• 정보관리학회지
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• 제37권4호
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• pp.181-206
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• 2020

공공데이터의 개방과 제공의 활성화와 함께, 공공도서관이 업무 중에 생산한 서지 데이터와 대출 이력과 같은 데이터가 도서관 공공데이터로 제공되고 있다. 본 논문은 도서관 공공데이터의 품질을 진단하고, 그 결과를 바탕으로 도서관 공공데이터의 품질을 높일 개선방안을 제안하고자 한다. 먼저, 문헌정보학 영역에서 공공데이터에 관해 이루어진 연구를 개괄한다. 그다음으로, 도서관 공공데이터 개방 플랫폼인 도서관 정보나루의 오픈 API를 통해 확보한 도서관 공공데이터의 완전성과 정확성을 진단한다. 마지막으로, 데이터 품질 진단 결과에 바탕을 개선방안을 도출한다. 완전성을 진단한 결과, 도서의 식별과 검색을 위 필수적인 서지 요소에서 다수의 공백이 확인되었다. 정확성을 진단한 결과, 값의 유형, 값의 범위, 제한조건을 따르지 않는 부정확한 서지 요소가 확인되었다. 본 연구는 데이터 품질 진단 분석 결과를 바탕으로, 도서관 정보나루의 데이터 수집 절차 개선, 데이터별 스키마 구축, 데이터 수집과 데이터 처리에 관한 안내 제공, 원자료 공개를 제언하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제3권2호
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• pp.6-15
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• 2015

Since the advent of Linked Data (LD) as a method for building webs of data, there have been many attempts to apply and implement LD in various settings. Efforts have been made to convert bibliographic data in libraries into Linked Data, thereby generating Library Linked Data (LLD). However, when memory institutions have tried to link their data with external sources based on principles suggested by Tim Berners-Lee, identifying appropriate vocabularies for use in describing their bibliographic data has proved challenging. The objective of this paper is to discuss the potential role of Linked Open Vocabularies (LOV) in providing better access to various open datasets and facilitating effective linking. The paper will also examine the ways in which memory institutions can utilize LOV to enhance the quality of LLD and LLD-based ontology design.

• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.33-59
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• 2018

본 연구는 최근 열린 정부 데이터에 대한 다차원 척도, 모델 개발 연구가 시작되고 있으나, 도서관에서는 관련 연구가 부족하다는 점을 고려하여 도서관에 적용할 수 있는 오픈 데이터 품질측정 모델개발을 목적으로 하였다. 본 연구는 모델개발과 모델평가 두 단계로 수행하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하였으며, 모델평가는 도서관 오픈 데이터 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 측정하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하여 총 4차례 수행하여 3개 차원, 18개 요인, 133개 측정요소로 구성된 모델을 도출하였다. 모델평가는 델파이 기법으로 완성한 모델을 도서관 오픈 데이터 이용자인 국내 외 사서, 개발자, 오픈 데이터 활동가를 대상으로 적합성 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 그 결과 당초 18개 요인, 133개 측정요소는 15개 요인, 54개 측정요소가 타당성을 확보한 것으로 나타났다. 신뢰도는 차원별, 측정요인별로 모두 기준치인 0.6 이상의 결과를 보여주고 있어 높은 신뢰도를 확보한 것으로 나타났다. 모델평가를 통한 이용자 타당도, 신뢰도 분석으로 전문가가 구성한 평가모델은 현장에서 즉시 활용될 수 있을 정도로 정제되었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제31권2호
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• pp.183-201
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• 2020

소셜 데이터, 공공 데이터, 개인정보 등을 이용한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 개인정보를 활용하고 보호하기 위하여 미국, 유럽에서는 마이데이터에 대한 정책이 시도되고 있으며 2019년 국내에서도 마이데이터가 시행되었다. 본 연구는 우리나라 마이데이터 발전 방향을 제시하기 위하여 미국, 유럽의 마이데이터를 분석하였고 이를 기반으로 데이터 호환 및 데이터 품질 측면에서 발전 방향을 제안하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.167-174
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• 2009

Tile Map Service는 정적인 이미지들을 모아둔 저장소를 이용하여 매우 빠르게 지도 서비스를 수행하는 서비스이다. 지도 이미지 저장소는 특정 축척별로 지도 영역을 Tile 이미지로 저장한 디렉토리 구조이다. 따라서 디렉토리 구조로부터 이미지를 불러오는 것은 사용자의 요구에 따라서 지도를 데이터베이스로부터 직접 생성하는 것보다 훨씬 시간 단축이 이루어진다. 이와 같은 Tile Map Service를 이용하면 사용자가 복잡한 지도를 생성할 때 획기적으로 지도 생성 시간을 단축시키는 효과와 성능 향상을 위한 제반 노력을 제거할 수 있다. 본 논문은 Open Source GIS를 사용하여 고해상도 영상의 Tile Map Service 시스템을 구축하는 방안을 제시하는 것이다. Open Source GIS중 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)을 사용하여 Tile Map Image를 생성하였으며, OpenLayers를 이용하여 웹브라우저를 통한 서비스를 구축하였다. 또한 Tile Map Service 시스템을 구축 한 후 전통적인 방식으로 지도 렌더링을 수행하는 시스템과 성능테스트를 수행하여 결과를 비교 분석하였다. 수행 결과 본 연구를 통하여 제안된 방법으로 고해상도의 영상 데이터를 상용소프트웨어의 도입 없이 고가용성의 Tile Map Service 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.73-92
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• 2022

