• 기록학연구
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• 제50호
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• pp.97-138
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• 2016

국가의 재정지원은 대학의 구성원인 교수 학생 연구원에게 양질의 교육 및 연구가 이루어 질 수 있도록 기회를 제공한다. 국가적 예산의 유입과 한시적인 성격이라는 특수하게 조직된 대학특별사업단의 기록물은 또한 특별하게 바라볼 필요가 있다. 이러한 배경으로 조직된 대학특별사업단에서 생산되는 기록물은 사업의 평가와 투명한 예산 집행의 증거로써 관리되어야 하고 연구의 결과물로써 활용 될 수 있음에도 불구하고 타 대학기록물에 비해 관리가 취약하다. 이유는 사업단이 기록물을 생산하고 있음에도 불구하고 처리과로 인정되지 않고 한시적 기관의 특성으로 인해 생겨나는 문제점들로 기록물관리가 미흡할 수밖에 없기 때문이다. 본 연구는 전북지역 J대학에서 수행되고 있는 대학특별사업단(이하 사업단)의 기록관리 현황을 분석하고 문제점을 도출하여 이에 대한 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 교육부가 지원하는 5대 사업단을 연구대상으로 선정하였다. 문헌조사를 통한 선행연구조사를 시작으로 사업단 담당자 및 전문가 등 총 12명을 대상으로 면담을 진행하였다. 현황분석과 도출한 문제점을 바탕으로 사업단 기록물관리가 이루어질 수 있도록 개선방안을 제도적 인식적 관리적 시스템적 측면에서 제안하였다. 제도적 측면과 인식적 측면을 통해 관련 제도 및 규정을 정립하여 기록물관리가 정당성을 가질 수 있는 근본적인 틀을 마련하고자 하였다. 관리적 측면에서 각 요소들이 체계적인 기록물관리를 위하여 이루어진 관계와 주어진 역할은 무엇인지 정의하였다. 이를 바탕으로 시스템적 측면에서 통합아카이브시스템의 구축을 위한 방안과 현재 사용되고 있는 시스템 및 2017년 도입될 "코러스"와 연계방향을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권6호
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• pp.181-190
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• 2021

여러 명이 모여서 진행되는 스포츠 활동은 코로나19와 같이 광범위하게 유행하는 전염병이 퍼지는 상황에서는 진행되기 어려우며, 이로 인해 현대인의 신체 활동 부족이 발생한다. 비대면으로 진행되는 운동 콘텐츠들을 이용하면 이런 문제점을 극복할 수 있지만, 대면 운동 시와 같은 세밀한 자세 확인이 어렵다. 본 연구에서는 보다 나은 비대면 운동 콘텐츠 운영을 위해서 IT 시스템에서 자세를 감지하고 움직임을 추적하는 모델을 제시한다. 제안하는 움직임 추적 모델은 체육학에서 널리 사용되는 움직임 분석 방법들을 참고하여 신체 모델을 정의하고 이에 따른 자세 및 움직임을 정의한다. 제안한 모델을 사용하면 운동에 쓰이는 움직임을 인식하고 분석할 수 있으며 운동 프로그램에서 특정 움직임의 횟수를 알 수 있고, 운동프로그램 수행 여부 감지도 가능하다. 제안한 모델의 유효성을 확인하기 위해 마커리스 모션 캡쳐 장비인 Azure Kinect DK를 사용하여 움직임 추적, 그리고 운동 프로그램 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 움직임 분석 모델을 개선하고 모션 캡쳐 시스템의 성능을 높인다면 보다 세밀한 움직임 분석이 가능하며, 적용할 수 있는 운동의 종류를 늘릴 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.275-284
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• 2023

