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Data Curation
데이터를 수집·선별·정제하고 설명 정보를 붙여 보존하며, 쓰임에 맞게 조직해 제공함으로써 데이터가 오래도록 찾고 믿고 다시 쓸 수 있는 상태로 유지되게 하는 관리 활동

'큐레이션'은 박물관의 큐레이터가 작품을 고르고 설명을 붙여 전시하는 일에서 온 말이다. 데이터 큐레이션은 데이터가 만들어질 때부터 폐기되거나 영구 보존될 때까지 생애 주기 전체를 대상으로 한다.

비슷한 개념과의 차이

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개념 초점
데이터 정제 오류·결측·중복을 고치는 일. 큐레이션 활동의 한 단계다
데이터 품질 관리 정확성·일관성 같은 품질 지표를 관리하는 일
데이터 거버넌스 데이터에 대한 정책·조직·책임을 정하는 체계. 큐레이션은 그 아래에서 실제로 데이터를 다루는 활동이다
콘텐츠 큐레이션 이용자 취향에 맞춰 콘텐츠를 골라 보여 주는 것(추천 시스템). 데이터 자체의 보존·재사용과는 다르다
활동 내용
수집 여러 기관·장치·채널에서 데이터를 모은다(데이터 수집)
평가·선별 목적에 비추어 보존하고 쓸 가치가 있는 데이터를 고르고, 필요 없는 것은 버린다
정제·표준화 오류를 고치고 형식·코드·단위를 맞춘다(데이터 정제, 데이터 표준화)
기술(메타데이터 부여) 출처·생성 시점·수집 방법·품질·이용 조건 같은 메타데이터를 붙여 나중에 찾고 해석할 수 있게 한다
통합·연계 흩어진 데이터를 공통 기준으로 묶고 서로 이어 새로운 정보를 만든다
보존 저장 매체·형식이 바뀌어도 읽을 수 있도록 이관·백업하고 무결성을 지킨다
접근·제공 검색·공유 체계를 갖추고, 필요한 사람이 쓸 수 있는 형태로 내놓는다(공공데이터 개방 등)
가공·재사용 분석·데이터 시각화로 새 데이터와 서비스를 만들고, 그 결과를 다시 관리 대상으로 삼는다

영국 디지털 큐레이션 센터(DCC)의 큐레이션 생애 주기 모형(Curation Lifecycle Model)이 이런 단계를 정리한 대표적인 모형이다.

재난재해 분야의 데이터 큐레이션

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재난 대응은 시간이 짧고, 데이터는 기관마다 흩어져 있으며 형식도 제각각이다. 평소에 데이터를 큐레이션해 두어야 재난이 났을 때 바로 찾아 합치고 판단에 쓸 수 있다.

  • 자연재난 — 태풍·호우·홍수, 지진, 산불, 폭염·한파, 가뭄
  • 사회재난 — 화재, 건축물 붕괴, 교통사고, 화학물질 누출, 감염병
  • 기반시설 — 댐·교량·도로·전력·통신망 같은 시설물의 상태와 피해
  • 관측·감시 데이터 — 기상, 강우량, 하천 수위, 지진계, 무선 센서 네트워크·IoT 센서
  • 공간 정보 — 지형, 건물, 위험 지역, 대피소 위치
  • 현장·신고 데이터 — 신고 전화, 현장 영상, 소셜 미디어 게시물
  • 피해·복구 기록 — 과거 재난의 피해 규모, 대응 과정, 복구 비용
  • 자원 정보 — 인력, 장비, 구호 물자, 의료 기관

재난관리 단계별 활동

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단계 큐레이션 활동 피해 절감 효과
예방 과거 재난 기록과 시설물 정보를 모아 표준화하고, 위험 지역 데이터를 만든다 위험 요소를 미리 찾아 보강한다
대비 기관별 데이터를 연계하고 메타데이터를 갖춰 둔다. 시나리오·훈련용 데이터를 준비한다 재난 시 데이터를 즉시 찾고 합칠 수 있다
대응 실시간 관측·신고 데이터를 선별·정제해 통합 상황판에 제공한다. 잘못된 정보를 걸러 낸다 조기 경보, 신속한 대피·자원 배치
복구 피해 데이터를 기록·보존하고 분석 결과를 다음 계획에 되먹임한다 복구 우선순위 결정, 재발 방지
  • 기관마다 다른 형식·코드를 맞추는 표준화와 연계 체계
  • 급하게 모인 데이터의 신뢰성 검증 — 출처와 수집 시점을 메타데이터로 남긴다
  • 피해자·위치 정보 같은 개인정보 보호
  • 통신이 끊겨도 쓸 수 있도록 분산 보관과 업무 연속성 계획