오늘날 우리사회에서는 유비쿼터스를 비롯한 정보기술의 급격한 발전에 따라 GIS를 통하여 누구나 일장 속에서 직접 지리정보를 활용할 수 있게 되면서 양질의 지리정보에 대하여 관심을 보이는 편이다. 본 연구에서 다루고자하는 지리정보는 일반시민의 생활과 가장 밀접하고 친숙한 형태의 정보 중 하나이며, 정보로서의 활용도가 매우 높다. 하지만 아직까지 지리정보 데이터베이스 서비스 품질 평가에 주안점을 둔 평가모델이나 평가차원을 도출해보려는 시도에 대한 선행연구가제대로 된 적이 없다. 이에 본 연구에서는 지리정보 데이터베이스 서비스 경우에 서비스품질에 핵심적인 속성들이 무엇인지, 고객만족에 영향을 미치는 가장 중요한 데이터베이스 서비스 품질속성은 무엇인지 알아보고자 한다. 또한 고객의 만족을 실현할 수 있기 위해서는 데이터베이스 서비스 품질속성들이 각각 어떤 수준으로 제공되어야 할 것인가 라는 문제를 컨조인트 분석을 통해 해결해 보고자 한다.
본 연구는 객관적으로 검증 가능한 데이터베이스 품질평가 기준 및 방법을 개발하고 과학기술분야 데이터베이스를 대상으로 한 실증적인 실험연구를 목적으로 하고 있다. 평가기준은 데이터베이스 수록데이터 및 데이터베이스 제공서비스의 두가지 측면을 고려하여 전체 18개의 평가항목을 설정하였으며, 데이터베이스의 품질평가는 연구개발정보센터(현, 한국과학기술정보연구원)에서 구축하여 인터넷의 웹 상에서 이용자 서비스를 제공하고 있는 우리나라 과학기술분야의 대표적인 7개의 데이터 베이스를 대상으로 하였고 평가결과를 종합ㆍ분석하여 문제점을 도출하고 향후의 개선방안을 모색하였다.
한국데이터베이스진흥센터는‘지식정보자원관리사업’을 통해 구축된 지식정보 DB의 품질을 점검해 보기 위해, 매월 1종의 DB를 선정해 품질을 평가하고, 그 결과를 2005년도‘DB 서비스 평가’기획 시리즈로 연재한다. 특히 이번 기획 평가는 사용자 관점에서 DB품질을 조명해 보는 만큼, 지식정보 DB의 활용도 극대화를 위한 실천적 대안 마련에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
최근 들어 정보통신의 품질 인증으로 알려진 TL9000이 소프트웨어 업계에서 많은 관심을 보여 품질관리의 중요성이 한층 더 높아지고 있다. TL9000(Telecommunication Leadership9000)은 정보통신 분야의 사업자인 서비스 제공자가 자사에 제품을 공급하는 업체에게 요구하는 품질경영시스템을 의미한다. 이는 최종 고객인 통신 가입자의 만족을 위해 공급자의 통신 서비스 질을 향상시키고 지속적인 개선과 품질관리비용을 절감하기 위해 세계131개 통신업체들로 구성된 QuEST포럼에 의해 99년 11월 새로운 국제 표준으로 제정된 통신 업계의 전문 인증규격이다.
한국데이터베이스진흥센터는‘지식정보자원관리사업’을 통해 구축된 지식정보 DB의 품질을 점검해 보기 위해, 2005년도 1월부 터 매월 1종의 DB를 선정해 품질을 평가하고, 그 결과를‘DB 서비스 평가’기획 시리즈로 연재하고 있다. 이번 달에는 그 두 번째로 문화재청에서 운영하고 있는「국가문화유산종합정보서비스(www.heritage.go.kr)」를 대상으로 평가를 실시했다.
본 연구는 국내에서 제작한 데이터베이스의 품질을 평가하고자 4개의 문헌 데이터베이스를 선정하여 각 데이터베이스를 정확성, 일관성, 완전성, 현행성 등 네가지 기준에 따라 분석하였다. 실험결과는 각 평가기준별로 정리되었으며 그에 대한 최우선 대책을 제안했다. 데이터베이스의 품질은 정보 검색과 서비스에서 매우 중요한 것이므로 시스템 설계자나 이용자 모두 데이터베이스의 품질에 대해 넓은 안목을 갖추고 체계적인 분석을 수행하여야 하며 이와 함께 제도적인 뒷받침도 이루어져야 할 것이다.
