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빅데이터 품질 사례연구 : 법률 서비스 품질 체계
A Case Study of Big Data Quality in a Legal Tech Service 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.3 no.1, 2018년, pp.33 - 40  

박주석 (경희대학교 경영대학) ,  김승현 (경희대학교 경영대학) ,  류호철 (경희대학교 경영대학)

초록
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4차 산업혁명이 일어나면서 각 산업에서 새로운 개념이 탄생되었다. 각 산업의 새로운 개념은 빅데이터를 핵심 인프라로 가정하여 발전하고 있다. 따라서 빅데이터에 대한 품질관리가 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크 분야를 대상으로 하였다. 최근에 구현하고 있는 법무부 생활법률지식서비스를 위한 빅데이터 품질체계를 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the advent of the fourth industrial revolution, each industry has been innovated with new concepts. New concept of each industry takes advantage of new information technologies based on big data infra. Thus quality control of big data is becoming more important. In this paper, we try to develop...

주제어

#빅데이터   #품질   #리걸테크   #데이터품질   #서비스 품질  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 위해서는 빅데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있는 체계가 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 법률서비스 품질 프레임워크를 도출하고자 한다.
  • 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크(Legal Tech) 분야를 대상으로 하였다.
  • 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크(Legal Tech) 분야를 대상으로 하였다.

가설 설정

  • 자율성은 모호한 정보로부터 주어진 문제를 해결하기 위해 사람이나 시스템의 직접적인 간섭없이, 스스로 판단하여, 동작하는 것이다. 능동성은 단순한 환경(미리 입력된 질문답변 세트 등)에 반응하는 것이 아니라, 능동적으로 동작하는 것이다. 반응성은 사용자의 필요나 주변 환경의 변화를 자동으로 감지하고, 적절히 반응하는 것이다.
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참고문헌 (20)

  1. 김승현, 박주석, 박재홍, 김인현, "빅데이터 환경에서 분석자원이 기업성과에 미치는 영향", 한국빅데이터학회, 제1권, 제1호, 2016. 

  2. 박주석, 김승현, 류호철, 이준기, 이장호, 이준용, "빅데이터 품질 확장을 위한 서비스 품질 연구", 한국빅데이터학회, 제2권, 제2호, 2017. 

  3. 박주석, "비즈니스와 정보기술의 연결고리, 엔터프라이즈아키텍처 : 시스템 통합에서 기민성까지", 한국경영교육학회 학술발표대회논문집, 제1권, 제2호, pp.105-111, 2009. 

  4. 박주석, "데이터 중심의 공공 정보자원관리", 한국정보화진흥원, 연구보고서, 2016. 

  5. 박주석, "지능정보사회와 국가데이터전략", 한국경영정보학회 학술대회논문집, 제1권, 제6호, pp.93-104, 2017. 

  6. 박주석, 김인현, "전통적 환경과 빅데이터 환경의 데이터자원관리 비교연구", 한국빅데이터학회, 제1권, 제2호, 2016. 

  7. 법무부, "인공지능 기반 대화형 생활법률 지식서비스 구축 사업계획서", 한국정보화진흥원, 2017. 

  8. 이연우, 장현미, 홍승필, "빅데이터 환경 내 개인정보보호를 위한 대용량 개인정보 관리모델 설계방안", 한국인터넷정보학회 추계학술발표대회논문집, 제1권, 제2호, pp.29-30, 2012. 

  9. 진재현, 고금지, "유엔의 빅데이터 품질검증 기준과 시사점 : 빅데이터의 국가통계 활용을 중심으로", 한국보건사회연구원, 2016. 

  10. Becker, D., T. D. King, and B. McMullen, "Big Data-Big Data Quality Problem", 2015 IEEE International Conference on Big Data, 2015. 

  11. Caballero, I., B. Rivas, M. Serrano, M. Piattini, "A Data Quality in Use model for Big Data", Future Generation Computer Systems, Vol.63, pp.123-130, 2015. 

  12. Cai, L. and Y. Zhu, "The Challenges of Data Quality and Data Quality Assessment in the Big Data Era", Data Science Journal, Vol.14, p.2, 2015, http://doi.org/10.5334/dsj-2015-002. 

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  13. Gao, J., C. Xie, and C. Xie, "Big Data Validation and Quality Assurance-Issuses, Challenges, and Needs". 

  14. Gao, J., "Big Data Validation and Quality Assurance-Issuses, Challenges, and Needs", IEEE 10th IEEE International Symposium on Service-Oriented System Engineering, At Oxford, UK. 

  15. Gartner, "Establish a Data Quality Program to Support Digital Business", Apr. 2015. 

  16. Gartner, "Magic Quadrant for Data Quality Tools", Nov. 2016. 

  17. Haryadi, F. A., J. Hulstijn, A. Wahyudi, H. van der Voort, and M. Janssen, "Antecedents of big data quality: An empirical examination in financial service organizations", In: Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data, pp.116-121. DOI:10.1109/BigData.2016.7840595, 2016. 

  18. Infromation Difference, "Data Quality Landscape", Q1, 2017. 

  19. Merino, J., I. Caballero, B. Rivas, M. Serrano, and M. Piattini, "Functions per proles in the 3cs data quality model", 2015. 

  20. Serhani, M. A., H. T. El Kassabi, I. Taleb, and A. Nujum, "An Hybrid Approach to Quality Evaluation Across Big Data Value Chain", 2016 IEEE International Congress on Big Data, pp.411-412, 2016. 

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