정부는 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공 개방데이터의 품질관리를 진행하고 있다. 공공 개방데이터는 XML, JSON, CSV 등 여러 오픈포맷 형태로 제공되며 CSV 형식이 대다수를 차지한다. 이러한 CSV 형식의 공공 개방데이터 품질진단 시 품질진단 담당자가 공공 개방데이터 파일의 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 필드 별 도메인을 판단하여 진단한다. 그러나 대량의 개방 데이터 파일을 대상으로 품질진단을 수행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한 의미 파악이 어려운 필드의 경우 품질진단의 정확성이 품질진단 담당자의 데이터 이해도 역량의 영향을 받는다. 본 논문은 필드명과 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식 공공 개방데이터의 도메인 판별 모델을 제안하여 품질진단 결과가 품질진단 담당자의 역량에 좌지우지 되지 않도록 일관성과 정확성을 보장하고 진단 소요 시간 단축을 지원한다. 본 논문의 모델 적용 결과 행정안전부에서 제공하는 파일형식 개방데이터 진단도구보다 2.8% 높은 약 77%의 정답률을 보였다. 이를 통해 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 제안 모델 적용 시 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
현재 중앙정부 및 지방자치단체들은 지리정보시스템을 본격적으로 도입함으로서, 방대한 양의 공간데이타베이스 및 시스템을 개발하고 있다. 그러나 이러한 데이터베이스는 중복관리로 인해 공간자료의 일관성이 결여되어 업무의 효율성과 신뢰성이 저하되고 있고, 각기 도입한 시스템의 특이성과 자료 형식의 차이로 인해 상호 공유가 어려운 실정이다. 한편, 건설교통부는 토지관련 각종 법률·속성·공간자료 등을 통합데이터베이스로 구축하고 관련업무를 전산화하는 토지관리정보체계구축 사업을 수행하고 있다. 타 정보화사업의 인프라를 제공하는 토지관리정보체계에서는 이러한 중복관리 및 자료공유 문제의 해결과 지자체의 다양한 전산환경 하에서 운영될 수 있는 개방형 시스템(Open System)의 개발이 우선적으로 해결되어야 할 과제이다. 토지관리정보체계에서 개방형 시스템으로 개발하고자 하는 목적은 많은 정보화사업의 추진에 따라 지자체들이 이미 보유한 다양한 시스템 및 H/W, S/W의 재사용성과 개발된 시스템의 확장성을 확보하고자 하는데 있다.
본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 'open data'를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 'big data'가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 'semantic web'이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.769-777
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2014
최근 세계 주요국들은 데이터를 또 하나의 자원으로 인식하고 있으며, 정부의 투명성과 효율성을 제고하고 경제 활성화 효과를 기대하기 위하여 공공데이터를 적극 개방하는 정책을 경쟁적으로 시행하고 있다. 본 연구에서는 공공데이터의 개념을 알아보고 우리나라 공공데이터 정책의 현재와 문제점 및 공공데이터 이용을 활성화하기 위한 전략에 대하여 논의한다. 구체적으로는 데이터 품질의 중요성과 데이터 세트의 통일화 및 표준화 필요성, 공공 데이터 플랫폼 전략, 정부기관 간 또는 정부기관 내공공 데이터의 공유 필요성 및 데이터 산업의 중심축으로서의 공공데이터와 빅데이터의 통합 지원 정책의 필요성 등이다.
공공데이터의 개방과 제공의 활성화와 함께, 공공도서관이 업무 중에 생산한 서지 데이터와 대출 이력과 같은 데이터가 도서관 공공데이터로 제공되고 있다. 본 논문은 도서관 공공데이터의 품질을 진단하고, 그 결과를 바탕으로 도서관 공공데이터의 품질을 높일 개선방안을 제안하고자 한다. 먼저, 문헌정보학 영역에서 공공데이터에 관해 이루어진 연구를 개괄한다. 그다음으로, 도서관 공공데이터 개방 플랫폼인 도서관 정보나루의 오픈 API를 통해 확보한 도서관 공공데이터의 완전성과 정확성을 진단한다. 마지막으로, 데이터 품질 진단 결과에 바탕을 개선방안을 도출한다. 완전성을 진단한 결과, 도서의 식별과 검색을 위 필수적인 서지 요소에서 다수의 공백이 확인되었다. 정확성을 진단한 결과, 값의 유형, 값의 범위, 제한조건을 따르지 않는 부정확한 서지 요소가 확인되었다. 본 연구는 데이터 품질 진단 분석 결과를 바탕으로, 도서관 정보나루의 데이터 수집 절차 개선, 데이터별 스키마 구축, 데이터 수집과 데이터 처리에 관한 안내 제공, 원자료 공개를 제언하였다.
