Earticle

렌터카 업체가 주행데이터를 판매하여 수익을 올리고, 차량 대여 사업 을 넘어 데이터를 수집하는 모빌리티 기업으로 변모하고 있다. 디지털 대전환을 추진하며 기존의 산업과 데이터를 융합한 신 비즈니스 창출을 목표로 삼고, 이종의 과학기술이 융합하여 경제, 사회의 패러다임 변화 는 이미 시작되었다. 과학기술정보통신부를 중심으로 모든 정부의 부처 가 하나같이 입을 모아 경제사회 발전을 위하여 디지털 대전환과 혁신을 주장한다. 이를 위해 언급되는 키워드는 단연 데이터의 분석과 활용이 다. 최근 몇 년간 인간과 사물이 생성하는 데이터의 양은 기하급수적으 로 증가하고 있고, 데이터가 가진 사회적ㆍ경제적 잠재력을 발휘하는 것 이 경제발전에 큰 도움이 될 것임이 자명하다. 그러나 데이터의 경제적 효용 가치를 이용함에 있어 데이터에 대한 권한은 누구에게 있으며, 그 로 인한 이익은 어떻게 분배되어야 하는지 논의될 필요가 있다. 개인이 생성하는 데이터뿐 아니라 기계 또는 온라인 서비스를 통해 수집되는 데 이터 역시 보유 주체 및 어느 범주에서 어떻게 보호할 것인지 명확하지 않다. 한편 데이터는 자유롭게 유통되어 경제적 가치를 창출해야 함과 동시에, 개인정보나 지식재산과 같이 보호받아야 하는 대상이 내포되어 있고, 수집된 데이터의 재사용 및 활용 가치가 크지만, 집적된 데이터가 소수의 거대기업에 집중되어 있으므로, 공정하게 데이터를 활용하기 위 해서 법과 제도 및 기술적 조치가 필요하다. 데이터는 생산의 주체도 다양하고, 경우에 따라 데이터를 생산하는 주 체와 데이터를 처리할 수 있는 권한을 가진 자도 분리되어 있다. 데이터 의 종류에 따라 정보주체의 통제권이 강조되는 개인정보와, 식별가능성 이 제거된 비개인정보 그리고 제품에서 수집되는 데이터 등 각각 유형에 따라 그 성격을 달리한다. 본 논문에서는 각각의 데이터가 가진 경제적 가치를 인정하는 전제에서 재산권의 대상으로서 접근하고자 하였다. 보 호의 대상으로 여겨지는 개인정보의 경우에도 거래의 대상으로 인정될 때 정보주체의 통제권을 강화하는 효과를 기대할 수 있고, 기타 산업데 이터의 경우 이로 인한 경제적 가치창출에 대한 이익분배권한을 명확히 할 필요가 있다. 유럽연합 데이터법을 보면, 디지털 경제의 중요한 자원 인 데이터의 배분에 대하여 계약법적인 접근 방법을 취하고 있다. 유럽 연합 데이터법 등을 참고하여 우리 법제의 구체화에 도움이 되길 바라 며, 공정하고 안전한 데이터의 활용을 촉진하고 데이터 경제 활성화를 위한 방안을 끊임없이 모색해야 할 것이다.

Car rental companies are earning revenue by selling driving data and transforming into mobility companies that collect data beyond the car rental business. The paradigm shift in the economy and society has already begun with the convergence of disparate sciences and technologies, aiming to create new businesses that combine existing industries and data in the digital transformation. All government ministries are calling for a paradigm shift in the digital transformation for economic and social development, and the keyword mentioned for this is the analysis and utilization of data. In recent years, the amount of data generated by humans and objects has increased exponentially, and it is clear utilizing data to unleash the social and economic potential of data will greatly help economic development. However, when it comes to harnessing the economic utility value of data, there is a need to discuss who has the right to the data and how the benefits should be distributed. It is not clear who owns the data and how it will be protected, not only for data generated by individuals but also for data collected by machines or online services. On the one hand, data should be freely circulated to create economic value, and on the other hand, it contains objects that need to be protected, such as personal information and intellectual property, and the value of reuse and utilization of collected data is great, but since aggregated data is concentrated in a few giant companies, legal, institutional, and technical measures are needed to utilize data fairly. Data is produced by a variety of entities, and in some cases, the entity that produces the data and the entity that has the right to process the data are separated. Depending on the type of data, personal information, which emphasizes the control of the information subject, non-personal information, which is de-identified, and data collected from products have different characteristics. However, in this paper, I have attempted to approach each data as an object of property rights under the premise of recognizing its economic value. In the case of personal information, which is considered to be subject to protection, the effect of strengthening the control of the information subject can be expected when it is recognized as a subject of transaction, and in the case of other industrial data, it is necessary to clarify the right to profit sharing for the creation of economic value. The EU data law takes a contractual approach to the allocation of data, an important resource in the digital economy. We hope that the EU Data Act will help us to refine our legislation, and we should continue to seek ways to promote the fair and safe use of data and revitalize the data economy.