이동통신 3사(SKT, KTF, LGT)의 음성통화 및 무선데이터 서비스에 대한 품질평가 결과 대체적으로 양호한 것으로 나타났다. 정보통신서비스 품질평가협의회는 지난 4월부터 7월까지 측정한 이동통신 3사의 음성통화 및 무선데이터 서비스에 대한 평가결과를 지난달 13일 공개했다. 품질평가협의회에서는 사업자간 품질개선을 유도하고 순위비교를 통한 광고경쟁 등 부작용을 줄이기 위해 과거의 5단계 평가(수, 우, 미, 양, 가)방법을 '양호'와 '미흡'의 2단계로 조정해 평가했다.
마이크로 서비스 아키텍처는 매우 밀접한 비즈니스 기능을 수행하기 위한 목적으로 시스템을 소형 경량 서비스로 분할하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 민첩성, 개발 생산성, 신뢰성, 배포 용이성에만 집중하는 경향이 있다. 마이크로 서비스 아키텍처에서 바라보는 데이터베이스는 단지 데이터를 저장하고 추출하는 파일 혹은 스토리지이며, 소프트웨어 개발 편리성과 확장성을 위해서 데이터 품질은 희생될 수 있음을 강조한다. 데이터베이스 구조와 데이터 의미를 이해하기 위해 사용되는 데이터베이스 리버스 엔지니어링은 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 활용을 위해 필요하다. 하지만, 데이터 품질을 경시하는 마이크로 서비스 아키텍처에서는 리버스 데이터베이스 엔지니어링 적용에 어려움이 있다. 본 연구는 해결책으로써 개념 데이터 모델 복원 시 마스터 데이터를 활용한 데이터 리버스 엔지니어링 방법을 제안한다. 적용 사례로 마이크로 서비스 아키텍처로 구현된 반품 서비스 데이터베이스에 제안 방법을 구현하여 적용 가능성을 검증하였다.
데이터 품질관리 관점에서 볼 때, 데이터의 품질은 품질정책, 품질조직, 업무프로세스, 업무규칙 등 여러 요인에 의해 영향을 받는다. 이중에서도 업무규칙은 실제 데이터를 조작하는 행위의 지침이 되는 것으로써 데이터 품질에 직접적인 영향을 미친다. 여러 기관의 데이터베이스를 통합하여 단일의 데이터베이스를 구축하는 경우에는 더 신중하게 업무규칙을 수립할 필요가 있다. 분산된 데이터베이스 내에 있는 데이터를 단일의 데이터베이스로 통합한다는 것은 단순히 데이터의 통합만을 의미하는 것이 아니라 상이한 스키마, 코드 체계, 데이터 표준 등을 사전에 고려해야 함을 의미한다. 이런 요소들을 고려하더라도 데이터 자체는 형식, 단위, 표현 등에 따라서 다양한 모습을 가진다. 결국 데이터베이스의 구조적인 문제와 데이터 자체의 의미적인 문제가 데이터베이스 통합과 통합된 데이터베이스 내 데이터의 품질 제고를 위한 선결 과제라 할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 먼저 통합 시 통합 모델의 설계가 필요하고, 통합된 데이터베이스의 데이터에 대한 정제가 필요하다. 범부처적으로 분산되어 있는 국가R&D정보를 수집하여 서비스하는 국가과학기술종합정보서비스(NTIS)도 여러 기관에 존재하는 데이터베이스를 연계 통합하여 단일의 데이터베이스를 구축하였다. NTIS의 사례를 통해 체계적인 통합 모델 수립과 정제에 의해 통합된 데이터베이스의 데이터는 그렇지 않은 데이터보다 정확도 측면에서 품질이 제고되었음이 입증되었다.
본 연구는 웹 기반 데이터베이스 품질에 대한 종합적인 평가모형을 설계하고, 평가지표들의 중요성에 대한 인지도를 비교, 분석하였다. 본 연구에서 개발된 웹 기반 데이터베이스 평가기준은 크게 데이터영역, 서비스영역, 효과성영역 등 3개 영역의 총 19개 평가지표, 45개 평가요소로 구성되어 있다. 데이터베이스 전문가들과 일반 이용자들을 대상으로 웹 데이터베이스 평가요인의 중요도 인식치를 설문 조사하였는데, 분석된 결과는 데이터베이스 평가에 대한 추후의 보다 심도 있는 연구를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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