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.
2019년부터 국가기록원의 주도로 행정정보데이터세트 기록관리체계 구축 시범사업이 본격적으로 시작되었다. 2021년까지 3년에 걸친 사업의 결과를 바탕으로 개선된 행정정보데이터세트 관리방안이 공공기록물 관련 법령과 지침에 반영될 예정이다. 이를 통해 행정정보데이터세트는 본격적인 공공기록관리의 대상이 된다. 공공기록이 전자문서 중심으로 전환되었고 행정정보시스템의 데이터세트까지 본격적인 공공기록관리의 대상으로 포함되었지만, 기록을 구성하는 원 자료(raw data)로서의 데이터 자체의 품질 요건에 관한 연구는 아직 부족한 상황이다. 데이터 품질이 보장되지 않으면 데이터의 구성체이며 기록의 집합체인 데이터세트는 기록의 4대 속성 전체가 위협받게 된다. 더욱이 표준기록관리시스템의 규격을 고려하지 않고 기관 실무 부서의 다양한 요구를 반영하여 구축된 행정정보시스템의 데이터는 기록관리 관점에서 그 품질에 대한 신뢰성이 부족할 경우 공공기록 자체의 신뢰성을 확보할 수 없을 것이다. 본 연구는 2021년 국가기록원에서 진행한 "행정정보데이터세트 기록정보 서비스 및 활용모형 연구"에서 제시된 행정정보데이터세트 관리방안을 기반으로, 적극적으로 개념이 확장된 평가, 그중에서 데이터 품질평가에 관한 연구를 수행하였다. 범정부적으로 추진되고 있는 다양한 데이터, 특히 공공 데이터 관련 정책과 가이드를 참고하여 기록관리 차원에서의 품질평가 요건을 도출하고, 구체적인 지표를 제시해 보고자 한다. 이를 통해 향후 본격화될 행정정보데이터세트 기록관리에 도움이 되기를 기대한다.
최근 4차 산업혁명 시대 도래에 따른 빅데이터가 이슈화 되고 정부의 공공 데이터 개방? 공유 정책 등으로 정부의 R&D 정보화 서비스도 다양화되고 있다. 특히 해양수산 R&D사업은 해양이라는 공간적 제약으로 선박 및 특수 장비 등을 사용함에 따라 연구비 단가가 상대적으로 높은 실정임에도 해양수산 연구 자료 및 관측자료가 통합적으로 관리되지 않고, 사업별 기관별로 산발적으로 관리되고 있어, 이에 따라 연구 DB 통합관리의 수요가 제기 되고 있다. 이에 해양수산 R&D사업에서는 사업별 통합 DB 구축사업이 진행되고 있고, '관할해역해양정보 공동활용시스템(JOISS)'이 대표적이라 할 수 있다. JOISS는 2012년부터 시작된 '관할해역 해양정보 공동활용체계 구축'과제를 통해 자료 표준화 연구와 함께 해양과학조사 분야의 R&D과제들과 실시간 해양관측망으로부터 산출되는 데이터를 수집하고, 정보서비스를 구현한 시스템이다. 2016년 1차 시스템 구축을 완료하여 현재 서비스를 진행하고 있다. 한편, 해양관측 데이터 수집 공유 서비스 외 해양수산 R&D사업과 연계된 다양한 정보들을 나누고 소통하는 온라인 장을 구현하기 위해 '해양수산 R&D 지식정보 시스템(OFRIS)' 개발사업이 별도로 진행되고 있다. OFRIS는 해양수산 R&D사업을 통한 데이터의 원할한 수집 및 품질관리 등의 문제를 보완하고, 그 외에도 사업별로 분산 관리되고 있는 R&D 관련 정보를 연계하고, 기술공급자와 수요자를 직접 연결해 주는 '개방형 기술 정보 중개 시스템'으로의 역할, 국내외 해양수산 R&D관련 정책 연구 산업 동향을 엄선하여 제공하는 등 해양수산 R&D 종합 포털로서 기능구현을 목표하고 있다. 2017년 말 1단계 개발 완료를 앞두고 있으며, 1단계에서는 시급성 높고, 수요가 많은 (1) R&D동향, (2) 과제이력, (3) 연구성과, (4) 기술거래, (5) DB공유 등 5대 기능을 우선 구현하고, 2단계에서는 통계자료 생산 및 분석 기능 강화, 3단계에서는 해양수산 산업통계, 인력, 교육 등의 정보를 서비스하는 포털로 확장할 계획이다. JOISS, OFRIS를 개발하는 과정에서는 해양수산 R&D의 정보를 수집 관리 하는데 있어 다양한 현안 문제 등이 도출되었으며, 그 중에서도 연구자들의 자발적 데이터 제공 협조, 데이터의 표준화 및 품질검증, 구축된 데이터의 활용 및 피드백 등에 대해 구체적이고 현실적인 대응 방안이 요구된다.