현재 코로나 확산과 더불어 데이터 3법 시행으로 디지털 헬스케어 산업이 성장할 수 있도록 산업체 및 정부가 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 의료분야 관련 법률의 개정과 안전한 의료 데이 터 전송 방안이 필요하다는 주장이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 데이터 3법과 헬스케어와 관련된 법제도를 짚어본다. 법 제도적 및 기술적 측면에서 전략을 비교하여 법 제도적 이슈를 도출하고 기술적 측면에서의 전략적 방향성을 파악하여 시사점을 도출한다. 이를 기반으로 우리나라의 디지털 헬스케어 산업에 적 합한 법 제도적인 전략을 제시하고, 안전한 비식별처리 및 데이터 전송 등의 기술적 방안의 개선 방향을 제안한다. 이러한 다각적인 관점으로 분석하고 접근한 본 연구는 디지털 헬스케어 산업뿐만 아니라 다양한 융합산업 확산에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

The government and private companies are endeavoring to help the digital healthcare industry grow. This includes easing regulations on the big data industry such as the amendment of the Data 3 Act. Despite these efforts, however, there have been constant demands for the amendment of laws related to the medical field and for securing medical data transmissions. In this paper, the Data 3 Act of Korea and the legal system related to healthcare are examined. Then the legal, institutional, and technical aspects of the strategies are compared to understand the issues and implications. Based on this, a legal and institutional strategy suitable for the digital healthcare industry in Korea is suggested. Additionally, a direction to improve social perception along with technical measures such as safe de-identification processing and data transmission are also proposed. This study hopes to contribute to the spread of various convergent industries along with the digital healthcare industry.

The premise of this research is the recent advancement of Building Information Modeling(BIM) Technology and Laser Scanning Technology(3D Scanning). The purpose of the paper is to amplify the potential offered by the combination of BIM and Point Cloud Data (PCD) for structural analysis. Today, enormous amounts of construction site data can be potentially categorized and quantified through BIM software. One of the extraordinary strengths of BIM software comes from its collaborative feature, which can combine different sources of data and knowledge. There are vastly different ways to obtain multiple construction site data, and 3D scanning is one of the effective ways to collect close-to-reality construction site data. The objective of this paper is to emphasize the prospects of pre-scanning and post-scanning automation algorithms. The research aims to stimulate the recent development of 3D scanning and BIM technology to develop Scan-to-BIM. The paper will review the current issues of Scan-to-BIM tasks to achieve As-Built BIM and suggest how it can be improved. This paper will propose a method of coordinating and utilizing PCD for construction and structural analysis during construction.

This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ² analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.

There are highly growing expectations on facilitating Big Data in public sector, especially in legislation. Big Data utilization could consolidate every stage of legislative process with insightful and comprehensive understanding. So, there are strong needs of Parliamentary Library and Research Services to analyze and shape Big Data being readily accessible in legislative process. The important point is that the Big Data utilization for legislative support organizations ought to have differentiated tactics from that of the private sector based on its own characteristics. Big Data utilization by public institutions should be enjoined to be neutral rather than hold party allegiance. It is also required of having a clear goal, leadership, stable budget, long-term approaches, prepare for risk factors, and so on. Furthermore, an action to promote users’ digital literacy should be carried out simultaneously. Then, eventually, Big Data utilization by the Parliamentary Library and Research Services, can enrich the parliamentary procedures and contribute to involvement from the people. Ultimately it can contribute to enhance legislative capabilities and strengthen democracy.

