KR20090058143A - 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 논문, 특허 등 문헌에 나오는 물성 데이터의 품질을 인터넷상에서 전문가에 의해 평가한 후, 그 평가 결과 보고서를 작성하도록 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템에 관한 것으로, 인터넷을 통해 웹서버에 접속하여 로그인 인증을 수행하고, 상기 문헌에 나와 있는 물성 데이터를 평가절차에 따라 평가하는 전문 평가자 컴퓨터; 상기 전문 평가자 컴퓨터에서 제공되는 인증절차에 따라 접속자 로그인 DB를 검색하여 회원으로 가입되어 있지 않을 경우, 회원 가입 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터에 제공하여 회원으로 가입하도록 하고, 회원으로 가입되어 있을 경우, 물성 데이터 품질 평가를 위한 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터에 제공하여 전문 평가자로 하여금 해당 평가 대상 물성 데이터의 품질을 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 하며, 전문 평가자에 의해 물성 데이터의 품질 평가시 전문평가자가 작성한 내용들을 모아 데이터의 평가 결과 보고서를 작성하는 웹 서버; 및 웹서버에 접속하는 모든 사용자(전문 평가자 포함)의 로그인 인증이 가능하도록 회원 가입 웹페이지를 포함하는 접속자 로그인 정보가 저장되어 있는 접속자 로그인 DB와, 물성 평가 대상 데이터(참조 데이터)가 포함된 문헌 데이터, 상기 문헌에 나와 있는 물성 평가 대상 데이터의 품질을 전문 평가자로 하여금 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 제공되는 웹페이지, 각 평가절차별 데이터 품질을 평가하는 항목 등이 저장되어 있는 데이터 품질 평가 DB와, 전문 평가자 컴퓨터에서 전문 평가자에 의해 평가절차에 따라 순차적으로 작성된 평가 결과 보고서가 저장되는 평가 결과 보고서 DB를 포함하는 데이터베이스부;를 포함함을 특징으로 한다.

물성 데이터, 품질 평가, 보고서 작성, 플라즈마

Description

웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템{Web-based a quality valuation and report writting system of a material data}

본 발명은 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 시스템에 관한 것으로, 특히 논문, 특허 등 문헌에 나오는 물성 데이터(예: 플라즈마 물성 데이터 등)의 품질을 웹상에서 전문가에 의해 평가가 이루어지는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 시스템에 관한 것이다.

현재 물리화학분야(플라즈마 물성분야 등)의 데이터를 평가하기 위한 절차나 기준이 문헌상으로 마련되어 있지는 않다. 그 이유는 물리화학분야의 데이터는 수없이 많은 성분과 실험조건 때문에 데이터 평가를 위한 절차를 쉽게 정의할 수 없기 때문이다. 그러므로 종래에는 이 분야에 오랫동안 몸담아온 연구자들의 개인적인 경험과 지식을 바탕으로 문헌으로부터 얻어지는 데이터를 평가하여 왔다.

상기와 같은 종래 방법의 장점은 풍부한 경험이 있는 연구자들이 가지고 있는 실험과 이론에 대한 지식이며 이를 바탕으로 문헌에 표현되어 있는 사항 외에 문헌데이터를 생산한 연구자들에 대한 정보를 평가할 수 있다는 점이다. 그러나 종 래의 방법은 사용자들로 하여금 평가자의 객관성과 평가데이터의 품질을 결정하도록 되어 있다.

이에, 전문가들의 검증을 바탕으로 한 체계적인 물리화학분야(플라즈마 물성분야 등)의 데이터 평가 절차 마련이 시급하며, 특히 이러한 데이터 평가 절차를 웹상에 구현하여 전문가로 하여금 해당 데이터에 대한 평가가 이루어지도록 하는 시스템이 시급한 형편이다.