비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.
최근 기업의 각 업무가 정보화 되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터 표준 관리와 데이터 요구사항 관리를 통매 데이터 품질 관리 프로세스를 개선한 사례를 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성 적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
데이터 품질 관리는 최근 중요한 이슈로 자리잡았다. 데이터베이스의 메타데이터 표준화는 데이터 품질관리 방안 중 하나이다. 본 연구에서는 일관된 메타데이터 관리를 위하여 표준단어사전 관리를 지원하는 알고리즘을 제시한다. 해당 알고리즘은 웹 사전 크롤링을 통해 데이터베이스 메타데이터의 동의어 관리 자동화를 지원한다. 또한 웹 사전 크롤링 과정에서 생길 수 있는 동음이의어 판별 이슈를 해결하여 데이터의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 기존의 수동적 관리에 비해 메타데이터 데이터 품질의 신뢰도를 높인다. 또한 이음동의어 데이터 등록 및 관리에 소비되는 시간을 단축시킬 수 있다. 새로운 데이터 표준화 부분 자동화 모델에 대한 추가 연구는 향후 데이터 표준화 프로세스에서 자동화 가능한 작업을 파악하여 진행되어야 한다.
오픈 사이언스의 일환으로 정부는 국가 연구데이터 공유 및 활용 전략을 채택하고, 국가 차원의 거버넌스 체제를 구성하여 연구기관이 이행하도록 정책을 추진하고 있다. 연구데이터 관리를 위한 정책이 학계를 중심으로 수행되고 있지만 선진국에 비해 미흡한 실정이며 이 마저도 현장에 도입하기에는 연구자의 인식도 부족한 현실이다. 본 연구의 목적은 학문분야별 연구자의 연구데이터 관리 현황을 파악하기 위함이다. 학문분야는 문헌정보학, 통계학, 생태학 및 한국음악학을 포함한 4개 분야로 구성하였으며 데이터 관리 현황은 설문조사를 통해 파악하였다. 연구데이터 관리 현황은 연구데이터 생산, 공유 및 관리, 저장, 보존 및 재사용 관점에서 분석하였다. 연구 결과, 데이터 저장을 제외하고 데이터 생산, 데이터 공유 및 관리, 데이터 보존 및 데이터 재사용의 경우 학문 분야별로 차이가 있는 것으로 파악되었다.
최근 데이터가 전략적 의사결정의 핵심요소로 대두됨에 따라 데이터 통합 및 데이터 품질에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 데이터 품질을 확보하기 위해 데이터 표준화가 필수적으로 수반되어야 한다. 그러나 데이터 활용에 있어 (1)데이터의 중복 및 불일치 발생, (2)데이터에 대한 의미 파악 지연으로 정보 제공의 적시성 결여, (3)데이터 통합의 어려움, (4)정보시스템 변경 및 유지 보수 곤란 등과 같은 현실적인 문제점들이 정확한 정보를 적시에 사용자에게 전달하는데 장애 요인으로 발생하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 '국토관측센서 기반 수문 및 수재해 정보포털시스템 개발'에 앞서 보다 정확한 데이터 통합관리 및 제공서비스가 가능하도록 국내외 사례연구를 통한 기반을 마련하고자 한다. 데이터 표준화는 시스템별로 산재해 있는 데이터 정보요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 이를 전사적으로 적용하는 것을 의미하며, 이러한 데이터 표준화 작업은 데이터의 정확한 의미 파악뿐만 아니라 데이터에 대한 상반된 시각을 조정하는 역할을 수행한다. 기본적으로 데이터 모델 및 데이터베이스에서 정의할 수 있는 모든 오브젝트를 대상으로 하는 것이 이상적이나, 주로 관리해야 될 필요성이 있는 오브젝트만을 대상으로 데이터 표준화를 하는 것이 더욱 효율적으로 작용한다. 본 연구는 국내외 데이터 통합관리 표준화 동향을 제시하였으며, 현업 사용자로부터 데이터 표준과 관련된 요구사항을 수요조사를 통하여 조사함으로써 데이터 표준 대상 후보를 식별하고 개선점을 도출하는데 사용할 기반을 마련하였다. 데이터 표준화가 수행되면 현업 사용자는 정확한 데이터를 사용할 수 있고, 올바른 의사결정을 내릴 수 있을 것으로 판단된다. 앞으로 데이터 표준, 데이터 표준 준수 체크, 데이터 표준 조회 및 활용 등 데이터 표준 관리에서 수작업으로 인해 발생하는 애로사항을 배제하기 위해 자동화에 관한 연구가 지속적으로 추진되어야 할 것으로 사료된다.
