• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.637-637
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• 2015

2009년 미국에서 처음으로 스마트워터그리드의 개념이 도입된 이후로 국내외 국가 기관뿐만 아니라 민간 기업에서도 스마트워터그리드에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재 스마트워터그리드는 IBM의 진출을 시작으로 Veolia, Suez 등 다국적 물관리 기업들이 사업을 추진 중이다. 국내의 ICT기술과 수자원시스템의 융합을 통하여 용수 수요 공급량을 실시간으로 파악하고 관리하여 수자원의 지역적 시간적 격차를 해소하는 스마트워터그리드 연구가 국내에서도 진행 중이다. 물관리 시장 주도권을 확보하기 위해 글로벌 물기업간 경쟁이 심화되고 있으며, 개별플랫폼을 구축 활용하여 신규기업의 물산업 진출을 가로막고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 국외 물산업 시장 진출을 위하여 통합플랫폼 개발 및 체계적인 데이터 구조 설계가 필요하며, 본 연구는 스마트워터그리드를 운영하기 위해 여러 곳에 분산되어 관리 운영되어지고 있는 수자원 및 물관리 데이터의 통합을 위한 체계적인 데이터베이스 구조설계에 대한 연구를 수행하였다. 이에 본 연구에서는 스마트워터그리드 도메인 내에 주력하고 있는 통합데이터베이스 구조를 외부 데이터 마이닝과 연계하여 확장하는 구조로 현실적이고 단기적인 데이터 통합효과를 위해 ETL/데이터웨어하우스방식을 적용하여 데이터 통합을 추진하였다. 지자체간 분산되어 있는 데이터베이스간의 연동은 관련 법제도 및 지자체간 협의 등 다양한 문제가 연루되어 있어 단기적으로는 B2B 데이터 연동방식을 응용하여 구성하였다. 광역 중앙 제어를 위한 통합데이터베이스는 가상DB 방식을 고려하였으며, 이는 지자체별로 구성된 통합DB에 대한 인터페이스 및 Wrapper 플랫폼을 적용하였다. 이 플랫폼간의 연동은 WaterML2.0을 적용함으로써 단기간내 구현이 가능하도록 하고 상호운용성에 문제를 해결하며, 실시간 데이터 연계를 추구하였다. 본 연구를 통해서 궁극적으로는 수자원 및 물관리 데이터의 통합을 위해 해당플랫폼에서 스키마 맵핑, 프로토콜 변환 정합 등을 실시하며, 실시간 데이터 마이닝 및 통합이 가능하도록 구성함으로써 향후 스마트워터그리드의 빅데이터 플랫폼 개발까지 확장해나갈 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.29 no.4
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• pp.319-344
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• 2018

As a part of the open science policy, this study compared the perception of research data sharing and utilization by academic field. Based on this, in - depth interviews were conducted with semistructured questions to the data task managers of 27 government - funded research institutes in science and technology. Among them, nine excellent organizations were selected from the viewpoint of data management and cases of research data collection and management were specifically presented. The State of the collection and management of research data by the participating research institutes is generally a pilot project stage, and the level of collection and establishment of data also differs by institution. In terms of institutions, they are divided into three levels: the level of collection and establishment of data(KIOM), the advanced level of it (KIST), And level of steps to start sharing (KRIBB, KRICT).

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.3
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• pp.251-274
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• 2013

This study aims to analyze data management policies offered by 15 government funding agencies in the U.S., UK, Canada, and Australia, and to make recommendations for developing data management policies in Korea. For the analysis of data management policies, five criteria were suggested based on literature review as follows: 1) the definition of research data, 2) principles of data management, 3) data management plan, 4) the implementation of data management, 5) legal and ethical issues. It was found that there was no policy that covers all the criteria for the analysis. Several funding agencies, however, commonly dealt with each criteria in their data management policies. Based on the findings from the analysis, this study made the following suggestions: First, data policies provide definitions and types of research data based on the understanding of data creation in the fields of funding interests. Second, data policies include principles of data management applicable to data practices in Korea. Third, data policies implement data management plans to promote responsibility of researchers for managing data. Fourth, data policies specify data management implementations to facilitate and support data sharing practices. Fifth, data policies should minimize legal and ethical challenges in data sharing through the review of the applicability of related laws and regulations and their improvement.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.4
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• pp.7-36
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• 2018

This study aimed to analyze the content of Records Data Management (RDM) training programs provided by 51 out of 121 university libraries in North America that implemented RDM services, and to provide implications from the results. For the content analysis, 317 titles of classroom training programs and 42 headings at the highest level from the tables of content of online tutorials were collected and coded based on 12 data literacy competencies identified from previous studies. Among classroom training programs, those regarding data processing and analysis competency were offered the most. The highest number of the libraries provided classroom training programs in relation to data management and organization competency. The third most classroom training programs dealt with data visualization and representation competency. However, each of the remaining 9 competencies was covered by only a few classroom training programs, and this implied that classroom training programs focused on the particular data literacy competencies. There were five university libraries that developed and provided their own online tutorials. The analysis of the headings showed that the competencies of data preservation, ethics and data citation, and data management and organization were mainly covered and the difference existed in the competencies stressed by the classroom training programs. For effective RDM training program, it is necessary to understand and support the education of data literacy competencies that researchers need to draw research results, in addition to competencies that university librarians traditionally have taught and emphasized. It is also needed to develop educational resources that support continuing education for the librarians involved in RDM services.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_3
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• pp.1789-1803
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• 2022