본 발명의 목적은 수차례의 전문가 인증 과정을 걸쳐 세워진 품질 평가 기준, 요소 그리고 절차를 인터넷상에서 구현하여 장소에 국한되지 않고 전문 평가자들이 접속하여 데이터(예: 플라즈마 물성 데이터 등)의 품질 평가가 이루어지도록 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템을 제공하는 데 있다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 상기 전문 평가자에 의해 평가된 데이터(평가 결과 보고서)들을 데이터베이스화하여 언제든지 이전 데이터 평가의 기록을 참고 할 수 있으며 다른 전문가에 의한 재검증 또한 용이 하므로 해당 자료에 대한 객관성을 보장할 수 있는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템을 제공하는 데 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 평가를 담당하는 주 기관에 국한된 평가가 아니라 장소에 제약받지 않고 평가를 수행할 수 있으므로, 향후 데이터 관련 커뮤니티나 이용자 그룹 등의 구성이 용이한 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 목적을 이루기 위해 본 발명은 논문, 특허 등 문헌에 나오는 물성 데이터의 품질을 인터넷상에서 전문가에 의해 평가한 후, 그 평가 결과 보고서를 작성하도록 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템에 관한 것으로, 인터넷을 통해 웹서버에 접속하여 로그인 인증을 수행하고, 상기 문헌에 나와 있는 물성 데이터를 평가절차에 따라 평가하는 전문 평가자 컴퓨터; 상기 전문 평가자 컴퓨터에서 제공되는 인증절차에 따라 접속자 로그인 DB를 검색하여 회원으로 가입되어 있지 않을 경우, 회원 가입 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터에 제공하여 회원으로 가입하도록 하고, 회원으로 가입되어 있을 경우, 물성 데이터 품질 평가를 위한 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터에 제공하여 전문 평가자로 하여금 해당 평가 대상 물성 데이터의 품질을 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 하며, 전문 평가자에 의해 물성 데이터의 품질 평가시 전문평가자가 작성한 내용들을 모아 데이터의 평가 결과 보고서를 작성하는 웹 서버; 및 웹서버에 접속하는 모든 사용자(전문 평가자 포함)의 로그인 인증이 가능하도록 회원 가입 웹페이지를 포함하는 접속자 로그인 정보가 저장되어 있는 접속자 로그인 DB와, 물성 평가 대상 데이터(참조 데이터)가 포함된 문헌 데이터, 상기 문헌에 나와 있는 물성 평가 대상 데이터의 품질을 전문 평가자로 하여금 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 제공되는 웹페이지, 각 평가절차별 데이터 품질을 평가하는 항목 등이 저장되어 있는 데이터 품질 평가 DB와, 전문 평가자 컴퓨터에서 전문 평가자에 의해 평가절차에 따라 순차적으로 작성된 평가 결과 보고서가 저장되는 평가 결과 보고서 DB를 포함하는 데이터베이스부;를 포함함을 특징으로 한다.

상기 평가 대상 물성 데이터의 품질 평가절차는 다음 순서대로 이루어진다. 즉, 품질을 평가하고자 하는 물성 데이터(참조데이터)가 포함된 문헌을 획득하고, 상기 문헌에 기재된 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 재확인하며, 상기 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터이면 해당 문헌에 기재된 참조데이터의 소급성을 판별하기 위한 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하고, 상기 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있으면 참조데이터의 불확도 및 소급성 유지 정도를 판별하기 위한 참조데이터의 적절성을 판단하며, 상기 참조데이터가 적절성에 부합되면 참조데이터(평가대상 데이터)에서 제시한 실험방법과 절차에 따라 제 3자 또는 다른 연구기관에 의한 재현 가능성을 판단하고, 상기 참조데이터의 재현 가능성 판단이 이루어지면 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지는지 판단하며, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 상기 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성을 판단하고, 상기 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성이 판단되면 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가한다. 상기에서 '불확도'는 새로 도입된 표준 관련 용어로서, 영어로는 Uncertainty라고 하며, 측정값이 있으면 이 측정값의 모호한 정도를 나타낸 다.

본 발명에서는 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터가 아니면 상기 참조데이터를 기각 데이터로 분류하고, 해당 문헌에 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있지 않으면 상기 참조데이터를 일반 데이터로 분류하며, 상기 참조데이터가 적절성에 부합되지 않으면 상기 참조데이터를 연구 데이터로 분류하고, 상기 참조데이터가 제 3자 또는 다른 연구기관에 의해 재현 가능성 판단이 이루어지지 않으면 상기 참조데이터를 평가불능 데이터(미평가 데이터)로 분류하며, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지지 않으면 상기 참조데이터를 유효 데이터로 분류하고, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 검증데이터로 분류하며, 상기 참조데이터가 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가가 이루어지면 인증 데이터로 분류하고, 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 등급(검증 상위 데이터)으로 분류한다.

