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한윤석(Yun-Seok Han),장준혁(Jun Hyuk Jang),신상문(Sangmun Shin) 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
Objective: 본 연구는 해양 분야에서 추진되고 있는 차세대 디지털 항로표지 정보협력시스템을 위해 해양에서 수집되는 다양하고 방대한 데이터를 보다 정확하고 적절하게 활용하기 위하여 데이터 품질 개선 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. Background: 데이터의 품질 개선에 대한 연구는 앞서 다양한 측면에서 선행되어 왔다. 그 중 본 연구에서 중점적으로 연구하고자 하는 바는 데이터의 결측이나 오류를 감지하는 방법과 해당 데이터를 적절하게 수정 또는 입력하는 데이터 클렌징과 현 데이터의 품질을 파악하고 얼마나 정확한가에 대한 척도를 제시하는 데이터 품질 진단 지수 개발이다. 기존 선행 연구에서는 다양한 방법론들이 제시되어 왔으나 본 연구는 해양 분야의 데이터들을 대상으로 하며 디지털 항로표지 정보협력시스템 내에서 이를 활용할 수 있도록 데이터의 품질 개선이 필요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 방법론들을 활용 및 접목하여 해양 데이터에 적합한 품질 개선 알고리즘을 개발하고 이를 디지털 항로표지 정보협력시스템에 적용하는 것을 중점적으로 연구하고자 한다. Method: 현재 항로표지 데이터의 속성 및 품질 특성을 정량화하고 상관성을 분석하여 주요 데이터 5종을 선정한다. 그리고 이 5종 데이터에 대해서 각 데이터의 특성에 맞게 데이터 클렌징 알고리즘 및 데이터 품질 진단 지수를 개발하고 이를 가시화할 수 있는 방안을 마련하여 시스템에서 데이터의 품질을 진단하고 클렌징된 데이터를 활용할 수 있도록 한다. Results: 데이터 클렌징 알고리즘은 데이터 오류 감지, 결측 데이터 품질 개선, 이상치 데이터 품질 개선 등의 측면에서 설계하며 보정법, 무시법 그리고 잡음제거법 등의 기법을 활용하여 설계하고 데이터 품질 진단 지수의 경우 품질 공학의 공정능력지수를 변형하여 해양 데이터 속성에 맞는 품질 진단 지수를 개발하여 데이터 품질에 대한 검증 정확도를 향상시키도록 연구 개발 계획을 수립하였다. Conclusion: 주요 데이터 5종의 선정을 위해 해양측위정보원으로부터 데이터를 공유받고 확인한 결과 데이터의 공백이 많은 것으로 확인되어 추가적인 데이터를 확보한 상황이며 해당 데이터를 기반으로 전처리 작업을 거치고 상관성 분석을 통해 상관관계가 높은 데이터를 기반으로 주요 데이터를 선정하여 데이터 클렌징 기법과 품질지수 개발을 수행 중에 있다. Application: 최종적으로 데이터 클렌징 알고리즘과 품질지수의 개발을 통해 기존에 방대한 양의 해양 데이터를 적절히 활용하지 못하고 있던 상황을 개선하고 해당 데이터를 통해서 스마트 항로표지 시스템 구축을 통해 향후 해양 산업에 데이터 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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