연구데이터를 서술하는 데이터논문은 데이터를 생산한 연구자에게 연구논문과 같은 학술적 성과로 인정받을 수 있게 하고 다른 연구자가 데이터논문에서 공유한 데이터를 활용하여 기존 연구를 재현하거나 새로운 연구를 시작할 수 있도록 도움을 준다. 이러한 장점으로 데이터논문의 동료심사, 출판, 인용은 지속적으로 증가하고 있다. 데이터논문을 출판하고자 하는 학술단체는 연구논문과 다른 데이터논문의 핵심 개념, 데이터논문 심사 절차, 데이터논문 출판과 관계된 정보시스템 등을 이해하고 데이터논문에 포함할 구성요소 정의, 동료심사 절차 수립, 그리고 데이터저장소와 연계 등 세부 사항을 결정하는 것이 필요하다. 하지만, 데이터논문의 동료심사와 관련하여 다루어야 할 정보가 방대하고, 데이터논문 출판에 관한 연구 및 체계적인 정보가 부족하여 국내 학술단체는 데이터논문의 동료심사 업무에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있도록, 본 논문은 국내외 다섯 종 데이터학술지의 데이터논문 양식, 동료심사 사례를 조사·분석하여 데이터논문의 핵심 구성요소를 포함한 데이터논문 동료심사의 핵심 개념을 제안하고 프로세스를 모델링하였다. 데이터논문을 신규로 출판하거나, 기존의 연구논문과 함께 데이터논문을 심사하여 출판하고자 하는 학술단체는 본 논문에서 제시한 데이터논문의 핵심 개념과 동료심사 프로세스를 활용하여 데이터논문의 양식 개발, 체계적인 동료심사 프로세스 정립, 출판 정책 개발 등의 학술지업무에 신속하고 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 메타데이터의 품질 측정 방법은 오류가 발생한 레코드를 단순히 계수하여 그 비율로 품질을 측정하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 메타데이터 요소별로 상대적 중요 정도를 나타내는 가중치를 적용함으로서, 메타데이터 품질을 체계적으로 계량화 하는 측정 방법을 제시하고자 하였다. 구체적인 가중치 부여 방법으로 엔트로피, 이용자 과업, 그리고 이용 통계를 활용하였다. 또한 이들을 결합하여 통합 가중치를 제시하고 실제 서비스 되고 있는 학술지 기사 메타데이터에 적용하였다. 실험 결과, 엔트로피 가중치 방법은 데이터 자체의 특성을 잘 반영하며, 이용자 과업을 적용한 방법은 이용자의 정보요구를 해결하는 필요한 메타데이터 요소를 제시하며, 통합 가중치는 특정 메타데이터 요소의 오류에 영향을 받지 않으면서 균형 잡힌 측정값을 제시하여 계량화 방법에 적합한 것으로 나타났다.
최근 집중호우로 인한 도시침수가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 2022년 서울의 강남지역과 경북의 포항 등 기습호우에 의한 침수로 인해 재산피해와 인명피해가 발생하였다. 본 연구는 이러한 집중호우로 인해 발생되는 도시침수에 대응하기 위하여 '저감이 아닌 예방'을 목적으로 도심지홍수 모니터링 시스템개발을 진행하고 있으며, 지자체와의 연계를 통한 실증실험을 진행하여 기술검증을 진행하고자하였다. 단일 센서로는 얻을 수 없는 종합적인 정보를 수집하기 위하여 멀티센싱을 이용한 시스템을 구상하였으며, 수위센서를 통한 침수심 데이터와 CCTV의 비정형 영상데이터 등을 종합적으로 취합하여 분석하고 사용자에게 안내 할 수 있도록 시스템을 구축하고자 하였다. 수집된 데이터는 연구원과 지자체로 전송되며, 연구원은 데이터수집을 통한 양질의 정보를 생산할 수 있다. 지자체는 수집된 데이터를 통해 실시간으로 침수지역 및 침수심 등을 확인 할 수 있으며, 홍수 이후 침수의 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하여 추후 발생되는 홍수에 대한 대비가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에 대한 실증실험을 위하여 서울특별시와 인천광역시 미추홀구청과 업무협약을 진행하였으며, 도림천 인근과 인천광역시 미추홀구의 침수지역을 대상지역으로 선정하고 계측센서를 설치하여 실측 데이터를 확보하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.317-325
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2014
최근 들어 연구자의 연구능력평가와 함께 학술지의 내용과 질적 수준에 대한 평가가 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 한국데이터정보과학회지를 중심으로 통계학 관련 국내 학술지들이 어떠한 수준의 영향력을 가지고 있는지를 다양한 KCI 인용지수를 이용하여 비교해보고, 상호인용 빈도를 활용하여 학술지 간 연결망을 사회네트워크분석 관점에서 조망해 보았다. 그 결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 자기인용비율이 비교적 높은 것으로 나타났다. 둘째, 수학, 물리학, 화학에 비하여 통계학 관련 학술지들의 영향력지수는 높은 것으로 나타났으나, 타 학술지들에서 통계학 관련 학술지들을 인용한 빈도는 높지 않았다. 셋째, 한국데이터정보과학회지의 경우 연결망분석에서 중심적인 위치를 차지하고 있으나, 노력의 여지는 있어 보인다.
