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    • 2003
  • In companies competing for today's information society, Data quality deterioration is causing a negative influence to generate company competitiveness fall and new cost. A lot of Preceding study about data qualify have been proceeded in order to solve a problem of these data qualify deterioration. Among the sides of data qualify, it has been studied mainly on qualify of the data valve and quality of data service that are the results quality concept. However. this study studied structural qualify of the data which were cause quality concept in a viewpoint of meta data management and presented data quality management maturity model through this. Also empirically this study verified that data quality improved if the management level matured.