본 연구는 영상정보 품질평가 기준의 세부 평가항목 개발에 관한 연구이다. 정보의 품질은 정보를 이용하는 조직, 기업, 개인의 경쟁력에 큰 영향을 끼치므로 정보 품질에 대한 연구는 정보 산업의 발전에 있어 매우 중요한 역할을 차지한다. 최근 정보 품질에 대한 연구는 정보 자체에 대한 품질뿐 아니라 이용자, 시스템과 같은 정보 이용에 관여하는 통합적인 요소에 대한 품질평가 기준을 마련하고 있다. 정보 환경의 발전으로 유형 또한 텍스트, 사운드, 이미지와 같은 단일 매체 정보에서 두 가지 이상의 정보가 결합된 멀티미디어 정보가 주된 형태가 되었다. 그 중 영상정보는 그 이용과 제작이 뚜렷이 증가한 대표적인 정보 형태이다. 초기의 정보품질에 대한 연구들은 데이터 품질의 결과적 현상만을 평가하는데 집중되었으나 최근에는 ...
본 연구는 영상정보 품질평가 기준의 세부 평가항목 개발에 관한 연구이다. 정보의 품질은 정보를 이용하는 조직, 기업, 개인의 경쟁력에 큰 영향을 끼치므로 정보 품질에 대한 연구는 정보 산업의 발전에 있어 매우 중요한 역할을 차지한다. 최근 정보 품질에 대한 연구는 정보 자체에 대한 품질뿐 아니라 이용자, 시스템과 같은 정보 이용에 관여하는 통합적인 요소에 대한 품질평가 기준을 마련하고 있다. 정보 환경의 발전으로 유형 또한 텍스트, 사운드, 이미지와 같은 단일 매체 정보에서 두 가지 이상의 정보가 결합된 멀티미디어 정보가 주된 형태가 되었다. 그 중 영상정보는 그 이용과 제작이 뚜렷이 증가한 대표적인 정보 형태이다. 초기의 정보품질에 대한 연구들은 데이터 품질의 결과적 현상만을 평가하는데 집중되었으나 최근에는 데이터 품질 관리를 위한 모델 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서 적용한 DQMM은 이러한 관리를 위한 정보 품질 모델 중 하나이다. 영상정보의 품질평가는 주관적 및 객관적 화질 품질 평가 방식을 중심으로 화질에 대한 평가에 그치고 있으나 영상정보에는 상호작용성, 통합성, 대용량성, 검색성, 표준성의 독특한 5가지 특성이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 영상정보의 특성을 고려하여 DQMM 품질 기준을 적용한 영상정보 품질평가 기준을 개발하였다. DQMM의 데이터 품질기준 중 유효성의 7가지 세부 품질기준인 사실성, 적합성, 필수성, 연관성, 정합성, 일치성, 무결성이 모두 적용되었고, 활용성의 8가지 세부 품질기준인 충분성, 유연성, 사용성, 추적성, 접근성, 적시성, 보호성, 책임성, 안전성의 모든 기준이 적용하기 적합하였다. 그러나 DQMM은 영상정보 품질평가를 위해 개발된 모형이 아니므로, 영상정보를 평가하기 위해 다음의 사항들을 보완하였다. 첫째, 품질평가 기준에 영상정보의 특성인 상호작용성, 통합성, 대용량성, 검색성, 표준성의 다섯 가지 특성을 고려하여 세부항목 품질평가 항목을 작성하였다. 둘째, 제안된 영상정보품질평가 기준은 제작자와 관리자 설문을 통해 검증하여 영상정보 품질평가 기준을 보완하였다. 21세기 정보환경에서 중요하게 부상하고 있는 영상정보의 품질평가는 효과적인 영상정보 관리와 활용에 있어 간과해서는 안될 중요한 활동이다. 향후 본 연구에서 제시한 영상정보 품질평가 기준을 바탕으로 실제적인 영상정보 데이터베이스의 평가에 대한 사례연구가 후속연구로 필요할 것이다.