상기 문헌에 기재된 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 재확인한 이전에, 전문 평가자에 대한 정보(이름, 주소, 이메일 주소 등) 및 참조데이터의 정보(발표(공개)된 문헌의 발표자, 문헌 제목, 문헌 발표지 등)를 기입하도록 하여 추후 보고서 열람자를 위한 검색이 가능하도록 하는 것이 바람직하다.

참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하기 위한 평가 항목으로는 상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 데이터를 획득하기 위한 실 험장치 및 실험방법(실험절차, 실험조건, 사용된 장비, 실험 오차, 실험 결과 오차 등)에 대한 내용이 기술되어 있는지를 검토하고, 상기 참조데이터가 이론데이터인 경우, 적용한 이론(사용한 이론의 배경 및 장, 단점)에 대한 설명이 기술되었는지를 검토하는 등이 있다.

상기 참조데이터의 적절성을 판단하기 위한 평가 항목으로는 상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 물성데이터 생산을 위해 사용된 실험 장치 및 실험 방법 등에 내재하고 있는 주요 오차, 주요 파라메터(Key parameter) 등에 대한 명시가 정확히 이루어졌는지를 검토하고, 상기 참조데이터가 이론 데이터인 경우, 사용된 이론의 제한 조건이나 사용된 근사법 등의 타당성 등을 검토하는 등이 있다.

상기 참조데이터의 적절성을 판단하기 위한 평가 항목으로는 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 등이 있다.

상기 참조데이터의 재현 가능성을 판단하기 위한 평가 항목으로는 시험방법의 시기, 소급성 유지 등에 관한 내용이 기술되었는지의 여부와, 측정 방법에 영향을 주는 요소들이 기술되었는지의 여부를 판단하는 등이 있다.

상기 참조데이터의 일관성을 판단하기 위한 평가 항목으로는 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 것 등이 있다.

본 발명에서는 상기 기각 데이터, 일반 데이터, 연구데이터 및 미평가 데이터는 무의미 데이터로 분류하고, 상기 검증 데이터 및 인증 데이터 및 검증 데이터 이상의 등급에 해당하는 데이터(검증 상위 데이터)는 의미 데이터로 분류하며, 상기 의미 데이터는 평가된 데이터로서 의미가 있다는 것을 나타냄을 특징으로 한다.

이상에서와 같이, 본 발명에서는 수차례의 전문가 인증 과정을 걸쳐 세워진 품질 평가 기준, 요소 그리고 절차를 인터넷상에서 구현하여 장소에 국한되지 않고 전문 평가자들이 접속하여 데이터의 품질 평가를 이루어질 수 있고, 이러한 전문가에 의한 평가 결과 보고서를 제공함으로써 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 기존 평가 방법의 장점인 풍부한 경험이 있는 연구자들이 가지고 있는 실험과 이론에 대한 지식과 이를 바탕으로 문헌에 표현되어 있는 사항 외에 문헌데이터를 생산한 연구자들에 대한 정보를 평가할 수 있다는 점을 충분히 구현할 수 있다.

둘째, 평가 결과보고서를 데이터베이스화하여 언제든지 이전 데이터 평가의 기록을 참고할 수 있으며 다른 전문가에 의한 재검증 또한 용이하므로 기존 평가 방법의 문제점 중 하나인 객관성 보장 여부를 충족시킬 수 있다.

셋째, 평가를 담당하는 주 기관에 국한된 평가가 아니라 장소에 제약받지 않고 평가를 수행할 수 있으므로, 향 후 데이터 관련 커뮤니티나 이용자 그룹 등의 구성이 용이하다.

넷째, 각 평가절차에는 연구자들이 고려하는 심도 있는 평가 항목으로 정함으로써 데이터의 품질을 향상시킬 수 있다.