가상 현실 시뮬레이션은 다양한 분야에서의 교육과 훈련에 활용이 되며, 특히 최근에는 의료 분야에서 많이 사용되고 있다. 교육/훈련용 시뮬레이터는 의사가 실제 수술 도구를 이용하여 실제 환자에 대해 처치를 하는 것과 같은 느낌이 나게 하는 촉감/역감 생성 및 영상/음향 출력 하드웨어와 여기에 실감 나는 영상과 촉감을 생성해주는 소프트웨어로 이루어진다. 기존의 시뮬레이터들은 수술 시에 사용되는 다양한 수술 도구들을 모사하기 위해 다양한 형태의 하드웨어들을 사용해야 하므로 복잡하고 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 포스 피드백 장치와 변형 가능한 햅틱 컨트롤러를 이용한 치과 수술 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 햅틱 하드웨어들은 수술 도구와 수술 부위의 충돌 여부를 파악하고 그에 따른 저항감과 진동감을 제공한다. 특히 길이 변화, 굽힘과 같은 변형이 가능한 햅틱 컨트롤러는 여러 수술 도구들의 형태에 따라 느껴지는 다양한 감각을 표현할 수 있다. 사용자가 햅틱 피드백 장치를 조작하면 햅틱 피드백 장치의 움직임이나 버튼 클릭 등의 이벤트가 시뮬레이션 시스템에 전달되어 치과용 수술 도구와 구강 내부 모델들 사이의 상호작용이 발생하고 이에 따른 햅틱 피드백이 햅틱 피드백 장치로 전달된다. 이러한 기반 기술들을 활용하여 정교한 3차원 모델로 표현된 가상 환경에서 대표적인 치과 수술기법인 매복 사랑니 발치 수술의 현실적인 훈련 경험을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.37-47
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• 2010

CRM은 고객에 대한 가치를 잘 이해하고 고객정보를 바탕으로 하여 그들의 욕구를 충족시키고 나아가서는 평생가치(Life Time Value)를 극대화시킬 수 있는 전략수립 및 고객관리프로세스를 통합적으로 잘 운영하는 것이다. 또한 이를 고객들과 좋은 관계로 유지 발전시켜서 궁극적으로는 회사의 수익을 최대화하기 위한 경영활동이다. 성공적인 CRM을 위한 전략은 고객접점을 담당하는 조직의 변화와 고객관리 프로세스를 재설계한 후에, 기업이 장기적인 계획으로 고객관계를 유지시키는 마케팅 전략과 시장 환경대응에 적절한 방법으로 통합시스템을 구축하여 전사적인 프로그램으로 전개되어야 한다. 또한 CRM 프로그램을 꾸준히 기업 특성에 맞게 개선과 보완활동을 펴나가야만 한다. 특히 중소규모의 유통업체들의 성공적인 CRM을 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, CRM에 대한 인식을 바꾸고 고객에 대한 관심을 깊이 기울여야 한다. 둘째, 선진기업들의 CRM 기법을 벤치마킹하여 성공 포인트를 찾아내어 활용한다. 셋째, 나만의 재주와 장기를 마케팅에 접목하는 아이디어를 통해 자사 여건에 알맞은 방법을 모색한다. 넷째, 작지만 화제성 강한 이벤트 행사 등을 통하여 스위스의 소상공인의 사례처럼 개별고객에 대한 관계증진을 키울 수 있는 CRM 모델을 개발하여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 자원환경지질
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• 제53권5호
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• pp.619-629
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• 2020

국가지하수관측망은 지하수 장해 예방과 지하수자원의 효율적 관리를 위해 유역별로 암반 대수층 또는 충적과 암반 대수층 모두에 설치·운영되고 있다. 본 연구에서는 수리지질학적 유형인 자유면과 피압 대수층으로 재분류하여 국내 지하수의 수위와 수질 특성을 재평가하고, 모니터링 자료의 활용방안을 모색하고자 하였다. 충적-암반 쌍으로 구성된 관측소에서 산출된 지하수위 관측자료의 주성분 분석(PCA) 결과, 충적-암반 대수층의 수위변동 주성분은 유사한 변동 패턴을 보였다. 강수량에 따른 수위 상승율과 질산성질소 농도에서도 유의미한 차이가 없었다. 반면, 수리지질학적 유형으로 분류한 경우, 자유면 대수층과 피압 대수층의 지하수위 변동 주성분이 서로 다른 특성을 보였다. 강수에 대한 지하수위 반응에서도 차이가 나타났는데, 수위 상승률은 자유면 대수층과 피압 대수층에서 각각 4.6 (R²=0.8)과 2.1 (R²=0.4)로 산정되어 피압 대수층에서는 강수 함양의 영향을 덜 받는 것으로 판단된다. 피압 대수층으로 분류된 관정들에서는 질산성질소 평균 농도가 3 mg/L 이하로, 인위적 오염의 영향을 거의 받지 않은 자연배경농도로 판단된다. 결과적으로, 국가지하수관측망의 대수층을 수리지질학적 유형으로 재분류했을 때, 수위변동 패턴과 질산성 질소 농도 분포에서 유형별 차이가 구분되어 대수층 유형 분류의 타당성을 검증할 수 있었다. 이러한 대수층의 수리지질학적 상태는 함양량 평가에 따른 지하수자원의 양적 관리와 잠재오염원으로부터의 수질 관리에 필요한 핵심정보를 제공함으로 지하수자원 관리에 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 동양고전연구
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• 제69호
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• pp.115-146
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• 2017