본 연구는 영상정보 품질평가 기준의 세부 평가항목 개발에 관한 연구이다. 정보의 품질은 정보를 이용하는 조직, 기업, 개인의 경쟁력에 큰 영향을 끼치므로 정보 품질에 대한 연구는 정보 산업의 발전에 있어 매우 중요한 역할을 차지한다. 최근 정보 품질에 대한 연구는 정보 자체에 대한 품질뿐 아니라 이용자, 시스템과 같은 정보 이용에 관여하는 통합적인 요소에 대한 품질평가 기준을 마련하고 있다. 정보 환경의 발전으로 유형 또한 텍스트, 사운드, 이미지와 같은 단일 매체 정보에서 두 가지 이상의 정보가 결합된 멀티미디어 정보가 주된 형태가 되었다. 그 중 영상정보는 그 이용과 제작이 뚜렷이 증가한 대표적인 정보 형태이다. 초기의 정보품질에 대한 연구들은 데이터 품질의 결과적 현상만을 평가하는데 집중되었으나 최근에는 데이터 품질 관리를 위한 모델 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서 적용한 DQMM은 이러한 관리를 위한 정보 품질 모델 중 하나이다. 영상정보의 품질평가는 주관적 및 객관적 화질 품질 평가 방식을 중심으로 화질에 대한 평가에 그치고 있으나 영상정보에는 상호작용성, 통합성, 대용량성, 검색성, 표준성의 독특한 5가지 특성이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 영상정보의 특성을 고려하여 DQMM 품질 기준을 적용한 영상정보 품질평가 기준을 개발하였다. DQMM의 데이터 품질기준 중 유효성의 7가지 세부 품질기준인 사실성, 적합성, 필수성, 연관성, 정합성, 일치성, 무결성이 모두 적용되었고, 활용성의 8가지 세부 품질기준인 충분성, 유연성, 사용성, 추적성, 접근성, 적시성, 보호성, 책임성, 안전성의 모든 기준이 적용하기 적합하였다. 그러나 DQMM은 영상정보 품질평가를 위해 개발된 모형이 아니므로, 영상정보를 평가하기 위해 다음의 사항들을 보완하였다. 첫째, 품질평가 기준에 영상정보의 특성인 상호작용성, 통합성, 대용량성, 검색성, 표준성의 다섯 가지 특성을 고려하여 세부항목 품질평가 항목을 작성하였다. 둘째, 제안된 영상정보품질평가 기준은 제작자와 관리자 설문을 통해 검증하여 영상정보 품질평가 기준을 보완하였다. 21세기 정보환경에서 중요하게 부상하고 있는 영상정보의 품질평가는 효과적인 영상정보 관리와 활용에 있어 간과해서는 안될 중요한 활동이다. 향후 본 연구에서 제시한 영상정보 품질평가 기준을 바탕으로 실제적인 영상정보 데이터베이스의 평가에 대한 사례연구가 후속연구로 필요할 것이다.
This study is about developing video data quality assessment factors and detailed assessment methods. Information quality has influenced on organizations, business enterprises and people's competitiveness. Recently, the studies on information quality have been focused on not only the information its...
This study is about developing video data quality assessment factors and detailed assessment methods. Information quality has influenced on organizations, business enterprises and people's competitiveness. Recently, the studies on information quality have been focused on not only the information itself, but the unified data quality assessment factors which engaged with user and system. As the types of information are changed from mono to multi-media, which are combined with more than two kinds of media formats information quality management also need to be changed and adjusted to the media-trans formation. The traditional quality assessments of video information are solely focused on subjective and objective image quality and it usually focused on the five characteristics such as interactivity, integration, large capacity, retrieving ability, and standard. In this study, I developed quality assessment factors of video data reflecting these five fundamental characteristics with the appreciating of DQMM. DQMM data quality assessment factors are based on Validation and Capabilities are all matched up with video data quality assessment factors. In applying of DQMM model to the video data considerations are needed to complement it. The first, video quality assessment factor should be established by five characteristics such as interactivity, integration, large capacity, retrieving ability, and standard. Second, developed video quality assessment factors should be inspected by a video producer and manager in order to improve the standards. Based on this video information quality assessment factors, a successive pilot study for test of this assessment model should be conducted.
This study is about developing video data quality assessment factors and detailed assessment methods. Information quality has influenced on organizations, business enterprises and people's competitiveness. Recently, the studies on information quality have been focused on not only the information itself, but the unified data quality assessment factors which engaged with user and system. As the types of information are changed from mono to multi-media, which are combined with more than two kinds of media formats information quality management also need to be changed and adjusted to the media-trans formation. The traditional quality assessments of video information are solely focused on subjective and objective image quality and it usually focused on the five characteristics such as interactivity, integration, large capacity, retrieving ability, and standard. In this study, I developed quality assessment factors of video data reflecting these five fundamental characteristics with the appreciating of DQMM. DQMM data quality assessment factors are based on Validation and Capabilities are all matched up with video data quality assessment factors. In applying of DQMM model to the video data considerations are needed to complement it. The first, video quality assessment factor should be established by five characteristics such as interactivity, integration, large capacity, retrieving ability, and standard. Second, developed video quality assessment factors should be inspected by a video producer and manager in order to improve the standards. Based on this video information quality assessment factors, a successive pilot study for test of this assessment model should be conducted.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.