소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
오류 은닉은 데이타 전송시 발생한 오류를 처리하는 데 중요한 역할을 하는 기술로 우수한 데이타 품질을 보이는 다양한 오류 은닉 방법들은 대개 복잡도가 높다. 하지만 복잡한 알고리즘은 실시간 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 오류 내성 기술과 데이터 숨김 기법을 이용하여 디코더의 오류 은닉 부담을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류 내성 인코딩 방법으로써 손실 블록의 확산을 막는 블록 인터리빙을 적용하며, 시간적 오류 내성 방법으로는 움직임 벡터의 손실을 확인할 수 있는 패리티 비트를 데이터 숨김 방법을 이용하여 디코더로 전송하는 구조를 적응한다. 또한 전송 비디오 블록의 경계선 특징을 미리 추출한 후 이 데이터를 데이터 숨김을 통해 디코더로 전달하여 비디오 데이터가 전송시 손상되면 전달된 특징을 이용하여 은닉 처리함으로써 디코더에서 오류 은닉시 손실 정보를 주변 블록으로부터 예측해야 하는 과정을 줄여 계산 복잡도를 낮춘다. 본 연구에서 제안한 움직임 벡터 확인 패리티 비트와 블록 경계선 특징 데이터를 전송 블록에 데이터 숨김방법으로 전송하는 것은 표준 인코더의 복잡도에 큰 영향을 미치지 않는다. 제안 오류 은닉 방법이 인터넷과 같이 버스트 오류가 많은 채널에서도 디코더에서 전송 오류를 효과적으로 빠르게 처리함을 실험 결과를 통해 알 수 있다.
오류정정부호는 메모리 시스템 설계, 다양한 디지털 데이터 통신 시스템 설계 등에 널리 이용된다. 특히 오늘날과 같이 통신망의 확대와 컴퓨터의 발전으로 인한 대용량 데이터의 교환과 처리가 요구되는 디지털 데이터 통신 시스템 설계에서는 통신 채널에서 발생하는 오류를 효율적으로 제어하기 위한 오류정정부호 장치가 필수불가결한 요소가 되었다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타의 간단하고, 규칙적이며, 모듈화한 특성을 이용하여 이중 오류정정부호의 효율적인 부호화 및 복호화 방법을 제안한다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 여러 개의 지상국에서 수신한 PCM 데이터를 병합하여 잡음에 의한 프레임 오류를 제거하는 방법에 관한 관심이 증가하고 있다. 단순 병합 방식은 이미 나로우주센터의 데이터처리 시스템에 적용되어, 나로호의 1, 2차 비행시험 데이터 분석에 사용된 바 있다. 본 논문은 단순 데이터 병합방식에 데이터 치환, 비트단위 투표 등의 오류교정 알고리즘 및 시간지연데이터를 이용한 교정알고리즘을 적용하여 오류율을 더 낮추는 데 초점을 맞추고 있다. 네 개 지상국에서 수신된 나로호 비행시험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 단순 병합방식보다 1.32%의 오류율이 개선된 것으로 나타났다. 제시된 알고리즘은 향후 다양한 텔레메트리 병합데이터 생성에 유용하게 사용될 수 있으리라 판단된다.
오늘날 모바일 스마트 기기의 발전은 위치기반의 새로운 기술을 이끌었다. 현재 위치 데이터를 사용하는 많은 응용프로그램들이 소개되었고, 또한 널리 사용되고 있다. 하지만 아직 이러한 위치 데이터들은 환경적인 요소 등으로 인해 오류가 많다. 본 논문에서는 연속적인 위치 데이터들 사이에서 오류를 찾아내는 알고리즘을 제안할 것이다. 이동 윈도우에서의 이동 평균과 이동 표준편차가 이동 유의구간을 구성할 것이고, 이 이동 유의 구간은 오류 데이터들을 찾아내는 데에 사용될 것이다. 또한 오류 데이터를 교정하는 방식도 제안할 것이다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 알고리즘으로 나타낸 후 실험을 통해 입증할 것이다. 이러한 방식의 접근이 다른 위치기반 응용프로그램이나 인간 이동 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
본 연구에서는 고등학생들의 기상 데이터 분석 과정에서 나타나는 오류와 오류의 발생적 맥락에 대해 탐색하였다. 연구를 위해 A 고등학교 74명의 학생들이 제작한 222개의 기상 데이터 탐구 활동 내용을 수집하고, 데이터 수집 및 해석, 데이터 표현, 데이터 해석 과정에서 나타난 세부 오류 유형을 탐색하였다. 연구의 결과로 데이터 해석 과정에서는 학생들이 기상요소의 계절적 변동과 주기적 패턴에 대한 이해가 다소 미흡하다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터 표현 과정에서는 그래프의 단위 표현, 범례 설정, 추세선 활용 등에서 다양한 유형의 오류가 있음을 확인하였다. 오류가 발생하는 원인으로는 저작 도구의 특징, 오개념과 인지적 편향 등이 있었다. 연구 결과를 바탕으로 미래 사회 과학 교육의 중요한 화두인 빅데이터 활용 교육에 대한 교육적 시사점을 도출하였다. 그리고 이와 관련한 후속 연구를 제언하였다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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