• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.220-229
• /
• 2020

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.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제53권3호
• /
• pp.317-344
• /
• 2019

데이터의 가치 증대, 연구 방법의 패러다임 변화 그리고 오픈 사이언스 등의 구체적 발현은 연구가 더 이상 기존의 학술지와 같은 텍스트 중심이 아닌 데이터 기반으로 전환되고 있음을 나타내고 있다. 본 연구에서는 아직 국내 연구가 미흡한 연구 데이터 관리 및 서비스를 위한 핵심요소와 해당 기능적 요건을 도출하기 위하여 DCC, ICPSR, ANDS 그리고 DataONE에 대한 서비스를 분석하였다. 분석 결과 도출된 핵심 요소는 'DMP 작성지원', '데이터 기술', '데이터 저장', '데이터 공유 및 접근', '데이터 인용' 그리고 '데이터 관리 교육' 등이다. 또한 도출된 핵심 요소에 기능적 요건을 제시함으로써 향후 실질적으로 RDM 서비스를 구축 및 운영하고자 할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.45-58
• /
• 2016

Data are important in an organization because they are used in making decisions and obtaining insights. Furthermore, given the increasing importance of data in modern society, data governance should be requested to increase an organization's competitive power. However, data governance concepts have caused confusion because of the myriad of guidelines proposed by related institutions and researchers. In this study, we re-established the concept of ambiguous data governance and derived the top-level components by analyzing previous research. This study identified the components of data governance and quantitatively analyzed the relation between these components by using DEMATEL and context analysis techniques that are often used to solve complex problems. Three higher components (data compliance management, data quality management, and data organization management) and 13 lower components are derived as data governance components. Furthermore, importance analysis shows that data quality management, data compliance management, and data organization management are the top components of data governance in order of priority. This study can be used as a basis for presenting standards or establishing concepts of data governance.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제57권1호
• /
• pp.115-137
• /
• 2023

이 연구의 목적은 국내 대학 및 연구기관의 소속 연구자를 위한 연구데이터 관리 교육 프로그램 개발을 위한 가이드를 제시하는 것이다. 해당 프로그램 가이드를 제시하기 위하여 먼저, 해외 연구데이터 관리를 위한 교육 프로그램을 조사 및 분석하였다. 조사 및 분석 대상 교육 프로그램은 RDMRose, RDMLA, DataONE, 캐나다 디지털 연구 연합, NNLM, 파르테노스 그리고 Coursera이다. 또한 해당 교육 프로그램의 적절성을 확인하기 위하여 국내에서 연구된 데이터 리터러시 세부 역량을 통해 검토하였다. 검토 결과 데이터 리터러시 세부 역량을 대부분 충족하고 있었다. 마지막으로 조사 및 분석한 연구데이터 관리 교육 프로그램을 종합하여 연구자를 위한 프로그램 가이드를 제시하였다. 본 연구의 결과는 대학 및 기관에 소속된 연구자에게 체계적으로 지원하고 활성화할 수 있는 연구데이터 관리 교육 프로그램 개발에 도움이 될 것이다.

• ETRI Journal
• /
• 제44권5호
• /
• pp.780-793
• /
• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제7권1호
• /
• pp.73-77
• /
• 2021

As the big data analysis technologies has been developed worldwide, the importance of asset management for electric power facilities based data analysis is increasing. It is essential to secure quality of data that will determine the performance of the RISK evaluation algorithm for asset management. To improve reliability of asset management, asset data must be preprocessed. In particular, the process of cleaning dirty data is required, and it is also urgent to develop an algorithm to reduce time and improve accuracy for data treatment. In this paper, the result of the development of an automatic cleaning algorithm specialized in overhead transmission asset data is presented. A data cleaning algorithm was developed to enable data clean by analyzing quality and overall pattern of raw data.

• 한국경영과학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.197-214
• /
• 1996

Financial analysis of stock data usually involves extensive computation of large amount of time series data sets. To handle the large size of the data sets and complexity of the analyses, database management systems have been increasingly adaopted for efficient management of stock data. Specially, relational database management system is employed more widely due to its simplistic data management approach. However, the normalized two-dimensional tables and the structured query language of the relational system turn out to be less effective than expected in accommodating time series stock data as well as the various computational operations. This paper explores a new data management approach to stock data management on the basis of an object-oriented database management system (ODBMS), and proposes a data model supporting times series data storage and incorporating a set of financial analysis functions. In terms of functional stock data analysis, it specially focuses on a primitive set of operations such as variance of stock data. In accomplishing this, we first point out the problems of a relational approach to the management of stock data and show the strength of the ODBMS. We secondly propose an object model delineating the structural relationships among objects used in the stock data management and behavioral operations involved in the financial analysis. A prototype system is developed using a commercial ODBMS.

• 정보관리학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.41-56
• /
• 2014

최근 연구데이터가 국가자산이라는 인식의 확산으로 원시데이터 관리 및 재사용의 필요성이 이슈이다. 본 연구에서는 데이터의 체계적인 관리를 위해, 스키마 클래스를 상속하는 방식의 메타데이터 설계 모델과 상속을 통해 생성된 스키마 객체들을 대상으로 메타데이터 통합 검색 모델을 제안하였다. 스키마 클래스를 상속한 스키마 객체가 데이터 컬렉션에 1대1의 관계를 갖도록 데이터 아키텍처를 설계하였으며, 제안된 모델의 검증을 위해서 가상 스키마 클래스 및 객체가 시스템적으로 구현 가능함을 증명하였다. 본 연구에서 제안하는 스키마 클래스 상속 및 통합검색 모델은 일반적으로 사용되는 '하향식 계층 모델'의 단점을 극복하는 모델로서, 정부 기관에서 생산되는 데이터를 독립적으로 관리하는데 활용될 수 있다고 사료된다.

• 지식경영연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.23-38
• /
• 2019

The Korean government has been trying to create new economic value-added and jobs by the openness and utilization of open government data. However, most of open government data has poor utilization rate. Although open government data standardization is a major cause of those inactivation, it is not sufficient to conduct empirical research on open government data itself. Based on this trend, this paper aims to find the priority area for opening data and suggests a realistic directions of standardization of open government data. Text mining and social network analysis approaches are used to analyze open government data and standardization. This research suggests the guides to open government data managers in practical view from selection of data to standardization direction. In addition, this research has academic implications to the knowledge management systems in terms of suggesting standardization direction by using various techniques.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
• /
• pp.242-244
• /
• 2004

In this paper, we design and implement an integrated management system for geographic data and vehicular images using a Geographic Information System (GIS). Integrated management of geographic data and vehicular images is very important to manage and to provide them to users effectively because of a large volume of vehicular images. To manipulate these data together, we consider a vehicular image as a polygon which is a type of popular geographic data types. The polygon represents a region in which spatial objects appear the vehicular image.