다섯째, 평가 절차의 통과 여부에 따른 데이터의 등급을 명확히 부여하여 사용자에게 제공함으로써 사용자의 선택에 따라 등급별 데이터 이용이 가능하다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세하게 설명하고자 한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 웹 기반 플라즈마 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면 본 발명은 논문, 특허 등 문헌에 나오는 물성 데이터(예: 플라즈마 물성 데이터)의 품질을 인터넷상에서 전문가에 의해 평가한 후, 그 평가 결과 보고서를 작성하도록 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템에 관한 것으로, 전문 평가자 컴퓨터(10), 웹 서버(30), 및 데이터베이스부(DB)(40)를 포함하여 이루어진다.

전문 평가자 컴퓨터(10)에서는 인터넷(20)을 통해 웹서버(30)에 접속하여 로그인 인증을 수행하고, 상기 문헌에 나와 있는 물성 데이터(예: 플라즈마 물성 데 이터)를 평가절차에 따라 평가하게 된다.

웹 서버(30)에서는 전문 평가자 컴퓨터(10)에서 제공되는 인증절차에 따라 접속자 로그인 DB(41)를 검색하여 회원으로 가입되어 있지 않을 경우, 회원 가입 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터(10)에 제공하여 회원으로 가입하도록 하고, 회원으로 가입되어 있을 경우, 물성 데이터 품질 평가를 위한 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터(10)에 제공하여 전문 평가자로 하여금 해당 평가 대상 물성 데이터의 품질을 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 하며, 전문 평가자에 의해 물성 데이터의 품질 평가시 전문평가자가 작성한 내용들을 모아 데이터의 평가 결과 보고서를 작성하게 해준다.

데이터베이스부(DB)(40)는 접속자 로그인 DB(41), 데이터 품질 평가 DB(42), 및 평가 결과 보고서 DB(43)를 포함하여 이루어진다.

접속자 로그인 DB(41)에는 웹서버(30)에 접속하는 모든 사용자(전문 평가자 포함)의 로그인 인증이 가능하도록 회원 가입 웹페이지를 포함하는 접속자 로그인 정보가 저장되어 있다.

데이터 품질 평가 DB(42)에는 물성 평가 대상 데이터(참조 데이터)가 포함된 문헌 데이터, 상기 문헌에 나와 있는 물성 평가 대상 데이터의 품질을 전문 평가자로 하여금 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 제공되는 웹페이지, 및 각 평가절차별 데이터 품질을 평가하는 항목 등이 저장되어 있다.

평가 결과 보고서 DB(43)에는 전문 평가자 컴퓨터(10)에서 전문 평가자에 의해 평가절차에 따라 순차적으로 작성된 평가 결과 보고서가 저장된다.

본 발명에 따른 웹 기반 플라즈마 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템에서는 전문 평가자 컴퓨터(10)에서 전문 평가자에 의해 작성된 참조데이터에 대한 평가 결과 보고서를 다른 사람이 열람할 수 있도록 하였다. 즉, 본 발명에서는 평가 결과 열람 사용자 컴퓨터(50)에서 인터넷(20)을 통해 웹서버(30)에 접속하여 로그인 인증을 거친 후, 전문 평가자에 의해 작성된 참조데이터에 대한 평가 결과 보고서를 열람할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 평가 대상 물성 데이터(참조데이터)의 품질 평가절차를 나타내는 순서도이다.

먼저, 본 발명에 따른 평가 대상 물성 데이터(예: 플라즈마 물성 데이터 등)의 품질 평가절차에 대해 살펴보면 다음과 같다. 즉, 본 발명에서는 품질을 평가하고자 하는 플라즈마 물성 데이터(참조데이터)가 포함된 문헌을 획득한다.(S101)

그리고 나서, 본 발명에서는 문헌에 기재된 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 면밀히 재확인하고(S102), 상기 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터이면 해당 문헌에 기재된 참조데이터의 소급성을 판별하기 위한 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단한다.(S104). 여기서, 소급성이라 함은, 여러번 실험장치나 실험방법 등을 통해 얻어진 결과가 유사한 경우를 말한다.

