'빅데이터'는 '21세기 원유'로 비유될 만큼 그 중요성이 증대되고 있다. 스마트시티에서 생성 및 수집되는 IoT 데이터의 경우 데이터의 품질이 공공서비스의 품질과 연관되므로 품질관리에 주의를 기울여야 한다. 그러나 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관을 통해 제시된 데이터 품질 지표는 '사용자' 중심에 한정되어 있다는 한계점을 지닌다. 본 연구는 이러한 한계점을 보완하기 위해 공급자 중심의 지표와 그 우선순위를 도출하였다. 공급자 중심의 스마트시티 IoT 데이터 품질 평가지표 3개의 카테고리와 13개의 지표를 도출한 후 AHP 분석을 통하여 지표 카테고리와 데이터 품질 지표의 우선순위를 도출하였고 각 지표의 타당성을 조사하였다. 해당 연구를 통해 센서 데이터를 수집하고 취합하여 전달하는 직무를 수행하는 개인 혹은 기업에게 데이터가 지녀야 하는 기본적인 요건을 제시함으로써 센서 데이터 품질 향상에 기여할 수 있다. 또한 지표 우선순위를 기반으로 데이터 품질관리를 수행하여 품질관리 업무 효율의 향상을 제공할 수 있다.
비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.
본 연구는 GPS 데이터 해석 시 정밀도를 높이고 현장에서 관측시간 내 GPS 측량의 적절성 및 재측 여부 등을 직접 결정할 수 있도록 GPS 데이터 품질관리 프로그램을 개발하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 GPS_QC 프로그램은 관측시간 내 위성의 기하학적 배치(DOP)와 다중경로 오차량, 전리층 지연량 및 사이클 슬립 등의 품질관리 인자(quality control parameters)를 RINEX 형식의 GPS 관측데이터로부터 직접 계산이 가능하도록 설계되었으며, 이러한 품질관리 인자는 시계열 형태와 그래프로 제공된다. GPS_QC 프로그램은 일반 사용자들이 다루기 어려웠던 기존의 복잡한 GPS 데이터 품질 확인을 간편하게 수행할 수 있도록 함으로써 실제 현장에서 잘못된 GPS 관측에 따른 재측여부 등을 직접 결정할 수 있게 함으로써 시간적 경제적 손실을 절감시키고, GPS 위치해석 시 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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 데이터 품질 평가란 관점에서 현재 진행되어지고 있는 국제 표준 ISO/IEC 25000시리즈인 SQuaRE(Software Quality Requirements and Evaluation) 프로젝트 중에서도 ISO/IEC 25012의 데이터 품질 평가 모델에 대한 연구이다. 데이터의 양이 많아지면서 사용자 관점에서는 정확한 데이터, 최신의 데이터, 사용하는 도구에 적합한 데이터, 보안성과 비 공개성을 준수할 수 있는 데이터를 원한다. 저 품질의 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 평가하여 실제적으로 적용할 수 있는 관점에서 데이터 품질 관리에 대한 것을 연구한다. 이러한 관점에서 데이터에 대한 품질을 평가할 수 있는 평가항목을 제시하고 제시된 평가항목의 평가 방안에 대해서 제시한다. 본 연구는 현재 진행되어지고 있는 ISO/IEC 25012의 표준문서와 소프트웨어 품질관리 표준문서 ISO/IEC 9126-2를 기초로 하여 연구되었으며 현재 진행되어지고 있는 소프트웨어 품질평가 모델 ISO/IEC 2500을 기반으로 하여 데이터 품질을 정량적으로 평가하는 방안을 제시한다.
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.
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.
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
4차산업혁명시대에 정보통신기술의 비약적인 발전, 고객구매 성향의 다양함, 복잡함은 산업 전체적으로 데이터의 양적 중가를 가져와 '빅데이터' 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터 시대는 데이터를 분석, 활용하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 것이 기업의 핵심 역량으로 자리 잡게 되었다. 하지만 현재 빅데이터 연구들은 기술적 이슈와 미래 잠재 가치 중심이었다. 반면 기업이 보유한 내.외부 고객 빅데이터의 품질 및 활용 수준관리에 대한 연구와 논의는 부족하였다. 본 연구에서는 기업의 내.외부 빅데이터 품질관리 정보시스템 측면와 품질경영 측면으로 인식하여 영향요인을 도출하였다. 또한 빅데이터 품질관리, 빅데이터 활용 및 수준관리가 기업의 업무 효율화와 기업 경영성과에 유의한 영향을 미치는지 204명의 임직원 설문을 통해 조사하였고, 가설을 설정하여 검증하였다. 연구결과 경영층의 지원, 개인 혁신성, 경영환경변화, 빅데이터 품질활용 지표관리, 빅데이터 거버넌스 체계 마련이 기업 경영성과에 유의한 영향을 미쳤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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