KR20090058142A - 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (11)
- 논문, 특허 등 문헌에 나오는 물성 데이터의 품질을 전문가에 의해 평가하여 여러 등급으로 분류하는 방법에 관한 것으로,(a) 문헌 검색을 통해 품질을 평가하고자 하는 품질 평가 대상 데이터인 물성 데이터(참조데이터)가 포함된 문헌을 획득하고, 상기 문헌에 기재된 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 재확인하는 단계;(b) 단계 a에서 상기 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터가 아니면 상기 참조데이터를 기각 데이터로 분류하고, 상기 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터이면 해당 문헌에 기재된 참조데이터의 소급성을 판별하기 위한 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하는 단계;(c) 단계 b에서 해당 문헌에 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있지 않으면 상기 참조데이터를 일반 데이터로 분류하고, 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있으면 참조데이터의 불확도 및 소급성 유지 정도를 판별하기 위한 참조데이터의 적절성을 판단하는 단계;(d) 단계 c에서 참조데이터가 적절성에 부합되지 않으면 상기 참조데이터를 연구 데이터로 분류하고, 참조데이터가 적절성에 부합되면 참조데이터(평가대상 데이터)에서 제시한 실험방법과 절차에 따라 제 3자 또는 다른 연구기관에 의한 재현 가능성을 판단하는 단계;(e) 단계 d에서 참조데이터가 제 3자 또는 다른 연구기관에 의해 재현 가능 성 판단이 이루어지지 않으면 상기 참조데이터를 평가불능 데이터(미평가 데이터)로 분류하고, 상기 참조데이터의 재현 가능성 판단이 이루어지면 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지는지 판단하는 단계; 및(f) 단계 e에서 같은 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지지 않으면 상기 참조데이터를 유효 데이터로 분류하고, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 검증데이터로 분류하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,단계 e에서 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 상기 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성을 판단하는 단계를 더 포함하고,상기 예측 가능성 판단 단계에서는 이미 알려진 연관식과 이론 모델링을 통하여 데이터의 예측 가능성을 검증함을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 2항에 있어서,상기 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성이 판단되면 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가하는 단계; 및상기 참조데이터가 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가가 이루어지면 인증 데이터로 분류하는 단계;를 더 포함함을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 3항에 있어서,상기 참조데이터(평가대상 데이터)가 예측 가능성을 판단할 수 없는 데이터이거나 다른 외부 전문가에 의해 쟁점현안에 대해 평가가 이루어지지 않는 데이터이면 상기 참조데이터를 검증데이터 이상의 등급으로 분류하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,품질을 평가하고자 하는 물성 데이터(참조데이터)가 포함된 문헌을 획득하고, 상기 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 재확인하는 단계는,문헌 검색 사이트에서 검색어를 이용하여 1차적으로 평가대상 물성 데이터가 포함된 문헌을 검색하는 단계;상기 검색 결과의 문헌을 다운로딩하는 단계; 및상기 다운로딩된 문헌 내에 있는 물성 데이터가 정확하게 물성 데이터 품질 평가 대상인지 2차적으로 판단하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하는 단계에서는,상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 데이터를 획득하기 위한 실험장치 및 실험방법에 대한 내용이 기술되어 있는지를 검토하고, 상기 참조데이터가 이론데이터인 경우, 적용한 이론에 대한 설명이 기술되었는지를 검토하는 것을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 참조데이터의 적절성을 판단하는 단계에서는,상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 물성데이터 생산을 위해 사용된 실험 장치 및 실험 방법 등에 내재하고 있는 주요 오차, 주요 파라메터 등에 대한 명시가 정확히 이루어졌는지를 검토하고,상기 참조데이터가 이론 데이터인 경우, 사용된 이론의 제한 조건이나 사용된 근사법 등의 타당성 등을 검토하는 것을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 참조데이터의 적절성을 판단하는 단계에서는,시험방법, 적용 방법의 적절성 및 한계에 대한 설명이 기술되었는지의 여부와, 상기 시험방법에서 결과에 영향을 줄 수 있는 변수의 적절한 제어 여부가 기술되었는지의 여부와, 데이터의 오차율 및 정확도 등이 제시 근거가 기술되었는지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 참조데이터의 재현 가능성을 판단하는 단계에서는,시험방법의 시기, 소급성 유지 등에 관한 내용이 기술되었는지의 여부와, 측정 방법에 영향을 주는 요소들이 기술되었는지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 참조데이터의 일관성을 판단하는 단계에서는,같은 물성에 대해 A사람이 실험한 데이터와 B사람이 제시한 이론 데이터간 일관성, 같은 물성에 대해 A사람이 실험한 데이터와 B사람이 실험한 데이터간 일관성, 및 같은 물성에 대해 A사람이 제시한 이론 데이터와 B사람이 제시한 이론 데이터 간의 일관성을 평가하고,상기 참조데이터(평가 대상 데이터)는 이미 알려진 법칙과 이론에 위배되지 않아야 하는 것을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
- 제 3항 또는 4항에 있어서,상기 기각 데이터, 일반 데이터, 연구데이터 및 미평가 데이터는 무의미 데 이터로 분류하고, 상기 검증 데이터 및 인증 데이터 및 검증 데이터 이상의 등급에 해당하는 데이터(검증 상위 데이터)는 의미 데이터로 분류하고, 상기 의미 데이터는 평가된 데이터로서 의미가 있다는 것을 나타냄을 특징으로 하는 문헌에 포함된 물성 데이터의 품질 평가 및 분류 방법.
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