그리고 나서, 본 발명에서는 단계 104에서 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있으면 참조데이터의 불확도 및 소급성 유지 정도를 판별하기 위한 참조데이터의 적절성을 판단하며(S106), 참조데이터가 적절성에 부합되면 참조데이터(평가대 상 데이터)에서 제시한 실험방법과 절차에 따라 제 3자 또는 다른 연구기관에 의한 재현 가능성을 판단한다.(S108)

그리고 나서, 본 발명에서는 단계 108에서 참조데이터의 재현 가능성 판단이 이루어지면 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지는지 판단하며(S110), 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성을 판단한다.(S113)

그런 후, 본 발명에서는 단계 113에서 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성이 판단되면 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가하게 된다.(S114)

또한, 본 발명에서는 단계 102에서, 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터가 아니면 상기 참조데이터를 기각 데이터로 분류한다.(S103) 또한, 본 발명에서는 단계 104에서, 해당 문헌에 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있지 않으면 상기 참조데이터를 일반 데이터로 분류한다.(S105) 또한, 본 발명에서는 단계 106에서, 참조데이터가 적절성에 부합되지 않으면 상기 참조데이터를 연구 데이터로 분류한다.(S107) 또한, 본 발명에서는 단계 108에서, 참조데이터가 제 3자 또는 다른 연구기관에 의해 재현 가능성 판단이 이루어지지 않으면 상기 참조데이터를 평가불능 데이터(미평가 데이터)로 분류한다.(S109) 또한, 본 발명에서는 단계 110에서, 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지지 않으면 상기 참조데이터를 유효 데이터로 분류하고(S112), 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 검증데이터로 분류한다.(S111) 또한, 본 발명에서는 단계 114에서, 상기 참조데이터가 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가가 이루어지면 인증 데이터로 분류한다.(S116) 또한, 본 발명에서는 단계 113에서 참조데이터(평가대상 데이터)가 예측 가능성을 판단할 수 없는 데이터이거나 단계 114에서, 다른 외부 전문가에 의해 쟁점현안에 대해 평가가 이루어지지 않는 데이터이면 상기 참조데이터를 검증데이터 이상의 등급(검증 상위 데이터)으로 분류한다.(S115)

상기에서 언급된 기각 데이터, 일반 데이터, 연구 데이터, 평가불능 데이터, 유효데이터, 검증 데이터, 검증 상위 데이터 및 인증 데이터에 대해 살펴보기로 한다. 참고로 평가등급은 기각 데이터가 가장 낮으며, 인증 데이터가 가장 높다.

상기에서 기각 데이터는 말 그대로 전혀 쓸모 없는 기각 처리된 데이터를 말한다.

상기에서 일반 데이터(Typical Data)는 유사한 재료들의 일반적인 경향을 보여주는 데이터로, 기각 데이터보다는 등급이 높지만 여전히 별 의미 없는 데이터에 해당한다.

상기에서 연구 데이터(Research Data)는 개발중인 소재 데이터를 말하는 것으로, 일반 데이터보다는 등급이 높지만 여전히 별 의미 없는 데이터에 해당한다.

상기에서 평가불능 데이터(미평가 데이터; Unevaluated data)는 모든 평가되지 않는 데이터를 말하는 것으로, 연구 데이터보다는 등급이 높지만 별 의미없는 데이터에 해당한다.

상기에서 유효 데이터(Qualified Data)는 기술평가기준의 기본여건(데이터 표현방법의 적절성, 소급성과 불확도, 재현성 등)을 만족하는 데이터로, 평가불능 데이터(미평가 데이터)보다는 등급이 높고 또한 의미있는 데이터에 해당한다. 여기서 의미 있는 데이터라 함은, 무의미 데이터(기각 데이터, 일반 데이터, 연구 데이터, 미평가 데이터)와는 반대적인 개념으로, 하기의 검증데이터, 검증 상위 데이터, 및 인증 데이터와 더불어 평가된 데이터로서 의미가 있다는 것을 나타낸다.

상기에서 검증데이터(Validated Data)는 상호 연관성 및 모델링에 의해 확인된 데이터(수학적으로 모델로 설정하거나 데이터간 상관관계를 증명하여 데이터의 신뢰성과 예측 가능성을 높인 데이터)를 말하며, 유효 데이터보다는 높고 하기의 검증 상위 데이터보다는 낮은 등급의 데이터에 해당한다.

상기에서 인증 데이터(Certified Data)는 생산과정과 전문가에 의해 평가된 데이터(관련분야 제 3의 전문가의 종합검토를 받은 참조표준 데이터)로, 검증 데이터 및 검증 상위 데이터보다 높은 단계에 있는 데이터이다.