Mobile applications (apps) are heavily relying on user data for their initial development, future updates, and successful revenue generation. In general, the use of private data helps developers better design key features, sharpen monetization strategies, and improve big data management capacities. Collecting and utilizing private user data, however, have become more difficult due to new policies and increasing users’ awareness about data privacy. Based on the key tenets of big data management and privacy economy, this research aims to understand the distinct impacts of private data acquisition and utilization approaches on mobile app success under the prevalence of data privacy-related policies and user concerns. We conduct empirical analyses on Apple App Store data containing 2,037 apps’ privacy-related attributes (i.e., privacy nutrition labels). The research empirically substantiates a salient relationship between private data acquisition and utilization approaches for app success. Our results show that apps implementing personalized data-driven strategies stayed in the top charts longer, while sharing data with third parties significantly reduced apps’ presences in the top charts. Surprisingly, improving the efficiency of utilization by diversifying the use of data does not significantly influence app performance. The findings of this research contribute to the literature in privacy valuation from mobile app developers’ perspectives and suggests managerial insights to app creators and policymakers.

This study first compares the related policies of OECD, EU, USA, and South Korea. Second, policy implications for South Korea will be derived from the comparison results. Through these discussions, the author examined the problems and policy directions in opening and utilizing the government data. And in an attempt to examine the problems of open government data based on the current status of South Korea, the author examined the related problems of open government data including the increase/decrease by three subcategories; the step by step status of provided data format; the status of government data opening by provider; the status of government data opening by category; the ratio of use cases to the number of cases provided; the relationship between information and content areas in the public sector and data reuse, and the reasons for not using open government data. Through this study, it is necessary to clarify obvious beneficiaries of the open government data initiative that can meet the demand of the citizen. First, the right to use open government data should be guaranteed. Regulations related to the protection of privacy information are necessary. And it is also necessary to open judicial records to the public.

최근 데이터 계측 기술과 ICT 기술이 발달함에 따라 수자원 데이터의 계측 방법과 활용 방법이 다양해지 고 있다. 이러한 데이터 수집 방식의 변화는 데이터의 양적·질적 다양성이 확대되는 결과를 가져왔으나 동시에 데이터 간 수집 주기, 단위, 포맷 등이 상이해지는 문제점이 발생하였다. 또한 우리나라는 기관별, 부처별, 목적별로 수자원 데이터가 생산되어 분산 관리되고 있어 데이터 간 연계 및 통합과 활용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 다양한 기관에서 생성 및 공유되는 수자원 데이터를 연계, 활용, 분석하 기 위한 물지식정보관리 서비스(W-KMS) 프레임워크를 설계하였다. W-KMS 프레임워크 설계를 위하여 수자원 데이터와 연계 방안을 정의하였다. 또한, 데이터 툴킷(toolkit)과 지식맵(knowledge map)으로 구성 되는 W-KMS 프레임워크의 구조와 기능, 화면을 설계하였다. 향후 본 연구를 통해 설계한 W-KMS 프레임 워크를 사용할 경우, 기관별로 분산되고 형식이 달라 활용이 어려웠던 수자원 데이터에 대한 비효율적 관리 문제를 해결하고 수자원 데이터에 대한 사용자별, 데이터 분류별, 수집장소별 효과적인 활용이 가능할 것으로 예상된다.

With recent advances in data measurement technologies and ICT, methods for measuring and utilizing water resources data have diversified, leading to greater quantitative and qualitative diversity but also to differences in collection intervals, units, and formats across datasets. In Korea, water resources data are produced for different purposes by multiple agencies and ministries and are managed in a dispersed manner, making linkage, integration, and utilization difficult. Accordingly, this study designed a Water Knowledge Management Service(W-KMS) framework to link, utilize, and analyze water resources data generated and shared by various institutions. We defined the datasets and linkage approaches for the W-KMS and designed its structure, functions, and user interfaces; the framework comprises a data toolkit and a knowledge map. The proposed W-KMS framework is expected to resolve the inefficient management of dispersed and heterogeneous water resources data, enabling effective use by user group, data category, and collection location.