점진적 빅데이터 학습 기반의 전자저널 구독가치 큐레이션 서비스는 대용량의 학술정보 처리환경을 하드웨어 기반에서 소프트웨어 기반으로 데이터를 학습함에 있어 학습 소요시간 및 메모리 부족 문제 등을 해결하기 위해 널리 사용하는 자질축소 기법에 의존하지 않고 대량의 데이터를 자유롭게 학습하고 증분 데이터 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법이다. 학술정보의 논문요약과 참고문헌의 데이터 수집 정제 분류 저장 분석을 통해 활용할 수 있는 지표를 생성하여 도서관 학교 공공기관 연구기관 등에 제공하여 기관에서 구독하고 있는 학술지가 연구에 얼마나 활용되고 있는지를 판단하는 정보 가용성을 활용한 양질의 정보원을 확보하여 불필요한 저널 구독을 중단하고 연구자가 요구하는 품질 좋은 학술정보를 제공할 수 있는 서비스로 일반적인 학술문헌 이용도 평가방법과 달리 구독 가치에 대한 지표를 제공하는 큐레이팅 방법이다.
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
외국의 하드웨어 제조업체들이 가상화 스토리지 기술을 발표하고 IT업계에선 가상화 스토리지 사업이 핫이슈(Hot Issue)로 떠오르고 있다. 가상화 스토리지 솔루션은 별도의 물리적인 저장공간이 필요없이 순간적인 데이터 복제가 가능한 하드웨어 디스크 및 소프트웨어를 가리킨다. 가상화 스토리지 솔루션을 이용하면 신속하게 데이터를 복제가 가능하다. 또한 데이터를 복제하기 위한 별도의 물리적인 저장공간이 필요없는 특정을 갖고 있다. 가상화 스토리지 솔루션의 핵심은 스냅샷(Snap shot) 기술이다. 이를 통해 복제에 걸리는 시간을 몇 초에서 몇 분 내 끝낼 수 있으며, 1 테라바이트를 이전의 방법으로 복제하기 위해서는 수 시간이 필요하지만 스냅샷 기술을 사용하면 불과 몇 분 안에 이를 끝낼 수 있다. 가상화 스토리지 솔루션은 저장장치 관련 비용을 절감할 수 있는 방안으로 연구되고 있다.
차세대 디지털 컨버젼스 플랫폼(Digital Convergence Platform, DCP)을 개발하는 데 있어 현재의 네트워크 스토리지는 성능 및 기능면에 있어 여러 가지 문제점을 가지고 있어 새로운 네트워크 스토리지 솔루션 개발이 필요한 실정이다. 본 논문은 "IP 기반의 능동형 미디어 스토리지 플랫폼"이라는 미래의 네트워크 스토리지 시스템의 분석을 통해, 서비스에 따라 능동적으로 동작하여 새로운 서비스에 최적화 시킬 수 있고, 서로 다른 프로토콜을 사용하여 스토리지 간에 호환이 되지 않는 문제점을 프로토콜 컨버젼스 기술을 통해 연결시켜 주는 등 신기술을 활용함에 따라 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안을 제시한다. 결과적으로 서비스에 따라 독립적으로 데이터 프로세싱을 하는 하드웨어를 개발함에 따라 스토리지에 데이터 기록 및 검색에 있어 데이터 병목현상을 제거하여 대폭 성능을 향상 시킬 수 있다.
데이더는 다양한 빈도 형태와 속성을 가지고 있으며 데이터의 연관 규칙 탐사 시 이러한 데이터의 빈도수를 고려할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘은 지지도와 신뢰도만을 가지고 데이터의 연관성을 발견하며 데이터들의 발생 빈도는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 하위 단계의 데이터나 동일한 단계지만 상대적으로 발생 빈도가 적은 데이터들의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터의 상대 지지도를 이용한 다단계 연관 규칙 탐사 기법을 수행함으로써 데이터의 발생 빈도를 고려한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 그리고 탐사된 연관 규칙은 마케팅 분야 등의 여러 응용에서 유용하게 이용될 수 있다.
모바일 환경에서 지도 서비스를 위해서는 휴대 단말기의 제한된 자원(resources)을 고려한 접근방법이 요구된다. 모바일 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 개발하여 사용하지 않는다면 지도 데이터를 축소하여 휴대 단말기로 전송할 필요가 있다. 본 논문은 기존의 유선 지도 데이터베이스로부터 검색한 지도를 휴대 단말기에 출력이 가능하도록 데이터를 축소하는 기법을 제안한다. 이 공간데이터 축소 기법은 Generalization 연산에 기반하여 휴대폰 환경에 적합하도록 변형된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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