스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 Building Information Modeling(이하 BIM)의 본연의 목표인 정보의 통합 관리 및 재활용 측면에서 모델의 정보를 정확하고 체계적으로 구축될 수 있는 품질검증의 필요성을 인지하고 이를 위해 BIM 모델의 품질검증 방안에 관하여 논의하고자 한다. 이를 위해 국내외 BIM 관련 품질관리 현황을 파악하고 국내 정보시스템 구축에 관한 지침으로 한국데이터베이스 진흥 센터의 데이터 품질관리 지침을 분석하여 BIM 품질검증 방안을 도출하고자 하였다. 그 결과 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 첫쩨 사전적 의미로부터 품질관리의 개념을 수립하고, 그 대상을 설정 하였으며, 둘째로 품질관리의 최종 목표인 정보의 재활용 관점에서 단계적 접근방안으로 5단계의 전략적 방향을 제시 하였다. 마지막으로 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 사례 분석을 토대로 BIM 모델 관점에서 품질 검증 시기, 기준, 방법을 제시하였다.
데이터 웨어하우스와 데이터 품질에 관한 문헌연구를 통하여 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 데이터 웨어하우스 데이터 품질향상 활동을 지원하는 프레임워크를 개발하는 목적은 (1) 다양한 요구를 가진 사용자들이 웨어하우스 데이터에 접근하기 때문에, 사용자의 요구를 만족시키며 기업의 목적에 적합한 품질향상 활동을 지원하기 위해서이며, 다양한 기업활동을 가장 잘 지원할 수 있는 데이터 품질향상 지침을 관리자에게 제공하기 위해서 이다. (2) 웨어하우스 관리자의 데이터 품질향상 활동을 지원하기 위해서는 품질차원이나 데이터세트 등과같은 품질향상에 필요한 다양한 이슈를 관리자가 인식할 수 있도록 하기 위해서이다. (3) 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질 향상에 필요한 체계적이고 포괄적인 안목을 제공하기 위해서이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 수행하게 된다. 첫째, 데이터 웨어하우스의 개념과 데이터 웨어하우스의 구축단계 및 데이터 웨어하우스를 구성하는 프레임워크를 검토한다. 둘째, 데이터 웨어하우스 환경에서의 데이터 품질의 기준과 데이터 품질의 측정 및 데이터 품질의 향상 방안 등을 고찰한다. 셋째, 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하기 위하여 데이터 웨어하우스 데이터 풀질 향상과 관련된 기업활동, 데이터 세트, 품질의 속성 및 차원 등을 정의한다. 마지막으로 데이터 웨어하우스 환경하에서 데이터 품질을 향상할 수 있는 3차원 구조의 개념적 프레임워크를 제안하며, 나아가 제안한 모형에 대하여 데이터 품질 향상을 위한 프로젝트 활동의 사례를 통하여 모형의 타당성을 개념적으로 설명한다.통하여 각각의 제품을 비교하였으며, 둘째 소프트웨어 종류별 평가로 제품을 응용소프트웨어, 응용개발도구, 시스템 소프트웨어로 분류하여 평균값으로 비교하였다. 셋째, 국내외 제품별 평가분석으로 전체 제품을 국내제품과 국외제품으로 분류하여 비교하였으며, 마지막으로 총괄분석을 통해 가중치를 적용하여 전 제품의 점수를 비교하였다. 여기에서는 각 제품의 평균점수에 대한 차이를 95%의 유의수준으로 T-Test를 실시하였다.uted to the society, and what the socioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects cons
현재 BIM을 도입한 주요 국가들은 BIM 발주 또는 납품 전 단계에서 설계사가 설계과정 중 기본적인 품질 확보가 가능하도록 필요한 지침을 제공하고 있다. 그러나 국내 건설산업의 경우, BIM의 도입 및 적용은 확산되고 있으나, BIM 발주 시 설계품질을 고려한 지침은 제공되지 않고 있다. 이로 인해 설계사는 자의적 해석에 의존적일 수밖에 없으며, 발주자는 납품받은 BIM 데이터의 품질을 신뢰하기 힘든 상황이다. 또한, BIM 소프트웨어의 내부 오류는 파악할 수 없는 관계로 자체 포맷에 의한 품질검토는 BIM 데이터의 품질을 확보하기 어렵다. 따라서 BIM 데이터의 품질을 높이기 위해서는 개방형 BIM(IFC)을 활용한 객체모델링과 객체별 속성 정의 등을 포함하는 지침을 개발할 필요가 있다. 이는 BIM 데이터의 기본 품질을 보증하고, 품질검토를 통하여 좀 더 나은 품질을 확보하는데 활용될 수 있다. 이에 본 연구는 설계품질 향상을 위한 개방형 BIM기반의 품질관리 방안으로 해외 주요 국가들의 선진사례와 품질검토 소프트웨어를 조사 분석하여 기본적인 품질관리가 가능한 요구조건을 제시하였고, 기존 BIM 사례에 적용하여 요구조건의 유용성을 검토하였다.
