국가표준데이터의 위치정보 속성 품질 오류 기준 = Setting Quality Error Criteria for Location Information Attributes of National Public Data
저자
발행사항
서울 : 서울시립대학교 일반대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사) -- 서울시립대학교 일반대학원 , 공간정보공학과(GSE) , 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vi, 110 p. ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 전철민
UCI식별코드
I804:11035-000000032980
소장기관
공공데이터가 배포되고 민간 활용을 통한 새로운 가치 발견과 국민의 편리한 정보 접근 참여 등의 이바지 되었다. 이에 발맞춰 정부는 더 다양한 공공데이터 개방을 위한 목적으로 제도적으로 많은 노력과 지원을 하고 있다.
국가표준데이터는 국가 행정과 국민 편익을 위한 120종의 데이터를 제공하고, 그 중 위치정보 속성을 포함한 데이터는 83종이다. 하지만, 위치정보 속성을 개방 품질 기준으로 두지 않아 위치정보 값이 없거나, 값의 범위를 초과하는 등, 실제 객체의 위치를 정확하게 표현하지 못하는 데이터를 어렵지 않게 찾을 수 있다.
위경도 속성이 없는 경우 데이터 활용에 있어서 주소를 기반으로 해당 위치의 위경도 속성을 다시 얻어야 하는 전처리 과정이 발생한다. 그리고 위경도 속성이 있더라도 원래 위치가 아닌 모호한 위치를 표현한다면 데이터 활용 측면에서 올바른 결과를 도출하지 못한다.
본 연구의 목표는 위경도 속성을 포함한 국가표준데이터의 위경도 좌표 오류, 위경도 좌표 부재시 사용될 지번 또는 도로명 주소의 오류, 그 외 공통항목의 오류 사례를 분류하는 것이다. 그리고 위치정보 속성을 개방 품질 기준으로 편입시키기 위한 사전 연구로 오류 진단기준을 마련하고 위경도 속성 입력단계에서 사전에 오류 입력을 방지하는 방법을 제언하는 것이 연구의 목표이다.
수집된 국가표준데이터를 바탕으로 위치정보 속성을 포함한 국가표준데이터의 일반현황, 데이터셋별, 분야별 현황, 위경도 속성 현황, 지번 및 도로명 주소 현황을 분석한다.
일반현황을 바탕으로 위경도 좌표계를 포함한 국가표준데이터의 오류 유형 및 사례를 분류하고, 오류 유형 사례 분류를 통해 일차적으로 마련된 전수조사 기준을 바탕으로 83종 국가표준데이터 중 현황 분석 과정에서 특이점이 발견된 국가표준데이터를 표본으로 품질진단 전수조사를 진행한다.
실측 전수조사 결과를 바탕으로 실질적으로 발견된 오류 사례와 객체를 식별할 수 없었던 사유를 알아보고 위치정보 품질진단기준을 마련한다.
마련된 품질진단 기준으로 83종의 위치정보를 포함한 모든 국가표준데이터를 표본으로 하여 위치정보 품질 오류율을 산정하고 우선 위치정보 품질을 개선해야 할 국가표준데이터를 선정한다.
The distribution of public data contributed to the discovery of new values through private use and the participation of the public in convenient access to information. The government is systematically making a lot of effort and support for the purpose of opening more diverse public data.
National standard data provides 120 types of data for national administration and public convenience, and among them, 83 types of data including location information are available. However, it is not difficult to find data that does not accurately represent the location of an actual object, such as no location information value or exceeding the value range because the location information attribute is not set as an open quality standard.
If there is no latitude and longitude attribute, a preprocessing process occurs in which the latitude and longitude attribute of the location must be obtained again based on the address in data utilization. And even if there is a latitude and longitude attribute, if an ambiguous location other than the original location is expressed, the correct result cannot be derived in terms of data utilization.
The goal of this study is to classify errors in latitude and longitude coordinates of national standard data including latitude and longitude attributes, errors in lot numbers or street names to be used in the absence of latitude and longitude coordinates, and errors in other common items. The goal of this study is to prepare error diagnosis criteria as a preliminary study to incorporate location information attributes into open quality standards, and to suggest a method to prevent error input in advance at the latitude and longitude attribute input stage.
Based on the collected national standard data, the general status of national standard data including location information properties, status by data set and field, status of latitude and longitude properties, status of lot numbers and street names and addresses are analyzed.
Classification of error types and cases of national standard data including latitude and longitude coordinate system based on the general status, and based on the total investigation criteria prepared primarily through the classification of error types, a singularity was found during the status analysis process among 83 types of national standard data The total quality diagnosis survey is carried out using the national standard data that has been collected.
Based on the results of the full-scale survey, actually found error cases and the reason why the object could not be identified, and the location information quality diagnosis standards are prepared.
Based on the prepared quality diagnosis criteria, all national standard data including 83 types of location information are sampled to calculate the location information quality error rate, and first, the national standard data for which location information quality needs to be improved is selected.
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