본 발명에서는 앞에서도 설명한 바와 같이 기각 데이터, 일반 데이터, 연구데이터 및 미평가 데이터는 무의미 데이터로 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 나타낸다.

다음으로, 평가 대상 물성 데이터의 품질 평가절차의 각 단계에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.

도 3은 도 2의 순서도에 나타난 각 단계별 평가항목을 나타내는 도면이며, 도 4는 도 2의 순서도에 나타난 각 단계별 평가항목에 해당하는 내용이 나타나 있는 도면이다.

먼저, 단계 101(참조 데이터 획득하는 단계) 및 단계 102(참조데이터가 물성 데이터 평가 대상인지 면밀히 재확인하는 단계)에 대해 보다 상세히 설명하면 다음과 같다. 즉, 본 발명에서는 문헌 검색 사이트 등에서 검색어를 이용하여 1차적으로 플라즈마 평가대상 물성 데이터가 포함된 문헌을 검색하고, 상기 검색 결과의 문헌을 다운로딩하여 상기 플라즈마 물성 데이터(참조데이터)가 포함된 문헌을 획득하며(단계 101에 해당함), 상기 다운로딩된 문헌 내에 있는 플라즈마 물성 데이터가 정확하게 물성 데이터 품질 평가 대상인지 2차적으로 판단한다.(단계 102에 해당함) 단계 102의 평가 항목으로는, 측정 또는 계산 대상이 명확하게 명시되어 있어야 하는 것이다.(도 3a 참조)

일례로서, 단계 101을 실현하기 위해 본 발명에서는 문헌 검색 사이트 등에서 검색어 'cross sections'를 이용하여 1차적으로 검색하여 논문을 전부 다운로딩하였다고 가정하자. 그러면 단계 102에서는 상기 논문들을 일일이 요약서 등을 살펴 최종적인 품질 평가대상 데이터(예: cross sections for electron scattering by molecular hydrogen)인지 다시 정확하게 살펴본다. 즉, 단계 102에서는 논문의 요약서 부분을 살펴보아 상기 논문이 'cross sections' 중에서도 '수소 분자(H₂)에 의한 전자산란'인지 보다 세부적(구체적)으로 살펴본다.

그 결과, 단계 101 및 단계 102에 부합한 품질평가대상 데이터(참조데이터)가 획득되었으며, 그 참조데이터는 도 4a에 도시된 바와 같은 한편의 논문(논문명: Total cross sections for electron scattering by molecular hydrogen, 논문 발표자: B van Wingerden, R W Wagenaar and F J de Heer, 발표일시: 1980년 2월 8일, 발표 장소: 네덜란드 암스테르담)이다. 물론 참조데이터로 선택되지 않은 나머지 데이터는 기각 데이터로 처리한다.(S103) 여기서, 기각 데이터는 말 그대로 전혀 쓸모 없는 데이터를 말한다.

다음으로, 단계 104(참조데이터의 생산방법이 명시 여부 판단)에 대해 보다 상세히 설명하면, 본 발명에서는 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하기 위해서는 도 3b에 나타난 참조항목을 고려한다. 즉, 단계 104에서는 상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 데이터를 획득하기 위한 실험장치 및 실험방법(실험절차, 실험조건, 사용된 장비, 실험 오차, 실험 결과 오차 등)에 대한 내용이 기술되어 있는지를 검토하고, 상기 참조데이터가 이론데이터인 경우, 적용한 이론(사용한 이론의 배경 및 장, 단점)에 대한 설명이 기술되었는지를 검토한다.

일례로, 단계 102 및 103에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에는 도 4b에 도시된 바와 같이, 실험장치 또는 실험 방법(Apparatus; Fig 1에 해당함) 및/또는 이론(식(1)에 해당함)이 명기되어 있으므로, 본 발명에서는 단계 104를 만족하게 된다.

다음으로, 단계 106(참조데이터의 적절성을 판단)에 대해 보다 상세히 설명하면, 본 발명에서는 참조데이터의 적절성을 판단하기 위해서는 도 3c에 나타난 참조항목을 고려한다. 즉, 단계 106에서는 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 판단하게 된다. 보다 구체적으로 살펴보면, 단계 106에서는 상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 물성데이터 생산을 위해 사용된 실험 장치 및 실험 방법 등에 내재하고 있는 주요 오차, 주요 파라메터(Key parameter) 등에 대한 명시가 정확히 이루어졌는지를 검토하고, 상기 참조데이터가 이론 데이터인 경우, 사용된 이론의 제한 조건이나 사용된 근사법 등의 타당성 등을 검토한다.

