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.
본 연구는 기업 간 협력과 경쟁력 강화를 위한 특허 기반 유사 기업 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 특허 데이터와 한국표준산업분류(KSIC) 정보를 활용하여, 특허 정보를 기반으로 기업 간 유사성을 평가하고 유사한 기업을 추천한다. 제안 모델은 특허 초록 정보와 한국표준산업분류를 사용하여 기술 측면에서 기업별 특성을 고려한 기업 대표 벡터를 생성한다. 또한, 기업의 특허 수를 고려하여 정확한 유사기업 추천을 제공합니다. 제안 모델은 기업들이 협력 파트너를 찾고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 현재는 NTIS(www.ntis.go.kr)의 분류기반 특허분석 서비스에서 사용 중이다.
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.
국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 현재 15개 부처 청 16개 대표전문기관 및 8개 성과물전담기관으로 부터 데이터를 연계수집 및 통합하여 공동 활용하고 있다. NTIS가 상기와 같은 분산 환경에서 데이터를 통합한 후 서비스를 제공하고 있는 이유로 인해, 데이터를 제공하는 각 기관에서는 데이터 제공과 관련 하드웨어, 소프트웨어 및 제공대상 데이터에 대한 상세정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능을 요구하였다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 개발한 정보연계모니터링(Real-time Monitoring: ReMon) 서비스를 소개한다. ReMon서비스를 활용함으로써 분산 환경에서의 데이터 통합을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 나아가 국가R&D정보의 수집 및 공동 활용체계를 개선시키는 데에 기여하였다.
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.
데이터가 기업 및 기관 활동의 중요한 자산으로 인식이 높아지고 있지만 저 품질 데이터로 인한 막대한 손실과 비용의 증가는 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 교육과학기술부와 KISTI에서 2007년부터 범부처 차원에서 수행중인 국가R&D 정보자원의 데이터 품질관리를 위해 각 부처와 협의하고 수행해 온 국가R&D 데이터 품질관리 체계 수립과 포털 사이트 구축에 관하여 알아본다. 범부처 국가R&D정보 자원의 데이터 품질관리체계 수립과 범부처 적용 지침 및 가이드라인 제시를 위해 NTIS사업단 및 15개 부처(16개 대표전문기관)의 실무팀장 및 DB 관리자 중심으로 총 33명의 설문을 실시하여 품질관리체계 현황을 조사 분석하였다. 또한 부처(기관)별로 국가R&D표준정보 데이터품질 지표 마련과 주기별 데이터 품질 및 개선도 자체점검을 지원하기 위해, 데이터 점검기준과 절차를 마련하고 이를 기반으로 부처(기관)와 협력하여 데이터품질 점검을 기반을 마련하였다. 이렇게 마련된 품질관리체계와 프로세스를 지원하기 위한 자동화 솔루션을 운영하고자 본 논문에서는 NTIS 데이터 품질관리 체계 및 프로세스, 기능이 통합된 웹 포털 구축에 대해서도 알아본다.
국가R&D정보표준은 과학기술기본법 제7조 및 동법 시행령 제41조에 의거하여 국가R&D정보의 체계적인 수집 연계 및 공동활용 기반구축 등에 활용하고자 범부처 차원에서 국가R&D사업 현황파악, 종합조정, 공동활용하기 위한 필요 최소한의 정보를 공유 활용하기 위한 표준정보이다. 2007년 8월 과학기술관계장관회의에서 341개의 항목으로 구성된 국가R&D정보표준이 제정되었고, 2009년 7월 국가과학기술위원회 운영위원회에서 340개의 항목으로 개정되었다. 본 논문에서는 국가R&D정보표준의 2009년 7월 개정내용과 그에 따른 데이터 모델링 결과를 제시함으로써, 15개 부처 청 14개 대표전문기관 및 연구관리기관 업무 담당자들과 R&D종사자들에게 NTIS에서 수집 공유 활용되는 국가R&D정보에 대한 이해와 활용을 증진시키고자 한다.
특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.
최근 전 세계적으로 첨단 이동 수단인 자율주행자동차에 대한 연구가 활발하다. 국내에서도 첨단 이동 수단 기술을 12대 국가 전략기술로 선정하였으며, 자율주행자동차와 관련된 국가 R&D 사업을 통해 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 자율주행자동차 기술의 경우 다양한 분야의 기술이 집합된 결과물로 다양한 방향성을 보이고 있다. 그렇기에 자율주행 연구의 현 위치를 파악하고 향후 방향성을 정립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 국가과학기술지식정보서비스(National Science and Technology Information Service, NTIS)에서 제공하는 국가 R&D 사업에 등록된 성과 정보 중 논문 초록을 활용하여 연구 동향을 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 제시된 방법론을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽을 도출하여 개발된 연구 동향 방법론의 유효성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 연구 동향 파악 및 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
국가 R&D 데이터는 기초과학 연구부터 산업화 부분까지 전 분야에 대한 정보를 포괄하고 있지만 전문적인 용어로 표현되며 이로 인해 대중의 이용에는 어려움이 있다. 이에 NTIS 는 국가 R&D 데이터를 이용한 데이터 큐레이션 서비스를 개발하여 국가적인 현안과 사회적 이슈에 대해 국가 R&D 정보를 선별하여 제공하고 있다. 이에 본 연구에서는 NTIS 의 데이터 큐레이션 서비스인 이슈로 보는 R&D 서비스 분석을 통해 국가 R&D 정보를 이용한 데이터 큐레이션 서비스 구축 방안을 제안하고자 하며 이 서비스가 국가 R&D 정보에 대한 사용자의 접근성 향상에 미친 영항도 분석하였다. 이슈로 보는 R&D 서비스는 뉴스기사에서 추출한 이슈와 관련된 국가 R&D 과제, 성과, 주요 연구기관 등을 매핑하여 정리, 제공한다. 패키징에 이용된 데이터는 모두 오픈되어 있고 관련 자료는 보고서 형식으로 정리돠어 PDF 파일로 제공된다. 또한 해당 프로세스를 자동화 하여 관리자 뿐 만 아니라 NTIS 이용자라면 누구나 개인적인 이슈패키징을 가능하게 하였다. 이 밖에 Special Issue 코너를 개설하며 주요 현안에 대한 사용자의 접근,이용 편의성을 높였고 코너 개설 이후 접속자의 페이지뷰가 증가한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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