Due to the simplicity of the k-nearest neighbor classification algorithm, it has been widely used in many fields. Until now, when the sample size is enormous and the feature attributes are outsized, the productivity of the k-nearest neighbor algorithm classification has also significantly increased. This work demonstrates that a k-nearest neighbor-based data mining technique has been utilized for data index to gather data and analyze an outpatient facility's clinical data set. Therefore, the investigational results show that the suggested algorithm can effectively improve the classification effectiveness of the KNN algorithm in processing a large set of data. Data extraction and fetching techniques can classify possible user/customer behavior using the k-nearest neighbor algorithm based on the user or consumer's impression, entailing prospects, responders, active entities, and different entities. Data mining methods have been utilized to uncover undisclosed patterns and relations. Undoubtedly, the information in a novel manner is reasonable to the healthcare stakeholders and to anticipate future patterns and practices in health-related practices. Many examinations and work have focused on various data mining strategies and approaches. The advanced growth of data science, information, and communication technology has directed the progress of medical-based details toward new artificial intelligence-based processes and data sciences.

바이오인식은 각 개인의 신체적, 생리적, 행동적 특성을 자동화된 장치로 측정하여 이를 등록한 후, 개인을 식별하거나 인증하는 기술을 말한다. 그런데, 여기서 사용되는 바이오인식 정보는 개인을 식별할 수 있으므로 개인정보에 해당된다. 따라서, 이것이 유출되거나 오용되었을 때 정보주체의 프라이버시에 부정적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 바이오인식 정보와 관련된 국내의 법적 현황을 살펴보고 이와 관련된 침해현황을 살펴본다. 이어서 대표적인 바이오인식 응용 모델을 도출하고, 각각에 대한 취약점 및 대책 방안을 논의한다. 최종적으로 바이오인식 시스템의 개발자와 서비스제공자를 위해 바이오인식 정보의 보호를 위한 수칙을 제시한다.

Biometric recognition refers to a technology that identifies or verifies an individual after registering each individual's physical, physiological, and behavioral characteristics with an automated device. However, the biometric data used here corresponds to personal information since it can identify an individual. Therefore, when it is compromised or misused, it negatively affects the privacy of the data subject. In this paper, we review the current status of domestic laws related to biometric information and the status of infringements related to this. And then, some biometric application models are derived and vulnerabilities and countermeasures for each model are discussed. Finally, for the developer and service provider of the biometric system, protection guidance is presented.

이 연구는 인문학적 관점에서 빅데이터를 활용하기 위해 현재 해결해야 할 과제는 무엇인지를 비판적으로 고찰하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 활용함에 있어서 빅데이터를 수집할 때, 처리할 때, 그리고 사용할 때 발생할 수 있는 문제를 세 가지로 제시하고 논의하였다. 그 첫 번째로 데이터 자체의 문제점을 지닐 것으로 보이는 가짜 정보를 지적하고 기사형 광고와 정치 관련 가짜 뉴스를 살펴보았다. 두 번째는 빅데이터 처리과정과 그 결과의 문제점으로 알고리즘에 의한 차별을 들었다. 포털 사이트에서 엔지니어를 검색한 결과를 분석함으로써 알고리즘에 의한 차별이 존재함을 확인하였다. 마지막으로 사람과 관련한 개인 정보를 사용함에 있어서, 이에 대한 문제점을 프라이버시권, 정보자기결정권, 잊힐 권리 세 가지로 나누어 논의하였다. 이 연구는 빅데이터 시대에 인문학적 관점에서 빅데이터 활용 측면의 당면한 문제를 지적한 점과 빅데이터의 활용 과정인 수집, 처리, 사용에서 일어날 수 있는 문제점을 각각 논의한 점에서 의미가 있다고 본다.

This study aims to critically discuss the problems that need to be solved from a humanities perspective in order to utilize big data. It identifies and discusses three research problems that may arise from collecting, processing, and using big data. First, it looks at the fake information circulating with regard to problems with the data itself, specifically looking at article-type advertisements and fake news related to politics. Second, discrimination by the algorithm was cited as a problem with big data processing and its results. This discrimination was seen while searching for engineers on the portal site. Finally, problems related to the invasion of personal related information were seen in three categories: the right to privacy, the right to self-determination of information, and the right to be forgotten. This study is meaningful in that it points out the problems facing in the aspect of big data utilization from the humanities perspective in the era of big data and discusses possible problems in the collection, processing, and use of big data, respectively.