데이터의 품질은 효율적인 데이터 활용을 위한 가장 기본적인 전제이다. 수많은 연구와 사례를 통해 오류 데이터로 인한 손실과 그로 인한 문제점들이 대두되고 있고, 국가적으로는 데이터 품질 인증제도가 시행되고 있으나 데이터를 생성하고 관리해야 하는 조직 관점의 CTQ 데이터 선정 방법에 대한 연구는 극히 미흡한 상황이다. 본 모델은 조직에서 품질관리 대상이 되는 주요 CTQ 데이터를 선정하여 체계적으로 관리할 수 있도록 업무 및 IT측면의 CTQ 데이터의 기준을 수립하고 그에 따라 데이터를 선별하여 계량화 할 수 있게 있는 전사적 규모의 CTQ 데이터 관리 방법을 구체적으로 제시하였다. 이를 위해 SPSS를 활용하여 요인분석을 수행하고, 계량화를 위해 AHP 방법론을 사용하였다. 특히, DB 품질인증제도의 본격 시행에 따라 실무 적용에 용이하도록 CTQ-DSMM 모델을 활용한 조직 내 데이터 성숙도 관리 방안의 틀도 함께 제시하였다.
본 연구의 목적은 웹기반의 공간데이터 구축공정 관리시스템을 개발하는데 있다. 이를 위하여 기본측량 공종을 표준화하고, 품질관리 요소를 정립하였다. 기본측량인 GPS에 의한 기준점 측량, 수준측량, 창공사진촬영, 수치지도제작, 지형도 제작, 수차표고자료 제작, 항공사진 DB 구축, 정사영상지도 제작 공정 및 공종분류체계를 표준화하였다. 또한 기본측량 사업별 성과품 및 품질검사 업무 현황과 성과품 유형별 품질검사 요소 및 데이터 포맷을 분석하였으며, 이를 기반으로 데이터베이스 및 프로세스 설계 단계를 거쳐 공정관리, 품질관리, 메타데이터 관리, 시스템관리로 구성된 웹 기반의 공정관리 시스템을 개발하였다.
데이터 품질 관리는 최근 중요한 이슈로 자리잡았다. 데이터베이스의 메타데이터 표준화는 데이터 품질관리 방안 중 하나이다. 본 연구에서는 일관된 메타데이터 관리를 위하여 표준단어사전 관리를 지원하는 알고리즘을 제시한다. 해당 알고리즘은 웹 사전 크롤링을 통해 데이터베이스 메타데이터의 동의어 관리 자동화를 지원한다. 또한 웹 사전 크롤링 과정에서 생길 수 있는 동음이의어 판별 이슈를 해결하여 데이터의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 기존의 수동적 관리에 비해 메타데이터 데이터 품질의 신뢰도를 높인다. 또한 이음동의어 데이터 등록 및 관리에 소비되는 시간을 단축시킬 수 있다. 새로운 데이터 표준화 부분 자동화 모델에 대한 추가 연구는 향후 데이터 표준화 프로세스에서 자동화 가능한 작업을 파악하여 진행되어야 한다.
오늘날, 기능성게임 시장의 많은 부분을 교육용기능성게임이 차지하고 있지만 교육용기능성게임에 대한 유용한 품질평가 정보를 사용자 또는 개발자에게 제공하기 위한 품질평가 시스템은 부족한 실정이다. 비록 기능성게임을 위한 기존의 메타데이터 관리 시스템이 개발되어 있지만 기존 시스템은 교육용기능성게임의 품질평가 정보를 관리 할 수 있는 기능은 제공되지 않고 있다. 따라서 교육용기능성게임의 품질평가 관리시스템의 개발은 매우 중요한 과제이다. 우리는 교육기능성게임에 대한 메타데이터 및 품질평가를 모두 관리하기 위한 시스템의 설계를 제안하였다. 본 시스템의 장점은 일반사용자와 개발자에게는 신뢰할 수 있는 유용한 정보를 제공하고, 시스템 관리자에게 메타데이터와 품질정보를 쉽고 편리하게 관리할 수 있는 수단을 지원하는 것이다.
데이터 품질 관리 부문에 있어서 세계적으로 가장 권위 있는 컨퍼런스중 하나인 2005 DAMA 컨퍼런스가 지난 달 22일부터 26일까지 미국 올랜도에서 개최됐다. 특히 올해는 '데이터 관리를 위한 새로운 시대, 그 전략과 성공'이라는 주제로 열려 선진 글로벌 기업의 데이터 품질 관리에 대한 최신 동향들이 집중적으로 소개됐다.
현재 국내의 정부 R&D 사업은 300여개에 이르고 있고, 이를 사업의 특성별로 16개 국가R&D 관련 부처 청의 15개 대표연구관리전문기관에서 각각 관리하고 있다. 이로 인하여 발생하는 국가 R&D에 대한 중복 투자와 체계적인 R&D연구과제 및 성과관리의 미흡으로 R&D 투자의 효율성에 대한 문제가 계속해서 제기되고 있다. 그러한 가운데 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육과학기술부는 국가연구개발의 기획에서 성과활용에 이르기까지 연구개발의 효율화를 지원할 수 있는 국가 R&D 포털시스템으로써 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)을 구축하고 있다. 본 논문에서는 NTIS시스템의 인력/과제/성과 정보의 통합 DB 구축 및 연계방식과 이를 통해 수집된 데이터의 품질관리를 위한 데이터 정제 프로세스를 고찰해 본다. 그 과정에서 발생할 수 있는 데이터 품질문제의 요인을 분석하여 NTIS의 데이터 품질향상을 위한 개선방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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