Variety of data have been opened or connected by several levels of government. In smart city initiatives, open data become the source of a new business model. This paper is to foster ways of public open data (POD) by analyzing the start-up company that utilizes POD. In order to fulfill it, this paper adapts the case study research. Findings say that POD has potential to validate and further enrich the platform business. But to find which types of public open data are most prevalent is insufficient. To do this, it is more needed that sophisticated and many cases should be examined. However, this paper shows that platform business by using POD could lead to reduce the cost and increase the benefits for both providers and customers. From the findings, this paper shows that public open data has an important role not only to boost new venture creations which are prevalent ways of smart city but also to foster different platforms enabling new value capture and creation according to development of internet of things based on ICT technology.
여러 소스에 출현하는 관측분야의 과학데이터가 OpenURL 서비스 아키텍처에서 원활하게 유통되도록 하기 위해, OpenURL 소스와 서비스 구성요소간 상호운용성 확보를 할 수 있도록 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 OpenURL 핵심 메타태그를 제안하였다. 현재의 OpenURL은 문헌위주의 학술정보 유통에 그 초점이 맞추어져 있으며, 과학데이터 유통을 위한 메타태그는 제공하지 못하고 있다. 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 기준으로 하고, 더블린 코어의 핵심 메타데이터 요소, 데이터세트와 테이블을 인용하기 위해 OECD에서 만든 메타데이터 요소, 지구관측 분야의 메타데이터 표준인 DIF 메타데이터 요소를 비교, 분석하여 관측분야의 과학데이터를 위한 OpenURL 핵심 메타태그를 도출하였다.
In this study, we implement the prototype modeler with non-manifold data structure using Open Inventor. In these days, Open Inventor is a popular tool for computer graphics applications, even though Open Inventor could not store topological information including a non-manifold data structure which can represent an incomplete three dimensional shape such as a wireframe and a dangling surface during designing. Using Open Inventor, our modeler can handle a non-manifold model whose data structure is based on the radial edge data structure. A model editor is also implemented as an application which can construct a non-manifold model from two dimensional editing.
In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.
본 연구는 공공데이터 포털을 통해 개방된 도서관 관련 데이터의 현황을 다각도로 살펴보며, 공개된 데이터의 수준과 공개 주체에 따라 데이터의 활용 정도에 어떠한 차이가 나타나는지 분석하였다. 또한 데이터의 공개주체를 지방자치단체와 국가 및 공공기관으로 구분하여 데이터에 부여된 키워드를 활용해 PathFinder Network 분석을 수행함으로써 양 주체가 공개한 데이터의 주제 군집과 중심성에 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 그 결과 국가 및 공공기관이 공개한 데이터로부터는 연구자료 등을 중심으로 4개의 주제군집이, 지방자치단체가 공개한 데이터로부터는 소장자료, 평생교육프로그램 등을 중심으로 8개의 주제 군집이 형성되었으며, 국가 및 공공기관이 공개한 데이터가 학교 및 공공도서관의 단순 현황을 주로 공개하고 있는 지방자치단체 공개 데이터보다 높은 활용도를 나타냈다.
Sim, Gyuheon;Lee, Sang Hyun;Ann, Hong Bae;Kim, Seunghyeon
천문학회지
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제52권5호
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pp.145-158
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2019
We conducted a survey of open clusters within 1 kpc from the Sun using the astrometric and photometric data of the Gaia Data Release 2. We found 655 cluster candidates by visual inspection of the stellar distributions in proper motion space and spatial distributions in l - b space. All of the 655 cluster candidates have a well defined main-sequence except for two candidates if we consider that the main sequence of very young clusters is somewhat broad due to differential extinction. Cross-matching of our 653 open clusters with known open clusters in various catalogs resulted in 207 new open clusters. We present the physical properties of the newly discovered open clusters. The majority of the newly discovered open clusters are of young to intermediate age and have less than ~50 member stars.
Opening government data has been one of the main goals of nations building their e-government structures. Nonetheless, more than publishing government data for public viewing, the bigger concern right now is promoting the use change to "and proving the usefulness of available public data". In order to do this, governments must be able to, not only publicize data but more so, publish the kind of data usable to infomediaries and developers in order to create new products and services for citizens. This research investigates 30 open data use cases of South Korea as listed in Data.go.kr. This study aims to contribute to a better understanding of open datasets utilization in a technologically-advanced and well-developed nation and hopefully provide some useful insights on how open data is currently being used, how it is opening up new business, and more importantly, how it is contributing to the civic society by providing services to the public.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.97-104
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2021
Securities and investment services had the most data per company on the average, and used the most data. Investors are increasingly demanding to invest through their own analysis methods. Therefore, securities and investment companies provide stock data to investors through open API. The data received using the open API is in text format. Python is effective and convenient for requesting and receiving text data. We investigate there are 22 major securities and investment companies in Korea and only 6 companies. Only Daishin Securities Co. supports Python officially. We compare how to receive stock data through open API using Python, and Python programming features. The open APIs for the study are Daishin Securities Co. and eBest Investment & Securities Co. Comparing the two APIs for receiving the current stock data, we find the main two differences are the login method and the method of sending and receiving data. As for the login method, CYBOS plus has login information, but xingAPI does not have. As for the method of sending and receiving data, Cybos Plus sends and receives data by calling the request method, and the reply method. xingAPI sends and receives data in the form of an event. Therefore, the number of xingAPI codes is more than that of CYBOS plus. And we find that CYBOS plus executes a loop statement by lists and tuple, dictionary, and CYBOS plus supports the basic commands provided by Python.
This article aims to identify the quality factors of public data which have increased as a public issue; analyze the impact of users satisfaction in the perspective of Technology Acceptance Model (TAM), and investigate the effect of service satisfaction on the government's open policy of public data. This study is consistent with Total Data Quality Management (TDQM) of MIT, it focuses on three main qualities except Contextual Data Quality (CDQ) and includes seven independent variables : accuracy, reliability, fairness for Intrinsic Data Quality (IDQ), accessibility, security for Accessibility Data Quality (ADQ), Consistent representation and understandability for Representational Data Quality (RDQ). Basing on TAM, the research model was conducted to examine which factors affect to perceived usefulness, perceived ease of use, service satisfaction and how service satisfaction affects to the government's open policy of public data. The results showed that accuracy, fairness, understandability affect both perceived ease of use and perceived usefulness; while reliability, consistent representation, security, and accessibility affect only perceived ease of use. This article found that the influence of perceived ease of use on perceived usefulness and the influence of these two causes on service satisfaction in the perspective of TAM were significant and it was consistent with prior studies. The service satisfaction when using public data leads to the reliability of public data open policy. As an initial study on unstructured public data open policy, this article offered quality factors that pubic data providers should consider and also present the operation plan of public data open policy in the future.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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