With the increase of data and the development of AI technology, the strategies and policies related to integrated data are being actively established to increase the usability of data all over the world. Recently, in the research field, infrastructure projects and management systems are being prepared to utilize research data at the initiative of the government. Also, in Korea, platforms for searching and sharing research data are being actively developed. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been conducting extensive research on disaster & safety as a national institute, but data-oriented management and utilization are insufficient. Because it still lacks consistent data management systems, metadata for outcomes of research, experts on data and policies for utilization of data to research. In order to move to the data-based research paradigm, we defined the master plans and verified a target model for the integrated management and utilization of disaster & safety research data. In this study, we found out the need to establish differentiated data governance, such as data standardization and unification of the data management system, and dedicated organization for managing data, based on the necessity and actual demands of NDMI. In order to verify the effectiveness of the target model reflecting the derived implications, we intend to establish a pilot mode. In the future, major improvement measures to establish a disaster & safety research data management system will be implement.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.1-5
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• 2007

고객 데이터 중심의 통합을 근간으로 하는 CRM을 추진하면서 데이터 품질은 필수적인 선결과제로 인식되고 있어, 데이터 품질 개선을 위해 데이터, 데이터구조, 데이터관리프로세스를 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 품질 개선을 위해 표준화를 통한 데이터구조에 대한 품질관리 모델을 제안하고, 제시한 모델을 적용하여 기존 시스템의 관리 항목을 현저히 감소시켜 데이터구조의 품질을 개선하고 데이터구조 표준화 관리 시스템을 통하여 지속적인 개선이 가능하도록 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.117-126
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• 2017

As the recent research environment and research paradigm have become data-driven, Open Science, based on openness and sharing of public research results, has emerged as a global agenda for scientific research. National policies for sharing and re-use of research data from publicly-funded research are in effect globally. Therefore, in Korea, it is urgent to build policies and infrastructure for sharing and re-use of research data. In this paper, we investigate the current status of research data management of science and technology research institutes in Korea. We conducted in-depth interviews with researchers from 22 research institutes belonging to the National Research Council of Science & Technology, and 20 universities in Korea, asking about terms of creation management utilization of research data, willingness to share data, and needs for sharing and re-use of research data. From these interviews, we drew implications for open research data and future directions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.26-29
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 환경에서 최근 데이터의 유동량은 폭발적으로 증가하였다. 그에 따라 대규모 IT자원 및 서비스 제공을 위한 핵심 인프라 역할을 맡고 있는 데이터센터의 수요가 급증하고 있는 추세이다. 하지만, 데이터센터의 빠른 확장 속도에 비하여 데이터센터를 통합적, 효율적으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 시스템의 부재로 데이터센터의 빠른 유지보수, 효율적 자원관리와 고신뢰 시스템 구축이 어려운 실정이다. 또한 국내 여건상 외국의 사례와 같이 넓은 부지를 사용하여 데이터센터를 구축할 수가 없기 때문에 모듈 형태의 데이터센터 구축 연구가 절실한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 폭발적 데이터 환경과 국내 여건을 고려한 효율적인 인프라 지원을 위한 모듈러 데이터 센터의 스마트 모니터링 관리 시스템 구조를 설계한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.5
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• pp.225-233
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• 2007

This paper uses the taxonomy of 3 metadata schema(extraction metadata, warehouse, metadata, and user access metadata) to investigate how to manage metadata and what metadata to manage in data warehouse. In particular, this paper focuses on two kinds of metadata(warehouse metadata and user access metadata) and studies a case about metadata management in a real business world

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.215-217
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• 2009

u-GIS는 기존 정적인 공간데이터와 동적인 GeoSensor 데이터를 융합하여 처리하는 시스템을 말한다. 기존 정적인 공간 데이터는 주로 2차원 공간 데이터였으며 최근 유비쿼터스 환경에서는 이를 확장한 3차원 공간 데이터 및 다차원 시공간 데이터의 요구가 급증하고 있다. 최근 국가 차원에서 3차원 공간 데이터를 구축하고 있으며 DBMS가 아닌 파일 단위로 데이터를 저장하고 관리하고 있다. 이 경우, 데이터의 중복 저장, 표준 인터페이스의 부재, 서버 중심의 데이터 제공의 어려움 등의 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 3차원 공간데이터를 효과적으로 저장 관리하기 위하여 3차원 공간 DBMS를 연구 개발하였다.