전 세계적인 지구 온난화 현상으로 해수면 상승과 생태계 변화가 발생하여 기후변화에 대한 사회적관심이 증가하고 있다. 이와 더불어 기후변화와 지구환경시스템의 대기, 수권, 생물권, 지표면 동 각 권역간의 상호작용과 피드백을 고려한 연구가 증가하고 있는 실정이다. 기후와 환경을 통합적으로 분석하여 기후변화에 따른 지구환경시스템의 변화특성을 이해하고 이러한 피드백 과정을 파악하기 위해서는 분석 자료의 원활한 공유와 연계를 위한 통합 데이터베이스 구축이 필요하다. 이를 위해서는 먼저 다양한 기후/환경 연구 분야의 자료를 관리하기 위한 데이터의 의미, 명칭, 정의 등에 대한 원칙의 수립이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기후/환경 변화예측 연구 자료의 원활한 공유와 관리를 위한 데이터 표준화 연구를 수행하였다. 기후/환경 변화예측 연구 분야의 자료 현황을 조사 및 분석하였고 그에 따른 자료 관리 방안을 마련하였다. 그 결과 관리할 오브젝트를 기준으로 기후/환경 연구 분야의 데이터 표준화를 수행하였고 표준단어, 표준도메인, 표준용어를 정의하였다. 데이터 표준화 결과는 기후/환경 변화예측 자료를 관리하고 공유하는데 있어 데이터의 의미를 효율적으로 파악하고, 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 품질과 생산성을 향상 시킬 수 있다. 향후 연구에서는 데이터베이스 개념적 엔티티의 속성설계 단계부터 데이터 표준을 적용한 통합 데이터베이스 구축이 필요하다.
마이크로어레이 기술은 근래에 개발된 신기술로써 동시에 수천-수만 개의 유전자 발현을 측정할 수 있어 다양한 생물학적 연구에 이용되고 있다. 여러 단계의 실험 과정과 이를 통해 얻은 다량의 데이터를 처리하기 위해서는 이를 효율적으로 관리. 저장, 분석할 수 있는 통할 정보 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 외국에서는 몇몇 관리시스템이 개발되어 있고. 국내에서도 WEMA 등이 있지만 아직 데이터 관리부분에 기능이 치우쳐 있다. 따라서 우리는 복잡한 자료구조를 가지는 마이크로어레이의 실험 정보와 각 단계별 처리 정보 등을 사용자의 관점에서 효과적이고 체계적으로 관리할 수 있고, 데이터 정규화 및 다양한 통계적 분석 기능을 갖춰 불필요한 시간과 비용을 줄임으로써 마이크로어레이 연구에 도움을 주고자 통합 분석관리 시스템 cMAMS (cDNA Microarray Analysis and Management System)를 개발하였다. 웹 기반으로 구현된 cMAMS는 데이터를 저장, 관리하는 부분과 데이터를 분석하는 부분, 그리고 모든 관련 점보가 저장되는 데이터베이스 부분으로 구성되어 있다 데이터관리부분에서는 WEMA의 계층적 데이터구조론 도입해 관리의 효율성을 높이고 시스템의 이용자를 시스템운영자, 프로젝트관리자, 일반사용자로 구분하여 데이터 접근을 제한함으로써 보안성을 높였다. 통계처리 언어 R로 구현된 데이터분석 부분은 7 단계의 다양한 분석(전처리 정규화, 가시화, 군집분석. 판별분석, 특이적 발현 유전자 선뿐, 마이크로어레이 간의 상판분석)이 가능하도록 구현하였고, 분석결과는 데이터베이스에 저장되어 추후에 검토 및 연구자간의 공유가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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