최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.
본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.
최근 들어 시스템이나 부품에 대한 고객의 요구조건이 다양해지고 제품책임과 품질보증 등의 사회적 요구가 점차 엄격해지고 있다. 이에 기업에서는 위험을 줄이고 제품의 합리적인 정보를 얻기 위해 제품 관련 보증데이터 수집 시스템을 구축하고 분석과 예측을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 데이터 수집체계 구축에 많은 시간이 소요되고 데이터 유형에 따른 분석 방법에 익숙하지 못하여 데이터를 수집하고 분석하는 대에 어려움이 되고 있다. 본 연구에서는 보증데이터의 분석방법에 대한 연구 동향과 적용 현황을 조사하고, 보증데이터를 통한 효과적 분석방법과 활용방안을 모색 하고자 한다.
코로나19 팬데믹에 따른 경제사회 환경 변화와 빅데이터 기술의 발달로 교통분석에 대한 요구가 다양화되고 있다. 특히 데이터 3법 개정에 따라 이종 데이터 간 가명정보 결합이 가능해져 다각적인 분석이 가능해졌다. 그러나 개인정보보호 강화로 모빌리티 빅데이터의 결합분석에는 데이터 협력, 비용대비 효과 등에 한계가 있어 새로운 분석방법론이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 "모빌리티 빅데이터 가상결합 방법론"은 법제상의 제약 해소 및 다각적인 교통분석을 위한 것으로, 모바일 통신 기지국 데이터, 교통카드 데이터 등 다양한 모빌리티 관련 빅데이터를 간접적으로 결합하여 상세 분석을 수행하기 위한 방법론이다. 가상결합은 모바일 데이터를 바탕으로 특정 인원의 시간대별 위치를 파악할 수 있는 MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map)을 생성하여 패턴을 분석하고, 이를 교통카드데이터 등 교통관련 빅데이터와 결합시켜 분석하는 방법론으로 본 연구에서는 청주, 수도권 대상으로 가상결합 분석을 수행하여 활용가능성을 검증하였다.
정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.
연구 목적은 데이터 거버넌스의 연구 동향을 파악하고자 하였다. 연구 대상은 데이터 거버넌스 개념과 전략이 제시되기 시작한 2009년부터 2021년까지의 논문 158편을 대상으로 하였다. 주요 연구방법은 텍스트 마이닝을 활용하였고, 주요 방법은 빈도분석, 워트클라우드, 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 최빈 키워드는 정보, 빅데이터, 관리, 정책, 정부, 법률, 스마트가 확인되었다. 또한 네트워크 분석 결과 데이터 산업 정책, 데이터 거버넌스 성과, 국방, 거버넌스, 데이터 공공 등의 주제로 연관된 연구 수행이 이루어지고 있었다. 토픽 모델링을 통해 도출된 4개 토픽은 "데이터 거버넌스 정책", "데이터 거버넌스 플랫폼", "데이터 거버넌스 관련 법률", "데이터 거버넌스 구현"이며, 이중 "데이터 거버넌스 플랫폼" 관련 연구는 증가 추세를 보였고, "데이터 거버넌스 구현"은 축소되고 있는 경향이었다. 본 연구는 데이터 거버넌스 관련 연구를 종합적으로 정리하였다. 데이터 거버넌스는 조직 차원의 데이터 경영 및 데이터 통합 정책, 관련 기술 등 관련 분야와 다양한 시각에서 연구영역 확대가 필요하다. 향후 해외데이터 거버넌스들을 대상으로 한 분석 대상을 확대하고 4차산업혁명, 인공지능, 메타버스 등 데이터 기반 미래 산업이 요구되는 산업 분야에서의 연구 방향과 정책 방향 수립 관련 후속 연구를 기대할 수 있다.
본 연구는 국내외 대표 국가 리포지터리들을 대상으로 학문지원시스템으로서의 역할 수행을 위해 각 리포지터리들의 연구데이터 관리 체계를 살펴보았다. 이를 위하여 한국, 미국, 영국, 호주, 네덜란드의 대표 연구기관 홈페이지에서 제공되는 연구데이터의 메타데이터 현황을 내용분석의 방법을 통해 조사 분석하였다. 즉 연구데이터를 KRM의 표현체 분류 기준에 따라 '단행본군', '보고서군' 등 10종으로 분류하고, 연구데이터 분류별 메타데이터의 적용 현황을 분석하였다. 분석 결과에 따라 학문지원시스템으로서 연구데이터 관리의 문제점과 표준 개발의 개선점을 제시하였다.
본 연구에서는 국내 초·중·고 정보교육에서 이뤄지고 있는 데이터 교육 연구 동향을 분석하여, 향후 데이터 교육의 연구 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 2015년부터 2023년 5월까지 게재된 국내 논문 중 데이터 교육 관련 논문 45편을 발행 연도, 연구 대상, 연구 분야, 데이터 리터러시 요소별로 분석하였다. 분석 결과 데이터 교육은 초등학생을 대상으로 집중적으로 이뤄지고 있었고 개발 및 적용 관련 연구가 가장 많이 이뤄지고 있었다. 또한 데이터 리터러시의 전 요소를 포함한 연구와 인공지능과 관련된 연구의 비중이 높음을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 SW·AI 교육을 위한 데이터 교육이 활발히 이뤄지길 기대한다.
연구데이터의 개방과 공유는 연구의 효율성과 연구 과정의 투명성을 제고할 뿐 아니라, 데이터 통합과 재해석을 통해 새로운 과학으로의 창출도 가능하다. 서구를 중심으로 연구데이터 공개와 재사용을 위한 다양한 정책이 개발되면서 표준적인 인용 체계도 자리를 잡아가고 있다. 본 연구는 연구데이터 인용색인 DCI(Data Citation Index)를 기반으로 연구데이터의 구축 규모와 인용 정도를 파악하고, 기술통계분석과 Kruskal-Wallis H 분석을 통해서 고인용 데이터의 특성과 인용 경향을 분석해 보았다. 또한 알트매트릭스(Altmetrics) 분석 도구인 Impactstory를 통하여 연구데이터의 사회적 영향력도 진단해 보았다. 그 결과 연구데이터의 규모는 유전학과 생명공학 분야가 압도적으로 크지만, 다수 인용된 분야는 인구, 고용 등 경제 사회과학분야인 것으로 나타났으며, UK Data Archive, ICPSR(Inter-University Consortium For Political And Social Research)에 구축된 연구데이터가 가장 많이 인용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 데이터세트보다는 조사방법과 연구방법론이 포함된 데이터스터디가 높은 피인용도를 보이는 것으로 나타났으며, 연구데이터의 알트매트릭스 분석 결과에서도 사회과학분야의 데이터스터디가 상대적으로 많이 참조되고 있는 것으로 나타났다.
제품의 사용환경에서의 고장데이터는 일반적으로 보증기간 동안 발생하는 클레임을 처리하거나 A/S를 하는 과정에서 얻어지게 되는데 이러한 현장데이터를 적절한 방법으로 분석하여 제품의 신뢰도에 대한 올바른 정보를 얻고 품질개선에 활용하는 것은 기업에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용현장 데이터의 수집방법 연구와 현장 데이터의 신뢰성 분석 방법의 연구 흐름을 살펴보고 이후 사용현장데이터의 신뢰성 분석 방법연구에 도움을 주는 것이 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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