일례로, 단계 102 및 103에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에는 도 4c의 밑줄친 부분에 나타난 것과 같은 내용('We distinguish systematical and statistical random errors. The systematical errors involved in equation (1) are as follows' 등)이 명기되어 있으므로, 본 발명에서는 단계 106을 만족하게 된다.

다음으로, 단계 108(참조데이터의 재현 가능성 판단)에 대해 보다 상세히 설명하면, 본 발명에서는 참조데이터의 재현 가능성을 판단하기 위해서는 도 3d에 나 타난 참조항목을 고려한다. 즉, 단계 108에서는 시험방법의 시기, 소급성 유지 등에 관한 내용이 기술되었는지의 여부와, 측정 방법에 영향을 주는 요소들이 기술되었는지의 여부를 판단한다.

일례로, 단계 102 및 103에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에는 도 4d의 밑줄친 부분에 나타난 것과 같은 내용('We can estimate the contribution of small-angle scattering, as reflected in the correction term in equation (1), in the following way' 등)이 명기되어 있으므로, 본 발명에서는 단계 108을 만족하게 된다.

다음으로, 단계 110(참조데이터의 일관성 판단)에 대해 보다 상세히 설명하면, 본 발명에서는 참조데이터의 일관성을 판단하기 위해서는 도 3e에 나타난 참조항목을 고려한다. 즉, 단계 110에서는 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 평가한다. 물론 참조데이터(평가 대상 데이터)는 이미 알려진 법칙과 이론에 위배되지 않아야 한다.

일례로, 단계 102 및 103에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에는 도 4e의 밑줄친 부분에 나타난 것과 같은 내용('Unfortunately for H₂ in this range all existing data have been ~ error discussion' 등)이 명기되어 있으므로, 본 발명 에서는 단계 110을 만족하게 된다.

다음으로, 단계 113(참조데이터의 예측 가능성 판단)에 대해 보다 상세히 설명하면, 본 발명에서는 참조데이터의 예측 가능성을 판단하기 위해서는 도 3f에 나타난 참조항목을 고려한다. 즉, 단계 113에서는 이미 알려진 연관식과 이론 모델링을 통하여 데이터의 예측 가능성을 검증한다. 또한 단계 113에서는 이론적인 설명으로 예측이 불가능한 실험데이터의 경우 기각하지 않고 전문가 평가나 기술위원회 평가를 통하여 상위 등급(검증 상위 데이터) 부여가 가능하도록 한다.

일례로, 단계 102 및 103에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에는 도 4f의 그래프(이미 알려진 연관식과 이론 모델링을 통하여 데이터의 예측 가능함)가 포함되어 있으므로, 본 발명에서는 단계 113을 만족하게 된다.

다음으로, 단계 114(참조데이터의 다른 전문가에 의한 평가)에 대해 보다 상세히 설명하면, 본 발명에서는 참조데이터의 다른 전문가에 의한 평가가 이루어지기 위해서는 도 3g에 나타난 참조항목을 고려한다. 즉, 단계 114에서는 해당 참조데이터에 대한 데이터의 적절성, 재현 가능성, 일관성 및 예측 가능성 등을 다른 외부 전문가에 의해 재평가받게 된다.

일례로, 단계 102 및 103에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에는 도 4g의 그래프와 같은 다른 외부 전문가에 밝혀진 데이터가 있으므로, 본 발명에서는 단계 114을 만족하게 된다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가에 의해 작성된 평가 대상 물성 데이터의 품질 평가를 위한 웹페이지들을 나타내는 도면이다.

