• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.109-116
• /
• 2008

컴퓨터와 인터넷 환경의 급속한 변화는 방대한 데이터와 다양한 품질의 데이터를 생산해내고 있다. 이러한 환경의 변화는 데이터의 품질에 따른 수준 평가를 요구한다. 이는 데이터 품질이 기업과 조직에 미치는 영향이 크기 때문이다. 따라서 본 연구는 데이터 품질 기준에 따른 품질 평가 모델을 수학적 모델로 제시하고, 이를 기반으로 데이터의 품질을 분석하고 데이터의 품질을 유지 보완하기 위한 분석 모형을 제안하고자한다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
• /
• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.142-148
• /
• 2006

Data mining is a useful tool for analyzing data from different perspectives and for summarizing them into useful information. Recently, the data mining methods are applied to solving quality problems of the manufacturing processes. This paper discusses the problems of construction of a quality mining system, which is based on the various data mining methods. The quality mining system includes recipe optimization, significant difference test, finding critical processes, forecasting the yield. The contents and system of this paper are focused on the TFT-LCD manufacturing process. We also provide some illustrative field examples of the quality mining system.

• 품질경영학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.25-31
• /
• 1983

Often arrangement for effective product assessment and audit have not been completely satisfactory. The underlying reasons are: (a) The lack of early evidence of new unit quality. (b) The collection and processing of data. (c) Ineffective data analysis techniques. (d) The variability of information on which decision making is based. Because of the nature of the product the essential outputs from an affective QA organization would be: (a) Confirmation of new unit quality. (b) Detection of failures which are either epidemic or slowly degradatory. (c) Identification of failure cases. (d) Provision of management information at the right time to effect the necessary corrective action. The heart of an effective QA scheme is the acquisition and processing of data. With the advent of data processing for quality monitoring becomes feasible in an automotive testing environment. This paper shows how the method enables us to use Automotive Testing data for the cost benefits of QA management.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.363-370
• /
• 1999

Remotely sensed data is regarded as a potentially effective data source for the measurement of water quality and for the environmental change of water bodies. In this study, we measured the spectral reflectance by using multi-spectral image of low resolution camera(LRC) which will be loaded in the OSMI multi-purpose satellite(KOMPSAT) scheduled to be launched on 1999 to use the data in analyzing water pollution. We also investigated the possibility of extraction of water quality factors in water bodies by using remotely sensed low resolution data such as NOAA/AVHRR. In this study, Shiwha-District and Sang-Sam Lake was set up as the subject areas for the study. In this part of the study, we measured the spectral reflectance of the water surface to analyze the radiance of the water bodies in low resolution spectral band and tried to analyze the water quality factors in water bodies by using radiance feature from another remotely sensed data such as NOAA/AVHRR. As the method of this study, first, we measured the spectral reflectance of the water surface by using SFOV( Single Field of View) to measure the reflectance of water quality analysis from every channel in LRC spectral band(0.4~O.9${\mu}{\textrm}{m}$). Second, we investigated the usefulness of ground truth data and the LRC data by measuring every spectral reflectance of water quality factors. Third, we analyzed water quality factors by using the radiance feature from another remotely sensed data such as NOAA/AVHRR. We carried out ratio process of what we selected Chlorophyll-a and suspended sediments as the first factors of the water quality. The results of the analysis are below. First, the amount of pollutants of Shiwha-Lake has been increasing every you since 1987 by factors of eutrophication. Second, as a result of the reflectance, Chlorophyll-a represented high spectral reflectance mainly around 0.52${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band, and turbidity represented high spectral reflectance at 0.57${\mu}{\textrm}{m}$. But suspended sediments absorbed high at 0.8${\mu}{\textrm}{m}$. Third, Chlorophyll-a and suspended sediments could have a distribution chart as a result of the water quality analysis by using NOAA/AVHRR data.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.83-105
• /
• 2013

