데이터 품질진단 기법을 이용한 학사정보 시스템의 데이터 관리 연구 = Using data quality diagnosis techniques, data management research of university academic information system

국문 초록 (Abstract)

현재 대학의 학사정보 시스템은 대학의 가장 핵심이 되는 시스템으로서 학생의 정보를 저장 및 관리한다. 학사정보 시스템은 학생의 학적, 수강, 수업, 성적, 등록, 장학, 졸업, 대학원 등등 학생의 대학 내 모든 활동을 관리하므로 해마다 학사정보 시스템의 데이터는 무분별하게 많아진다.
데이터가 무분별하게 많아질수록 학사정보 시스템의 데이터는 신뢰성이 저하되는데 이는 사용자와의 의사소통 문제가 발생하게 되고 외부업체와의 연계도 힘들어지게 되며 시스템 내부에 큰 장애를 불러올 수 있기에 학사정보 시스템의 데이터 검증 연구가 필요하다.
본 논문에서는 학사정보 시스템의 데이터 품질관리의 데이터 프로파일링 기법을 이용하여 데이터 수집 및 분석 후 컬럼 속성 분석, 허용 값 목록 분석, 문자열 패턴 분석, 날짜 유형 분석, 유일 값 분석 총 5가지의 분석 방법으로 설계하였다. 구현 단계에서는 위의 5가지 분석 방법을 이용하여 스크립트를 구현하였고 구현한 스크립트를 실행하여 학사 정보시스템의 유형별 오류를 발견하여 오류의 원인을 시스템 내부에서 찾아 수정하였으며 내부시스템 장애 확률을 낮출 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Currently, the university's academic information system is the core system of the university and stores and manages student information. The academic information system manages all activities of students in universities, such as academic records, classes, grades, registration, scholarship, graduation, and graduate schools, so the data of the academic information system increases indiscriminately every year.
As the data increases indiscriminately, the reliability of the data in the academic information system decreases, which causes communication problems with users, makes it difficult to connect with external companies, and can cause major obstacles inside the system, so data verification research is needed.
In this paper, after data collection and analysis using data quality management data profiling techniques of the bachelor's information system, it was designed with a total of five analysis methods: column attribute analysis, allowable value list analysis, string pattern analysis, date type analysis, and unique value analysis. In the implementation stage, the script was implemented using the above five analysis methods, and the implemented script was executed to detect errors by type of academic information system, find and correct the cause of the error inside the system, and reduce the probability of internal system failure.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅰ
• 목 차 ⅲ
• 그림목차 v
• 도표목차 ⅵ
• I. 서 론 1
• 1.1 연구배경 및 목적 1
• 1.2 연구내용 2
• 1.3 논문의 구성 2
• Ⅱ. 관련 연구 4
• 2.1 데이터 품질관리 4
• 2.1.1 데이터 품질관리의 정의 4
• 2.1.2 저품질 데이터로 인한 피해사례 6
• 2.1.3 데이터 품질관리의 필요성 6
• 2.2 데이터 품질진단 절차 7
• 2.2.1 품질진단 계획 7
• 2.2.2 품질기준 및 진단 대상 정의 8
• 2.3 데이터 프로파일링 12
• 2.3.1 데이터 프로파일링 정의 13
• 2.3.2 데이터 프로파일링 절차 14
• Ⅲ. 학사정보 시스템 데이터 관리 설계 20
• 3.1 학사 정보시스템 데이터 품질관리 설계 20
• 3.1.1 학사정보 시스템의 데이터 수집 스크립트 구현 및 결과 분석 20
• 3.1.2 컬럼 속성 분석 21
• 3.2 학사정보시스템 데이터 프로파일링 기법 설계도 23
• 3.2.1 학사정보 시스템 컬럼 속성 분석 흐름도 23
• 3.2.2 학사정보 시스템 허용 값 분석 흐름도 24
• 3.2.3 학사정보 시스템 문자열 패턴 분석 흐름도 25
• 3.2.4 학사정보 시스템 날짜 유형 분석 흐름도 26
• 3.2.5 학사정보 시스템 유일 값 분석 흐름도 27
• Ⅳ. 학사정보시스템 데이터 분석 및 결과 28
• 4.1 학사정보시스템의 데이터 프로파일링 28
• 4.1.1 학사정보 시스템의 데이터 수집 스크립트 구현 및 결과 분석 28
• 4.1.2 컬럼 속성 분석 29
• 4.1.3 허용 값 목록 분석 31
• 4.1.4 문자열 패턴 분석 34
• 4.1.5 날짜 유형 분석 35
• 4.1.6 유일 값 분석 35
• 4.2 고찰 36
• Ⅴ. 결론 및 향후 연구 36
• 참고문헌 39
• 영문초록 41
• 감사의 글(Acknowledgement) 42