약 20년 전부터 시작된 한국의 극지 연구를 통해 많은 극지 데이터가 생성되었으나 대부분의 데이터들은 연구자 개인이 보유한 상태에서 체계적인 관리가 되지 않아 시간의 경과에 따라 귀중한 극지 데이터들이 유실되고 있는 실정이다. 이 연구에서는 극지 연구 분야와 극지 데이터, 해외의 극지 데이터 수집 사례의 연구와 국내에서의 극지 데이터 수집 방안에 대해 소개한다.
본 연구의 목적은 효율적인 비오톱지도 제작 및 환경관리를 위한 프레임웍 데이터의 제작 방안을 연구하는데 있다. 비오톱지도를 작성하기 위해 필요한 원시데이터를 취합 및 통합과정을 통해 무결점의 프레임웍 데이터를 제작할 필요가 있다. 본 연구에서는 인천지역 환경관리를 위한 비오톱지도 제작의 기초데이터인 프레임웍 데이터 제작방안에 대하여 연구하였다. 비오톱지도는 지표면의 형태와 위치의 기준을 나타내는 지형주제도, 단위비오톱 형상의 기준이 되는 도시주제도, 도시생태현황을 나타내는 도시생태조사도 등을 기반 데이터로 사용하여 제작되어지며, 각 주제도는 다양한 형태의 원시자료로부터 추출 및 가공되어 비오톱지도의 기반데이터로 사용되는데 이 기반데이터가 논리적, 물리적으로 정확하게 제작되어야 정확한 비오톱지도가 제작될 수 있으므로 이를 비오톱 지도 제작을 위한 프레임웍 데이터로 분류하여 본 연구를 통해 구제적인 작성 방안을 연구하였다.
연구데이터 공유가 필수가 되어 감에 따라 해외 출판사에서는 데이터 공유 활성화를 위해 저자에게 DAS 템플릿을 제공해주고 있다. 하지만 아직 국내 학술시장에는 이와 같은 연구와 관련된 정책이 미비한 실정이다. 본 연구는 데이터 공유 활성화를 위하여 국내 학회에 적용할 수 있는 데이터 공유 정책 및 DAS 템플릿을 제안하고자 한다. 이를 위하여 Nature를 포함한 5개의 해외 출판사 데이터 공유 정책과 AMS 등 12개의 DAS 템플릿을 조사 및 분석하였다. 연구 결과 국내 학회에 적용할 수 있는 데이터 공유 정책의 개요와 12개의 항목으로 구성된 DAS 템플릿을 도출하였다. 본 연구의 결과로 제시되는 데이터 공유 정책과 DAS 템플릿은 데이터 공유의 실질적인 가이드와 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.
최근 디지털 기술의 발전으로 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화하고 있다. 연구데이터의 국가적 관리와 활용은 연구의 투명성과 효율성을 제고하고, 나아가 데이터 기반으로 급변하는 사회에 대비하기 위한 필수 요소이다. 주요 선진국에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 공유·활용을 위한 정책과 인프라 구축이 적극적으로 추진되고 있다. 국내에서도 2019년 국가연구개발과제 제안시 데이터 관리 계획을 제출하도록 관련 규정이 개정되었다. 데이터 관리 계획 제도가 효과적으로 실행되고 지속성을 유지하기 위해서는 연구자에게 다양한 지원 여건이 필요하다. 또한 데이터 관리 계획 가이드라인과 이행 절차는 국가 또는 기관 차원의 연구데이터 관리·활용을 위해 필수적이다. 이 연구에서는 데이터 관리 계획의 개요와 국내의 추진 현황 및 이슈를 살펴보고, 작성 가이드라인과 체크리스트, 적용프로세스, 그리고 연구기관에서의 이행방안을 제시한다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.
연구 데이터 관리(Research Data Management: RDM)는 연구데이터를 생산, 수집, 이용, 보전하는데 있어 방향을 제시하고 지원하는 인력, 정책, 자원 및 기술을 포괄하는 시스템이다. RDM은 연구비 신청시 작성하는 DMP(Data Management Plan)의 작성지원, 데이터 컬렉션과 리파지토리 구축, 연구 데이터의 디지털 보전과 유통 등을 포함하는 광범위한 활동들로 구성된다. 선진국의 경우 각 기관들이 RDM을 위한 시스템과 관련 조직을 구성하여 운영하고 있으나 우리나라의 경우에는 연구 데이터에 관한 인식수준이 낮아 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 각 조직의 현실에 적합한 연구데이터 관리체계 구축방안을 제안한다. 특히, 최근들어 각 분야마다, 조직마다 빅데이터의 생성과 관리를 위한 빅데이터 플랫폼 구축이 급증하고 있어 이를 조직내 RDM 구축에 반영할 필요가 있다. 또한 블록체인 기술을 활용하여 연구자의 데이터 주권 확보를 지원하고, 데이터 프로비넌스 보장과 P2P 방식의 분산 RDM 구축 방안도 제안한다.
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.
IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.
최근 많은 학문 분야에서 해당 분야에서 생산되는 데이터를 관리하기 위한 메타데이터를 개발하고 있다. 범용적인 분야를 넘어서 특정 학문 분야를 지원하기 위한 메타데이터는 해당 분야의 연구데이터를 검색, 관리, 공유 및 재사용을 위한 필수한 것으로 여겨지고 있다. 따라서 본 연구에서는 임산공학에서 생산되는 연구데이터를 관리하기 위한 메타데이터 항목을 도출하였다. 메타데이터 항목을 도출하기 위하여 FGDC-CSDGM, ISO 19115, NEFIS, INSPIRE, ANZLIC, DataCite 4.3 그리고 TTA,KO-10.0976 등 7개 메타데이터를 대상으로 매핑작업을 진행하였다. 연구 결과, 필수 6개, 권고 13개 그리고 선택 요소 9개가 도출되었다. 도출된 메타데이터는 임산공학 분야의 연구데이터를 체계적으로 관리하기 위한 항목으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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