이 논문에서는 ISO/IEC JTC 1/SC 32/WG 2에서 개발한 메타데이터 관리 표준에 대한 검증 및 활용성 향상 방안을 제안한다. 메타데이터는 데이터의 데이터라고 정의하며 데이터를 표현하기 위한 다양한 데이터를 의미한다. 메타데이터는 데이터에 대한 해석 및 처리를 보다 용이하게 하기 위한 정보로서, 데이터에 대한 정확한 이해를 통해 데이터 불일치 문제를 해결하기 위해 이용된다. ISO/IEC JTC 1/SC 32는 데이터 교환 및 관리를 위한 표준을 개발하며 특히 WG 2는 메타데이터 관리를 위한 다양한 표준을 개발한다. WG 2에서 다양한 많은 표준을 개발하였으나 검증 및 활용성 측면에서 몇 가지 한계를 지닌다. 따라서 이 논문에서는 WG 2에서 개발한 표준에 대한 검증 및 활용성 향상을 위한 방안에 대하여 서술한다.
자체별 또는 연도별과 같은 공통 요소를 통한 교차 분석이 가능하도록 통합 DB를 설계함으로써 다면적인 연구 분석을 위한 프레임워크를 구축하는 데 중점을 두어야 한다. 본 연구는 지자체 통합 데이터베이스에 구축되고 있는 지자체 통합 데이터의 활용성 검증을 위하여, 데이터마이닝 기법을 적용하여 지자체 통합 데이터를 분석하고자 한다. 데이터마이닝 기법을 적용하기 위해서 데이터의 추출, 적재, 변환의 과정을 수행하고, 이렇게 준비된 데이터를 실제 데이터마이닝 기법을 이용하여 분석하고 결과를 검증하는 과정을 수행하면서 지자체 통합 데이터의 활용성을 검증하고자 한다.
오늘날 정부기관, 지자체 그리고 민간 기업 에서 3차원 지리정보데이터에 대한 필요성이 증가하고 있어 그에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구의 결과로 국내에서 3차원 지리정보 데이터 포맷인 3DF-GML(3DFeature-GML)이 개발되었다. 하지만 3DF-GML의 데이터는 기존의 Shape 파일만을 사용하여 구축되기 때문에 활용성에 제한을 받고 있다. 또한 제작 및 수정 시에는 제한된 애플리케이션 활용만이 허용된다. 이에 따라 3DF-GML의 활용성을 높이기 위해 국내의 데이터뿐 만이 아니라 국외에서 제작되어진 3차원 지리정보 데이터 포맷의 데이터를 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 국내의 3차원 지리정보 포맷(3DF-GML)과 국외의 3차원 지리정보 포맷들간의 데이터 포맷을 비교 및 분석한다. 이러한 분석은 국외 3차원 지리정보 포맷의 데이터 활용 및 호환을 유도하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 국내 3차원 지리 정보데이터(3DF-GML)와 국외 3차원 지리정보 데이터 간의 변환 규칙 및 방법을 제시한다.
본 연구는 웹상에 존재하는 메타데이터의 통합이나 그 활용성을 증진시키기 위해서 RDF를 활용하여 상이한 메타데이터 형식에 정의된 기술요소간의 어의적인 연계성을 확보하기 위한 방안에 대한 연구이다. 이를 위해 RDF스키마를 기반으로 연계성 확보의 기반이 되는 공통스키마를 설계하고, 이 스키마의 해당 클래스를 rdf: domain속성값으로 메타데이터 스키마를 설계함으로써 결과적으로 공통스키마를 기준으로 메타데이터 형식상호간 연계성을 갖도록 하였다.
ICT 기술의 발달과 함께 클라우드의 사용이 활발해지고 있으며, 클라우드의 활용성 또한 증가하고 있다. 클라우드는 각각의 활용 용도에 따라 다양한 데이터가 저장되고 있으며, 클라우드 스토리지와 클라우드 스토리지에 저장된 데이터의 중요성 또한 증가하고 있다. 또한, 클라우드를 사용하는 이용자의 수가 증가하며 CSP에 아웃소싱 되는 데이터의 양이 증가하고 있지만, 지속적으로 보안사고가 발생하고 있으며, 신뢰 되지 않는 클라우드 환경에서는 악의적 사용자 또는 CSP에 의해 데이터 액세스 로그가 위조되거나 생략이 가능해 수정 불가능한 로깅 등을 통한 책임 추적성 확보가 필요하다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하고 클라우드 스토리지 데이터의 책임 추적성 확보를 위해 본 논문에서는 블록체인 위 변조 불가능한 특성을 활용하여 신뢰 가능한 데이터 액세스 로깅을 통해 데이터 책임 추적성 확보가 가능한 프레임워크를 제안한다.
