• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.231-234
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• 2019

본 논문에서는 레미콘 타설 공정에서 스마트폰으로 현장 검사와 품질관리가 가능하도록 모바일 레미콘 품질 관리 시스템을 제안하였다. 또한 현장검사를 디지털화하기 위한 실시간 슬럼프 데이터 처리 부분을 함께 제안하였다. 검사자의 스마트폰을 이용하여 레미콘 현장검사의 영상을 실시간으로 전송하여 오류를 판단하고 레미콘 제품 이상 여부를 현장과 본사에서 실시간 공유가 가능하도록 하였다. 개발대상기술은 실제 결과 값과 영상 이미지 분석 등으로 제품에 대한 이상 여부가 판단되며 회사 및 현장에 적합한 정보 제공이 가능하다. 레미콘 품질 데이터 분석을 기반으로 원자재 관리 데이터와 연동함으로써 레미콘 업종의 가장 큰 문제 사항인 원자재 반입에 따른 최적의 배합 비율 제시가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.120-121
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• 2010

저품질의 데이터는 데이터양이 증가함에 따라 조직의 시스템 관리비용을 증가시키는 문제점을 야기 시킨다. 이에 KISTI에서는 고품질의 데이터 확보를 위해 데이터 품질관리 활동을 수행하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 다루고 있는 국가R&D정보에 대한 데이터표준 관리시스템에 대하여 알아본다. 구축된 시스템 활용을 통하여 일관성 있는 데이터 표준관리가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.76-76
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• 2020

국가 물관리일원화 이후, 지방하천 관리에 대한 지자체 역할과 권한이 커지고 있으며, 중앙정부의 물관리 수준에 부합하는 데이터관리 체계구축 및 지속적인 품질관리(Quality Control, QC)와 표준화(Standardization) 기술개발이 요구되고 있다. 지자체의 경우 기존의 행정구역별로 분산 관리해오던 물관리 시스템을 유역단위로 전환할 필요가 있으며, 국가하천 구간과 연계한 종합적인 관리가 필요한 실정이다. 서울시의 물관리 시스템은 자치구별로 산재해 있으며, 관리 주체 및 해당 변수에 따라 제공되는 정보가 다르고 하천유역 단위로 분류되어 있지 않다. 따라서, 서울시와 자치구, 중앙정부 및 관련 기관과의 연계성 있는 정보제공을 위한 데이터 플랫폼 구축 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는, 빅데이터, AI 기술을 활용한 물정보의 품질관리 자동화 기술개발과 지속적인 유지관리 및 표준화 정보제공 시스템 구축 기능을 포함하는 서울시 통합물관리 데이터 플랫폼 구축 목표 모델을 제시하였으며, 서울시 물관리 체계와 관련하여 SWAT 분석을 통한 단계별 사업추진 로드맵을 도출하였다. 분석결과, 서울시 통합물관리 플랫폼 구축을 위해서는 유역별 수량-수질 통합 모니터링 및 모델링 기술개발, 빅데이터 기반 물 정보화 플랫폼 구축 기술개발, 지방하천 유역 거버넌스 구축 및 법제도 정비 방안 마련이 요구되며, 관련하여 주요 이슈(3대 핵심전략, 10개 단위과제)를 도출하여 관련 연구과제를 제안하였다. 마지막으로, 서울시 통합물관리 정책 실현을 위해서는 법제도 마련이 시급하며, 서울시 '통합물관리 기본조례' 제정을 통한 기반을 조성할 필요가 있음을 시사하였다. 또한, 다양한 분야 이해관계자 협의체인 '서울시 통합물관리위원회(가칭)'의 거버넌스를 구성하여 운영하는 것이 현실적이며, 한강유역관리 및 지방하천 관리와 관련한 중추적인 역할 수행과 쟁점 논의 등 합리적 합의가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.1020-1027
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• 2013

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.

• 디지털콘텐츠
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• 7호통권146호
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• pp.92-93
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• 2005

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-14
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• 2009

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.127-128
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• 2022

정부는 공공데이터 개방을 통해 신산업, 일자리 창출 등 경제 활성화를 위한 도구로 활용하는 것을 목표로 한다. 정부는 고품질의 공공데이터 보유를 위하여 품질 개선 활동을 통해 공공데이터 품질 향상을 진행하고 있다. 그러나 공공데이터 품질관리 수준 진단을 진행하는 담당자의 데이터에 대한 전문성과 이해도에 따라 품질진단 결과에 격차가 발생하여 진단 결과의 신뢰성을 보장하기 어렵다. 본 논문은 공공데이터의 원활한 품질진단 지원을 위해 품질진단규칙 매핑 모델을 제안하여 공공데이터 품질진단의 안정성과 신뢰성을 높인다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.55-66
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• 2023

최근 전세계적으로 사회 모든 분야에서 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로, 인공지능 학습용 데이터의 가치를 높이고 고품질 데이터를 확보하고자 하는 움직임이 늘고 있다. 따라서, 고품질 데이터를 확보하기 위한 구축사업에서는 품질관리가 매우 중요하다. 이에, 본 논문에서는 인공지능 학습용 데이터를 구축할 시 고품질데이터 확보를 위한 품질관리와 그에 따른 구축공정별 개선방안을 제시하였다. 특히, 인공지능 학습을 위해 구축되는 비정형데이터는 데이터 품질의 80% 이상이 구축과정에서 결정된다. 본 논문에서는 비정형데이터 이미지/영상데이터에 대한 품질검사를 통해 구축단계에서의 획득, data cleaning, labeling 모델에서 발생된 검사절차 및 문제 요소를 해결함으로써 고품질 데이터 확보 방안을 제시하였으며, 제시한 방안을 토대로 인공지능 학습용 데이터 구축에 참여하는 연구단체와 사업자들에게 데이터의 품질편차를 극복하기 위한 대안이 될 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.77-98
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• 2023

본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.101-109
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• 2013

데이터 품질 관리는 매우 중요하다. 본 연구는 효율적인 기업 데이터의 품질 관리를 위한 데이터 표준화 설계를 유통 상품 사례로 구축 방안을 제시하고 그 효과를 검증 하였다. 데이터 표준화 설계 방안으로 데이터 표준화 체계와 데이터 사전을 설계 하였다. 데이터 표준화 체계 설계를 위하여 데이터를 분류, 속성, 식별하였으며, 데이터 사전 설계를 위하여 데이터 사전 설계 프로세스와 단어 용어 도메인 코드사전을 구축하고, 데이터 표준화 설계 방안을 제시하였다. 제시한 데이터 표준화 방안의 효율성을 정량적, 정성적 방법으로 검증한 결과데이터표준화로 인한 데이터 품질은 24% 및 데이터 사전의 속성 설계인 일관성에 대한 데이터의 구조적 품질은 7% 향상되고, 유효함을 입증하였다.