데이터의 품질을 평가하기 위해서 데이터 자체의 품질을 측정하는 방법과 데이터 품질을 관리하는 프로세스를 측정하는 방법이 활용되고 있다. 최근에는 조직의 데이터 품질을 보장 및 인증하기 위해 데이터 품질관리 프로세스의 성숙도를 측정하는 방법을 활용하고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 데이터 품질관리의 프로세스 성숙도를 평가하는데 필요한 프로세스 참조모델을 제시한다. 우선 데이터 품질관리 프로세스 성숙도 평가 모델의 개요를 제시한다. 그리고, 프로세스 성숙도 평가에 기본이 되는 프로세스 참조모델을 제시한다. 여기서는 프로세스 도출 방안, 데이터 품질관리의 기본 원칙, SPICE 프로세스 참조 모델의 기본 개념을 기초로 하여 프로세스 참조모델의 구성과 세부 프로세스를 개발하였다. 그리고 본 모델의 특징 및 개선점을 ISO 8000-150의 프로세스와 비교하여 설명하였다.

• 대기
• /
• 제22권3호
• /
• pp.299-307
• /
• 2012

This study is aimed to validate errors for detected suspicious temperature data using various quality control procedures for 61 weather stations in the Republic of Korea. The quality control algorithms for temperature data consist of four main procedures (high-low extreme check, internal consistency check, temporal outlier check, and spatial outlier check). Errors of detected suspicious temperature data are judged by examining temperature data of nearby stations, surface weather charts, hourly temperature data, daily precipitation, and daily maximum wind direction. The number of detected errors in internal consistency check and spatial outlier check showed 4 days (3 stations) and 7 days (5 stations), respectively. Effective and objective methods for validation errors through this study will help to reduce manpower and time for conduct of quality management for temperature data.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.123-136
• /
• 1996

최근 날로 정보기술이 발전하고 사회가 다양화되면서 다양한 데이터를 공유하기 위한 데이터 표준화에 대한 요구가 증대되고 있어 이와 같은 표준화를 위해 우선적으로 지형공간데 이터의 정확성과 신뢰도를 나타내는 데이터품질의 정의 및 평가과정에 관한 연구가 요망되고 있다. 본 연구에서는 세계 각 국에서 채택하고 있는 대표적인 데이터 품질요소의 정의 및 평가방법을 비교 고찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 우리나라의 국가지형공간데이터 교환포멧의 표준내에 데이터의 품질을 평가하기 위한 요소의 정의는 평가기준이 명확한 ISO/TC211의 안을 수용하는 것이 바람직하다고 판단된다. 둘째, 본 연구를 통하여 품질평가요소에 따른 보다 합리적인 지형공간정보 데이터의 품질평가과정을 제시하였으며, 이를 KSDTS에도 적용할 것과 데이터 품질평가결과의 보고형식 등을 더욱 더 명확히 하여 국립지리원의 수치지도작성 규칙 등에도 포함시키는 것을 제안하고자 한다. 셋째, 다양한 sampling방법에 관한 연구 및 우리나라에 적합한 품질허용기준(AQL)의 정립과 대량의 데이터품질을 신속하게 자동 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램 작성 등이 요망된다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.11-18
• /
• 2018

본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제10권4호
• /
• pp.103-118
• /
• 2003

This study presents a database quality evaluation framework. As a way to build a framework, this study expands data quality management to include data transformation processes as well as data. Further, an information structure graph is applied to represent data transformations processes. An information structure graph is absed on a relational database scheme. Thus, data transformation processes may be stored in a relational database. This kind of integration of data transformation metadata with technical metadata eases evaluation of database qualities and their causes.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제16권4호
• /
• pp.823-833
• /
• 2005

This paper deals the TFT-LCD process and quality, process control problems of the process. For improvement of the process quality and yield, we apply a data mining technique to the LCD industry. And some unique quality features of the LCD process are also described. We describe some preceding researches first and relate to the TFT-LCD process and the problems of data mining in the process. Also we tried to observe the problems which need to solve first and the features from description below hazard must be considered a quality mining in LCD industry.