빅 데이터 시대에 접어들면서 저장 기술과 처리 기술이 급속도로 발전함에 따라, 과거에는 간과되었던 롱테일(long tail) 데이터가 많은 기업과 연구자들에게 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구는 롱테일 법칙의 영역에 존재하는 데이터의 활용률을 높이기 위해 텍스트 마이닝 기반의 기술 용어 네트워크 생성 및 통제 기법을 제안한다. 특히 텍스트 마이닝의 편집 거리(edit distance) 기법을 이용해 학문분야에서 사용되는 기술 용어의 상호 네트워크를 자동으로 생성하는 효과적인 방안을 제시하였다. 데이터의 활용률 향상 실험을 위한 데이터 수집을 위해 LOD(linked open data) 환경을 이용하였으며, 이 과정에서 효과적으로 LOD 시스템의 데이터를 활용하는 기법과 용어의 패턴 처리 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로, 생성된 기술 용어 네트워크의 성능 측정을 통해 제안한 기법이 롱테일 데이터의 활용률 제고에 효과적이었음을 확인하였다.

As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.

현재 국내 건설산업은 인력 부족, 생산성 저하 및 안전사고 증가 문제가 제기되고 있으며, 이러한 문제 해결을 목표로 2017년부터 스마트 건설기술 연구개발과 정책 개발을 지속해왔으나, 현장에서 체감하는 효과는 매우 미흡한 상황이다. 이러한 문제 해결을 위한 기술 전개 관점에서 실효성 확보를 위해서는 건설 전 과정에 걸친 데이터 활용 고도화 기반의 디지털 전환 전략 수립이 필요하다. 본 연구에서는 미래 디지털 전환 기술이 현장에 적용되어 산업 문제를 해결할 수 있는 실효성 확보와 산업내 확산을 가져올 수 있는 세부 방향을 도출하였다. 국내·외 현황 분석을 통한 디지털 전환 정책 및 기술의 시사점을 도출하고, 9개 기술개발 핵심 니즈와 디지털화, 지능화, 자동화, 제조업화의 4개 기술분류체계를 구축하였다. 또한, 산업에서 요구하는 131개 기술 수요 분석을 통해 기술 현안과 미래 전개방향, 효과를 제안하였다. 본 연구 결과는 향후 기업에서 디지털 전환 기술 연구개발 전략 수립과 미래 시장의 방향성을 정립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The domestic construction industry currently faces challenges such as labor shortages, productivity decline, and an increase in safety accidents. Although smart construction technology research and policy development have been continuously pursued since 2017 to address these issues, the tangible effects experienced on-site remain minimal. To effectively resolve these challenges, it is essential to establish a digital transformation strategy that advances data utilization across all construction processes. This study identifies detailed directions to ensure the practical applicability of future digital transformation technologies in solving industrial problems and facilitating their dissemination within the industry. Through an analysis of domestic and international trends, insights into digital transformation policies and technologies were derived, and a framework consisting of four categories-Digitalization, Intellectualization, Automation, and Manufacturing construction-was established to address nine core technological needs. Additionally, an analysis of 131 technological demands required by the industry was conducted, proposing technological issues, future directions, and expected effects. The findings of this study are anticipated to serve as foundational data for companies in establishing digital transformation technology research and development strategies and determining the direction of future markets.

EBT has designed and implemented a training program that relies on evidence from events such as Flight Operation Quality Assurance (FOQA), accidents, and incidents specific to each airline. The goal is to enhance the overall skills of the flight crew. This involves assessing the capabilities of individual crew members and, based on the findings, providing additional training to address any shortcomings. To create a training program aligned with the objectives of EBT, this study focused on analyzing data from hard landing incidents in domestic airlines obtained through FOQA events. A practical EBT training program was then developed, specifically targeting adverse weather conditions. The program evaluates landing capabilities, and the results guide the supplementation of any deficiencies in the landing skills of each flight crew member, ultimately aiming to enhance their confidence.

최근 들어 빅 데이터의 영향력이 증가하면서 데이터 중심의 사회로 급변하고 있다. 동시에 데이터의 수집, 관리 및 활용의 문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 더욱이 빅 데이터는 가공과 분석에 따라 상황인식, 의사결정, 그리고 미래 예측을 가능하게 하는 영역까지 확대되고 있다. 심지어 재난관리에 있어서도 민간 및 공공 영역에서 만들어지는 엄청난 양의 정형 및 비정형 데이터들을 의미 있는 정보로 가공해내는 것이 무엇보다 중요하다. 실효성 있는 재난관리를 위해 공공과 민간 데이터가 동시에 연계 분석되어야 한다는 것이다. 그래서 본 연구에서는 문헌조사와 사례 연구 통해 국가 재난관리를 위한 효율적인 빅 데이터 활용 정책방안을 제안하고자 하였다. 연구 결과 국내 재난관리의 빅 데이터 활용 촉진 방안에 대한 공공 및 민간 부문의 역할을 각각 도출하였다. 공공과 민간 영역에서 공통적으로 추진해야 할 정책과제는 재난관련 빅 데이터의 공개 및 공유, 기술 및 인프라의 확충, 법 및 제도적 정비, 소셜 네트워크 서비스를 활용한 재난 정보전달 시스템의 구축, 빅데이터 전문 인력의 양성으로 나타났다.