This study examines the co-evolutionary process between open innovation and firms' absorptive capacity. The effects of open innovation can be maximized through the capacity to absorb the knowledge from the external sources such as universities, government-support research institute, and private R&D centers. This study used data of STEPI technology innovation survey conducted at 2002, 2005, and 2008 (3 points measures). The data were analyzed through a structural equation model. Results suggest that open innovation at t0 point influences positively the absorptive capacity at t1 point, which subsequently enhances the intention of open innovation at t2 point. This result suggests the existence of co-evolutionary process between open innovation and firms' absorptive capacity. When knowledge comes from universities, the co-evolution has sustained; whereas when knowledge comes from private firms' R&D centers, the co-evolution has not effected. Theoretical and practical implications are discussed.
To cope with the rapid changes in the corporate environment, the creation of innovative output through various forms of collaboration have been discussed. For open collaborations, contributors who distribute to various countries and cultures are able to share knowledge via the internet without physical rewards or responsibilities. In this study, we focused on the open source software project, which is a representative open collaboration. We investigated the factors that affect the knowledge contribution of developers of various countries within the open collaboration platform. Specifically, we investigated the open collaborative nature of multi-culture developers by dividing cultures according to collectivism and individualism. We collected data on 26,604 developers using a python based web crawler for GitHub which is an open source software development platform, and conducted cross-cultural study. This paper contributes to the field of knowledge management by suggesting various impacts of antecedents such as hireability, and information exposure on knowledge sharing according to culture.
본 연구에서는 도시하천관리에 있어 이용되는 데이터를 수집, 정제 및 제공하는 기능을 수행하는 도시하천 통합데이터 플랫폼 개발을 수행하였다. 도시하천 통합데이터 플랫폼은 Open API서비스를 활용하여 다양한 기관에서 제공되는 데이터를 수집하는 기능을 가지고 있으며, 수집된 데이터는 전처리 과정을 통하여 정제되어 데이터베이스에 적재된다. 수집된 데이터는 시각화 시스템을 활용하여 검토 및 분석이 가능하며, 단위 Open API 형태로 제공되므로 도시하천모형에서 이를 조합하여 개별적인 입력자료로 활용할 수 있도록 하였다. 또한 실시간 데이터에 대한 제공시스템을 개발하여 도시하천모형에 실시간 데이터를 적용할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 사용자는 데이터의 수집과 전처리, 입력자료 구축에 필요한 시간과 노력을 절감하여 도시하천관리 모형과 시스템의 개발에 있어 효율성과 확장성이 증대될 것으로 판단된다.
개방형 GIS에서 GIS 클라이언트는 동일한 인터페이스를 통해 서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터에 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 따라서, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어는 서로 다른 GIS 서버간의 상호 운용성(interoperability)을 보장한다. 그러나, GIS 클라이언트가 공간 데이터에 접근하기 위해서 표준 인터페이스론 사용한다면, 사용자의 응답시간이 느려지는 단점을 갖는다. 왜냐하면, 상호 운용성을 위해서는 각 GIS 서버로부터 접근된 공간 데이터를 표준 인터페이스를 통해 접근할 수 있도록 OLE/DB의 로셋과 같은 공통된 데이터 모델로 변환해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 GIS 클라이언트에서 데이터 버퍼를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서는 공간 분할에 의한 버퍼관리 방법을 설계하고, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어인 MapBase 컴포넌트를 통해 구현하였다. 또한 성능 평가 실험을 통해 이 논문에서 제안한 버퍼 관리 방법이 GIS 클라이언트에서 데이터 접근 성능을 개선함을 보였다.
Today's manufacturing environment is becoming a distributed manufacturing process in which a unique and specialized technological background is required in specific domains rather than having a single company execute all the manufacturing processes. This phenomenon is especially true in the automotive industry, where the sharing of product data between companies is rampant; however, this kind of interoperability causes many problems. When each company has its own method of managing product data, the sharing of product data in a distributed environment is a major problem. A data translator module or a data mapping module had to be developed for the exchange of data in heterogeneous systems of product data management (PDM); moreover, this type of module must be continually changed and improved due to the fact that PDM systems change for many reasons. In addition, the growth in corporate partnerships deepens the burden of developing and maintaining this module and creates further data exchange problems due to the increasing complexity of the system. This paper introduces a way of exchanging product data among heterogeneous PDM systems through the use of OpenPDM, which is a kind of virtual data warehouse. The implementation of a PDM integrating system is also discussed with respect to the requirement for a logical integration of product data which are physically distributed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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