이 연구는 디지털 도서관에 실제로 사용된 메타데이터의 요소와 활용을 분석하여 의미적 상호운용성 향상 요인을 고찰하는 데 목적이 있다. 이를 위해 그린스톤 기반의 78종의 디지털 도서관에서 실제로 사용한 메타데이터 요소를 동질 정보 커뮤니티로 세분하여 분석하였다. 동질 정보 커뮤니티내 디지털 도서관에서 사용된 메타데이터 요소를 크로스워킹하고. 각 요소들의 활용 및 활용 수준을 분석하였다 그 결과 동일 정보 커뮤니티 내에서 중복되는 핵심 메타데이터 요소는 25% 미만으로 나타났다. 이들 핵심 메타데이터 요소는 요소 명칭과 활용에 있어서 불일치하는 문제점이 고찰되었으며, 메타데이터 요소 활용의 수준에 있어서도 무결점과 완결성 면에서 상이한 측면이 밝혀졌다.
블록체인은 블록체인 네트워크에 참여하는 모든 노드에 동일한 원장을 중복 저장함으로써 참여자 모두에게 데이터가 공개되며, 이를 통해 데이터의 투명성을 확보하고 참여자 다수의 합의를 통해 데이터의 신뢰성을 보장하는 기술이다. 현재의 블록체인 시스템은 이러한 데이터 소유의 탈중앙화를 통해 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있게 되었으나, 합의, 저장, 분석 등 여러 방면에서 확장성 한계로 인해 주로 가상 자산의 거래에만 활용되고 있다. 본 논문은 다양한 일반 산업 및 비즈니스에서의 블록체인 기술의 활용성을 증대하기 위해 요구되는 데이터의 다양성, 대규모 용량, 대용량 데이터, 트랜잭션 처리 속도 등 저장 확장성 문제를 해결하기 위한 고확장성 블록체인 저장 기술을 제안하고 설계 개념 및 특징, 그리고 고확장성 저장 기술을 제공하기 위한 시스템 SW 구조를 제시한다.
최근 국내 외를 불문하고 IT기술의 비약적인 발전에 따라 금융분야에서도 금융과 기술이 결합된 새로운 형태의 금융서비스가 다양하게 개발되고 있다. 그러나, 개인금융시장의 비약적 발전에도 불구하고, 기업금융시장에서의 핀테크 활용은 아직까지 미미한 실정이다. 기업 신용평가는 재무제표 위주의 정태적(static) 과거 정보 위주로 이루어지고 있어 업력이 짧고 규모가 영세한 중소기업의 금융접근에 제약이 존재한다. 또한, 중소기업의 인력이 부족한 상황에서 모든 거래를 일일이 금융기관을 방문하여 처리해야 하는 불편함도 애로사항으로 파악되었다. 이러한 한계를 해소하기 위해 신용보증기금은 빅데이터 활용과 비대면 채널에 주목하였다. 본 보고서는 신용보증기금이 빅데이터와 비대면 채널을 활용하여 중소기업의 금융접근성을 향상시킨 사례에 대하여 소개하고자 한다. 첫 번째로, 신보는 기존에 활용되지 못한 동태적(dynamic) 빅데이터를 활용하여 기업의 현재 새로운 신용평가모형을 개발하였다. 두 번째로, 신보는 중소기업의 금융거래 편의성 향상을 위해 비대면 금융업무 플랫폼을 도입하였다. 신보는 이를, 데이터 수집이 체계적이고 정교해야 하며, 중소기업 관련 데이터가 공유되어야 한다는 정책적 시사점을 발견하였다. 이러한 정책적 시사점을 바탕으로 신보는 이제 기업 데이터 뱅크(Data Bank)로서의 역할을 도모하고 있으며, 더 나은 기업정보 생태계를 구현하고자 한다. 이를 통해 신보의 신기술을 활용한 중소기업 금융접근성 제고 사례가 핀테크를 활용한 공공기관의 금융정책 수립에 유용한 사례가 될 수 있을 것으로 기대한다.
현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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