In today's data-driven society, we've been hearing a great deal about the power of Big Data over the last couple of years. At the same time, it has become the most important issue that the problems is caused by the data collection, management and utilization. Moreover, Big Data has a wide applications ranging from situation awareness, decision-making to the area to enable for the foreseeable future with man-made and analysis of data. It is necessary to process data into meaningful information given that the huge amount of structured and unstructured data being created in the private and the public sector, even in disaster management. This data should be public and private sector at the same time for the appropriate linkage analysis for effective disaster management. In this paper, we conducted a literature review and case study efficient Big Data to derive the revitalization of national disaster management. The study obtained data on the role and responsibility of the public sector and the private sector to leverage Big Data for promotion of national disaster management plan. Both public and private sectors should promote common development challenges related to the openness and sharing of Big Data, technology and expansion of infrastructure, legal and institutional maintenance. The implications of the finding were discussed.

최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.

The importance of using construction data is increasing in accordance with the recent trend in the smart construction. However, construction project and maintenance information is distributed on the web, and the existing BIM(Building Information Modeling) information exchange and linking method using IFC(Industry Foundation Classes) cannot support connection with BIM data and web resources. This study aims to establish the BIM-based port facility data integration system using linked data(LD) technology in order to integrate BIM and heterogeneous data in the port maintenance domain. To this end, the port BIM-based ifcOWL and port facility maintenance ontology were designed, and LD was built for the BIM and maintenance information of Busan New Port 2-1 Pier3, a BIM pilot project. In addition, service prototypes such as search, statistics and SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language) endpoint functions were implemented using the issued LD. The LD-based information utilization system is expected to improve the reusability of information by converting the existing closed information system into an open system and BIM and maintenance data as a web resource in a standard format.

개인교통수단(PM, Personal mobility)이란 신개념 교통수단으로 전기를 이용하여 1인 또는 2인이 이용하는 교통수단이다. 개인교통수단은 목적지까지 차를 타기에는 너무 가깝고 걷기에는 멀게 느껴지는 애매한 거리를 빠르고 편리하게 이동하는 것을 목적으로 한다. 특히 최근에는 전동킥보드 공유서비스가 보편화되면서 시민들에게 큰 호응을 얻고 있다. 그러나 이용자들은 물론 거리의 보행자, 도로의 운전자에게도 위험요소로 작용하고 있어 이에 대한 대안 마련이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 안전한 퍼스널모빌리티 이용환경 구축 및 개선 방안을 제시하고자 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 공유 전동킥보드의 GPS 데이터를 기반으로 일상 속 이용실태를 세밀하게 살펴보고 분석하였다. 둘째, 공유 전동킥보드는 시간에 구애받지 않고 어플리케이션으로 직접 대여 반납 할 수 있어 편리하며 이동 할 때 자신의 위치에서 가장 가까운 곳에서 대여하고 목적지 앞까지 도달할 수 있다는 점에서 접근성도 굉장히 높은 편이기 때문에 주된 대여, 반납 장소를 찾고자 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 토대로 무질서한 기기 배치, 이용지역 확장 보다는 사용이 많은 장소에 거치대를 설치하여 대여와 반납에 대한 세심한 접근을 한다면 이용자와 보행자에게 더욱 긍정적인 효과를 불러일으킬 수 있을 것으로 보인다.