본고는 조선시대 선생안의 디지털 아카이브를 위한 온톨로지(Ontology) 설계에 관한 연구이다. 선생안(先生案)은 조선시대 각 관청에서 소속 관원(官員)의 인적사항 및 인사이동을 기록한 일종의 인명부(人名簿)이다. 일반적으로 관원의 성명(姓名), 생년(生年), 자(字), 본관(本貫) 등의 인적사항 정보와 관직(官職), 제배일(除拜日), 도임일(到任日), 체임일(遞任日), 체임사유(遞任事由) 등의 인사이동 정보가 기록되어 있다. 현전(現傳)하고 있는 선생안은 국 내외 도서관 및 박물관에 소장되어 있으며 그 수는 176종으로 알려져 있다. 이 중에서 한국학중앙연구원 장서각에 소장된 47건의 선생안을 대상으로 선생안의 내용 및 구조를 검토하고, 선생안의 소장처, 선생안 기록 주체인 관청, 기록된 관직, 관원 등 관련 있는 주변의 내용을 담아낼 수 있는 온톨로지를 설계한다. 조선시대 선생안 온톨로지는 실물자료인 선생안 소장정보와 선생안에 기록된 내용의 특징을 반영해 관원, 관청, 인사이동에 초점을 맞추어 설계하였다. 온톨로지 설계는 대상자원을 클래스(Class)로 범주화 하고, 범주에 속하는 개체들(Individuals)은 공통의 속성(Attribute)를 갖도록 하였다. 그리고 각각의 개체들은 다른 개체와의 관계(Relation)를 명시적으로 표현할 수 있는 의미적인 관계어를 정의하였다. 클래스는 '선생안', '인물', '관청', '관직', '장소', '과거(科擧)', '기록', '개념' 등 8개로 범주화하였다. 관계, 속성의 설계는 기존에 설계되어 활용되고 있는 '더블린코어(Doublin Core)', '유로피아나데이터모델(Europeana Data Mode)', 'CIDOC-CRM', '과거 합격자 데이터베이스를 위한 데이터 모델' 등의 어휘를 참조하여 설계하였다. 기존 데이터모델에서 설계한 어휘를 사용한 경우에는 해당 데이터모델의 이름 공간(Namespace)을 사용하였으며, 필요한 경우 필자가 관계를 정의하였다. 설계한 온톨로지는 명릉선생안(明陵先生案)으로 구현 예시를 보이고, 하나의 선생안에서 다수의 선생안으로 대상을 확대하여 정보를 입력하였을 때 기대되는 효과와 활용 방안에 대해 모색해 보았다. 조선시대 선생안 온톨로지는 현전하는 선생안 176종 모두를 검토하여 설계된 것이 아니기 때문에 완벽한 온톨로지로써 기능하기에는 무리가 있다. 지속적으로 선생안의 정보가 입력되는 과정에서 온톨로지 모델의 수정 및 보완이 필요하며, 그 지향점은 선생안에 기록된 정보들을 체계적으로 정리하기 위한 것도 있지만, 선생안에서 확인되는 인물, 관직 등의 정보 요소가 이미 서비스 구축 되었거나, 향후 제작될 조선시대 인물에 관한 데이터베이스 혹은 아카이브와 연계될 수 있는 것도 고려해야 할 것이다. 조선시대 선생안 온톨로지로 입력된 정보는 조선시대 관청 운영과 인사시스템을 볼 수 있는 일면으로 활용되고, 이미 구축된 여타 조선시대와 관련된 데이터베이스와 연계되어 조선시대의 정치 경제 사회 문화를 종합적으로 이해하는 자료의 하나로 기능하기를 기대한다.