한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2007년부터 국내학술논문의 국제적 영향력제고를 위해 DOI 등록관리기관 (DOI RA, Digital Object Identifier Register Agency)인 Crossref의 DOI 대행 등록 지원사업을 추진하였다. 그러나 2016년 KISTI가 전세계 10번째 DOI등록관리기관이 되면서 KISTI에 DOI를 직접 등록할 수 있는 체제로 변화되었다. 하지만, DOI Name은 접두사를 관리하는 등록관리기관에 종속되어, KISTI 관리주체가 아닌 접두사를 KISTI에서 등록할 수 없는 문제가 있어 지속적으로 기존의 Crossref를 통해 등록해야 하는 문제가 발생했다. KISTI DOI를 신청한 학술단체를 대상으로 접두사 관리주체를 Crossref에서 KISTI로 해석(resolution)의 중단 없이 변경 하고 DOI 검색 서비스를 위해 Crossref에 등록된 DOI를 KISTI로 이전해야 하는 과업을 해결하기 위해 기존에 등록된 Crossref를 KISTI DOI로 변경하는 연구가 진행되었다.
건설현장에서 의뢰하여 품질검사전문기관에서 대행하는 건설자재의 품질시험 검사업무에 대한 신뢰성 제고를 위해 품질시험 검사 의뢰절차 및 지방국토관리청의 품질검사전문기관 등록 관리 현황을 조사하고, 품질검사전문기관에서 품질시험 검사성적서 및 시험과정자료를 정보시스템에 입력하여 관리할 수 있는 정보시스템 구축방안을 도출하고자 한다.
본 연구는 산업안전보건법에 따라 지정·등록하는 안전관리전문기관에서 안전관리를 대행하는 사업장과 안전관리를 자체 수행하는 사업장의 사고재해율과 사고사망만인율을 비교 분석·검증하였다. 연구결과에 따르면 사고재해율이 낮은 집단은 안전관리자를 자체 선임한 사업장, 규모는 근로자 300인 미만 자체 선임 사업장, 산재보험 업종은 제조업과 운수·창고·통신업의 자체선임 사업장으로 유의성을 확인하였다. 사고사망만인율이 낮은 집단은 근로자 300인 미만 안전 관리전문기관의 대행 사업장과 기타의사업의 자체 선임 사업장으로 나타났다. 그 외 집단의 분석에서는 사고재해율과 사고사망만인율의 유의성을 확인할 수 없었다. 본 연구에서 안전관리전문기관의 대행 사업장에서 사고재해율이 자체 선임사업장 보다 높고, 사고사망만인율은 규모와 업종에 따라 일부 차이가 있는 것을 확인하였다. 따라서, 현재의 안전관리의 대행제도로는 사고사망 등 산재예방 효과를 담보할 수 없으므로 대행제도의 개편과 안전관리자를 대상으로 산업재해 및 사고사망 예방 전문성 강화를 위한 제도의 개선이 필요하다.
동력자원부가 내놓은 ${\lceil}$전기안전관리업무 처리지침$\rfloor$은 전기안전관리담당자의 직무를 비롯 안전관리 대행업 등록 및 신고, 전기설비관련 공사게획인가 및 신고, 사용전(용접)검사, 정기검사, 일반용전기설비점검업무등에 관한 법에서 명문화하지 못한 부문까지 소상히 담고 있다. 지침서는 전기 수용가가 수행할 각종검사, 안전관리자 선임업무 뿐만 아니라 점검권자인 시$\cdot$도지사, 안전공사, 확인기관인 전기기사협회의 업무도 시달하고 있다. 특히 그 동안 논란이 돼왔던 전기안전관리자 해당분야 경력산정을 규정하고 있다.
최근 전자서명법 개정으로 인해 공인인증서(현. 공동인증서) 지위가 만료됨에 따라 전자서명 기반의 공인인증서도 주민등록번호 대체수단에서 지휘가 상실되었다. 이로 인해 공인인증기관들은 방송통신위원회로부터 주민등록번호 대체수단 기반의 본인확인기관 지정심사를 통해 본인확인서비스 제공 기관으로 최근 지정받은 바 있다. 하지만, 기존의 주민등록번호 대체수단인 아이핀, 휴대폰, 그리고 신용카드들과 달리 인증서 발급 신청자의 신원확인 절차가 기존 대체수단들과는 상이한 부분이 존재하고 있다. 특히, 발급 신청자의 신원을 등록대행기관이 수행하고 있다. 본 연구에서는 전자서명 기반의 본인확인서비스 제공 시 대체수단 발급 과정에서 신원확인, 허무인 확인, 신원보증인 확인 등에 대한 개선방안들을 제안한다. 제안한 방안은 전자서명 기반의 본인확인서비스에 적용함으로써 이용자 개인정보보호와 보편·타당하고 안전한 본인확인서비스 제공이 가능함을 알 수 있다.
최근 DCAT, CKAN 같은 동종 데이터 집합에 대해 질의를 동시에 수행하여 쿼리 결과의 품질을 크게 향상하는 페더레이션 쿼리 엔진이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존 연구는 비표준 쿼리를 사용하며 정적 바인딩을 적용한 몇 가지 이기종 데이터 집합 또는 동종 데이터 집합에 대해서만 질의 할 수 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 사용하여 여러 데이터 소스에 질의하는 페더레이티드 엔진 (DRAZ)을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 주어진 SPARQL 쿼리의 모든 트리플 패턴을 API 호출로 변환하여 해당 데이터셋에 접근한다. 마지막으로 모든 API 호출 결과를 N-트리플로 변환하고 모든 트리플 패턴을 고려한 최종 결과를 요약한다. 우리는 제안하는 DRAZ를 DCAT 및 DOI와 같은 이기종 메타 데이터 표준을 고려하여 수정된 Fedbench 벤치 마크 질의를 사용하여 평가하였다. 제안하는 시스템인 DRAZ가 JOIN 작업을 사용할 수 없음에도 불구하고 결과의 70-100 % 정확도를 달성 할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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