Personal mobility (PM) is a new concept of transportation used by one or two people using electricity. Personal transportation aims to move quickly and conveniently over an ambiguous distance that is too close to the destination and too far to walk. In particular, as electric kickboard sharing services have become more common in recent years, they are receiving great popularity from citizens. However, it is necessary to come up with an alternative solution as it is acting as a risk not only to users but also to pedestrians and road drivers. Therefore, in order to present measures to establish and improve a safe personal mobility utilization environment, this research was conducted as follows. First, based on GPS data from shared electric kickboards, the usage status in everyday life was examined and analyzed in detail. Second, it is convenient to rent and return shared electric kickboards directly to applications regardless of time, and it is highly accessible to rent them from their location and reach their destination. Based on these findings, this study suggests that careful access to rental and return could have a more positive effect on users and pedestrians by installing a cradle in a place where there is more use than disorderly device placement and expansion.

고고자료의 복원은 과거 기록물로 남겨진 사진과 도면자료를 이용하여 진행하였다. 크게 유구와 유물로 구분하여 살펴보았다. 유구에 대한 복원은 사진으로 남겨진 개개 부위 및 부분을 모델링하고, 이들을 정렬 및 합성하여 하나의 객체로 3차원 복원하였다. 유물에 대한 복원은 사진을 통한 모델링 작업을 우선한 후, 모델링된 유물의 파손 부위에 대한 텍스쳐 이미지를 수정하여 원상 복원하거나, 유물 내 결실부위에 대한 모델링 제작과 합성을 통한 원상을 복원하는 방식이 있다. 도면을 통한 복원은 3차원 모델링 제작과 함께 이미지의 실사맵핑을 통한 복원을 진행하였다. 이렇게 복원된 고고자료는 과거 2D자료를 통한 수치 분석과 해석의 연구성과를 검증하고 비교를 진행할 수 있으며, 추후 더욱 정확한 분석 방안을 제시할 수 있다.

The restoration of archaeological data was carried out using photographs and drawings left as past records. It can be divided into ruins and artifacts. The restoration of the ruins was performed by modeling the individual parts and parts left by the photographs, aligning them and synthesizing them, and reconstructing them three-dimensionally as one object. Restoration of artifacts was performed on both photographs and drawings. After the modeling work is prioritized through the photographs, there is a method of restoring the original image by modifying the texture image of the damaged part of the modeled artifact, or restoring the original image by modeling and synthesizing the deleted part in the artifact. The restoration of the artifacts through the drawings was carried out by three - dimensional modeling and reconstruction through real mapping of images. The reconstructed archaeological data can be used in various directions. In particular, it is possible to verify and compare the results of the numerical analysis and interpretation of the past 2D data, and to provide a more accurate analysis plan in the future.

본 논문은 맞춤형 고용서비스 개발을 지원하기 위한 '고용관련 빅데이터 센터(가칭)'설립에 앞서 우리나라의 고용관련 DB 중에서 워크넷, 고용보험, 직업훈련 DB 등과 함께 교육과 복지 DB를 중심으로 DB별 개요, 구축 과정, 주요내용, 활용, 한계점 등을 살펴보았다. 이어서, 고용관련 빅데이터를 구축·운영하고 있는 독일과 영국의 사례를 분석하였다. 이상의 분석을 통해 개인이 생애에 경험하게 되는 다양한 노동력 상태간의 이행에서 발생할 수 있는 사회적 위험을 체계적으로 관리함으로써 이행을 통한 소득확보를 강조하는 이행노동시장론에 입각하여, 고용보험 DB를 중심으로 개인단위에서 교육/훈련/경력/자격, 구직, 고용, 실업, 비경활/복지 등의 DB를 연계하는 체계로 고용관련 빅데이터 구축방안과 활용방안을 제시하였다. 마지막으로 고용관련 DB들에 대한 대대적인 정비, 고용보험 DB를 중심으로 구축할 빅데이터의 대표성 제고, DB의 신뢰도 제고 등 향후 과제들을 제시하였다. 본 논문을 계기로 고용관련 빅데이터 구축 및 활용에 대한 논의가 더욱 활발해지기를 기대한다.

Prior to the establishment of 'Employment-Related Big Data Center (tentative name)' to support the development of customized employment services. This Paper examines the current status and limitation of employment-related data in korea. Then, the implications were derived through foreign employment-related big data construction cases. Through the above analysis, I proposed measures to build and utilize employment-related big data at the individual level, focusing on the Transitional Labour Markets theory that emphasizes the implementation of individual labor force states. Finally, we presented future challenges such as massive maintenance of employment-related DB, increased representation of big data to be built around employment insurance DB, and increased reliability of DB presented.