본 연구는 기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. 이에 개별 접근을 통한 데이터 검색 대신 통합된 검색 환경을 제공하는 것이 필요하며, 이를 위한 국정과제서비스 모형 구축을 4가지 모형으로 제안하였다. 첫째, 국정과제서비스 시스템 운영 부문으로 인터페이스 측면, 전산 시스템 구상, 전자정보원 측면, 전산 시스템 구상을 제안하였다. 둘째, 국정과제서비스 정보원 부문으로 Linked Open Data 시스템 구상, 정책정보 시계열 서비스 시스템 구상, 국외 원문자료 번역서비스, 연구자 희망자료 확충을 제시하였다. 셋째, 국정과제서비스 홍보 부문으로 정책 이용자를 위한 홍보 강화, 사이트 브랜드 구축 및 홍보, SNS 채널 운영, 보조자료 활성화 강화, 외부 서비스에서의 접근성 강화를 제안하였다. 넷째, 국정과제서비스 협업 및 연계 부문으로 Open API, 클라우드 서비스, 해외도서관과의 정보 네트워크 확장을 제안하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권2호
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• pp.68-78
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• 2020

This study is a preliminary study to develop an evaluation framework necessary for evaluating the DataON platform. The first objective is to examine expert perceptions of the level of DataON platform construction. The second objective is to evaluate the importance, stability, and usability of DataON platform features over OpenAIRE features. The third objective is to derive weights from the evaluation perspective for future DataON platform evaluation. The fourth objective is to examine the preferences of experts in each evaluation perspective and to derive unbiased evaluation criteria. This study used a survey method for potential stakeholders of the DataON platform. The survey included 12 professionals with at least 10 years of experience in the field. The 57 overall functions and services were measured at 3.1 out of 5 for importance. Stability was -0.07 point and usability was measured as -0.05 point. The 42 features and services scored 3.04 points in importance. Stability was -0.58 points and usability was -0.51 points. In particular, the stability and usability scores of the 42 functions and services provided as of 2018 were higher than the total functions were, which is attributed to the stable and user-friendly improvement after development. In terms of the weight of the evaluation point, the collection quality has the highest weight of 27%. Interface usability is then weighted 22%. Subsequently, service quality is weighted 19%, and finally system performance efficiency and user feedback solicitation are equally weighted 16%.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권3호
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• pp.43-57
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• 2023

Government codes are created and utilized to streamline and standardize government administrative procedures. They are generally employed in government information systems. Because they are included in open datasets of public data, users must be able to understand them. However, information that can be used to comprehend administrative code is lost during the process of releasing data in the government system, making it difficult for data consumers to grasp the code and limiting the connection or convergence of different datasets that use the same code.This study proposes a way to employ the administrative code produced by the Korean government as a standard in a public data environment on a regular basis. Because consumers of public data are barred from accessing government systems, a means of universal access to administrative code is required. An ontology model is used to represent the administrative code's data structure and meaning, and the full administrative code is built as a knowledge graph. The knowledge graph thus created is used to assess the accuracy and connection of administrative codes in public data. The method proposed in this study has the potential to increase the quality of coded information in public data as well as data connectivity.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1029-1037
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• 2020

The machine learning algorithm has been widely used in water-related fields such as water resources, water management, hydrology, atmospheric science, water quality, water level prediction, weather forecasting, water discharge prediction, water quality forecasting, etc. However, water quality prediction studies based on the machine learning algorithm are limited compared to other water-related applications because of the limited water quality data. Most of the previous water quality prediction studies have predicted monthly water quality, which is useful information but not enough from a practical aspect. In this study, we predicted the dissolved oxygen (DO) using recurrent neural network with long short-term memory model recurrent neural network long-short term memory (RNN-LSTM) algorithms with hourly- and daily-datasets. Bugok Bridge in Oncheoncheon, located in Busan, where the data was collected in real time, was selected as the target for the DO prediction. The 10-month (temperature, wind speed, and relative humidity) data were used as time prediction inputs, and the 5-year (temperature, wind speed, relative humidity, and rainfall) data were used as the daily forecast inputs. Missing data were filled by linear interpolation. The prediction model was coded based on TensorFlow, an open-source library developed by Google. The performance of the RNN-LSTM algorithm for the hourly- or daily-based water quality prediction was tested and analyzed. Research results showed that the hourly data for the water quality is useful for machine learning, and the RNN-LSTM algorithm has potential to be used for hourly- or daily-based water quality forecasting.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.137-160
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• 2017

OAK(Open Access Korea)는 오픈 액세스 지식정보의 공동 활용 및 통합서비스 체제 구축을 위해 국가적 차원에서 추진하고 있는 기관 리포지터리 사업이다. 그러나 메타데이터의 구축과 공유에 있어 다양한 문제를 내재하고 있어 OAK 메타데이터 요소에 대한 개선이 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 OAK 참여기관에서 사용하는 메타데이터 요소를 세밀하게 분석하고, OAK와 유사한 성격의 국내외 리포지터리 사례를 참조해 가면서, OAK 메타데이터 수정(안)을 제안하였다. 구체적으로, OAK 참여기관의 메타데이터 현황을 조사하기 위해 17개 기관의 사례를 입수하여 분석하였으며, 참여기관에서 사용하는 메타데이터 요소의 용도가 명확하지 않은 경우 기관 리포지터리 담당자와의 인터뷰를 통해 보완하였다. 더불어, DSpace, EPrints, BEPress, ETD-db, dCollection 리포지터리의 메타데이터 사례를 분석한 다음, OAK 참여기관 실무자들과의 대면 회의 및 이메일 교환을 통해 최종적인 OAK 수정(안)을 도출하였다.