먼저, 본 발명에서는 앞에서 말한 바와 같이, 단계 101을 거친 참조데이터(평가대상 데이터; 논문 데이터)를 확보하였다고 가정하자. 즉, 전문 평가자는 평가하고자 하는 참조데이터를 확보하였다는 가정하에서, 자신의 컴퓨터(전문 평가자 컴퓨터)(10)를 이용하여 인터넷(20)을 통해 해당 시스템(웹 기반 플라즈마 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템)이 갖추어진 웹서버(30)에 접속하게 된다. 그런 후, 전문 평가자 컴퓨터(10)는 로그인 과정을 거치게 되며, 이 과정을 거치면 도 5a와 같은 물성 데이터 품질 평가를 위한 웹페이지가 화면에 디스플레이된다.

웹페이지 초기 화면에는 데이터 정보(Data information) 입력란이 있는데, 평가자 정보(Evaluator Information)와 참조데이터 정보(Original Data Information)를 입력하게 되어 있다.

상기에서 평가자 정보 입력란은 데이터의 품질을 평가하고자 하는 전문 평가자의 정보를 입력하는 부분으로, 이름, 주소, 및 이메일 주소 등을 입력하여 평가 전문가에게 언제든지 연락을 취할 수 있도록 한다.

상기에서 참조 데이터 정보 입력란은 평가하고자 하는 참조데이터의 정보를 입력하는 부분으로, 데이터 생산자의 이름(예: 논문 발표자 이름), 해당 논문(또는 보고서 등)이 발표되었던 저널이름 그리고 논문의 제목 등에 대한 정보를 입력하게 된다. 또한 논문이나 데이터의 간단한 정보를 입력할 수 있도록 하여 데이터 분류 및 검색(Searching) 기능이 가능하도록 할 수도 있다.

앞에서 언급한 정보들(평가자 정보, 참조데이터 정보)의 입력이 완료되었으면 전문 평가자는 NEXT 버튼을 눌러 다음 웹페이지(Data Specification)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(Data Specification; 도 5b에 해당함)는 평가절차의 단계 102를 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 전문평가자에 의해 면밀하게 재확인된다. 만약, 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터(YES)이면 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 도 5b의 네모 박스의 공란에 기재하게 되며, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 된다.

반면에, 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터가 아니면(NO) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명(기각 데이터로 판별하게 되는 설명 등)을 기재하게 되는데, 이러한 내용은 도 5c에 나타난 웹페이지의 네모 박스의 공란에 기재된다. 상기 기각 데이터로 판별된 참조데이터에 대한 평가 보고서는 도 5d에 도시된 바와 같다.

상기에서 전문평가자에 의해 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터(YES)라고 판별되고, 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재한 후, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 되면 다음 웹페이지(Production Method; 참조데이터의 생산방법이 명시 여부를 판단하는 단계)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(Production Method; 도 5e에 해당함)는 평가절차의 단계 104를 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 확인한다. 만약, 참조데이터(논문 데이터)의 생산방법이 명시되어 있으면(YES) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재하게 되는데, 이러한 내용은 도 5e에 나타난 웹페이지의 네모 박스의 공란에 기재되고, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 된다.

반면에, 참조데이터(논문 데이터)의 생산방법이 명시되어 있지 않으면(NO) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명(예: 생산 방법이 명시되어 있지 않음)을 기재하게 된다. 여기서, 생산 방법이 명시되어 있지 않는 참조데이터는 일반 데이터로 분류된다.

상기에서 전문평가자에 의해 참조데이터(논문 데이터)의 생산방법이 명시되어 있다(YES)라고 판별되고, 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재한 후, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 되면 다음 웹페이지(Appropriateness; 참조데이터의 적절성을 판단하는 단계)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(Appropriateness; 도 5f에 해당함)는 평가절차의 단계 106을 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)의 적절성을 판단한다. 만약, 참조데이터(논문 데이터)가 적절성에 부합되면(YES) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재하게 되는데, 이러한 내용은 도 5f에 나타난 웹페이지의 네모 박스의 공란에 기재되고, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 된다.

반면에, 참조데이터(논문 데이터)가 적절성에 부합되지 않으면(NO) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명(예: 참조데이터의 적절성이 부합되지 않음)을 기재하게 된다. 여기서, 적절성에 부합되지 않는 참조데이터는 연구 데이터로 분류된다.

상기에서 전문평가자에 의해 참조데이터(논문 데이터)가 적절성에 부합된다(YES)고 판별되고, 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재한 후, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 되면 다음 웹페이지(Reproducibility; 참조데이터의 재현가능성을 판단하는 단계)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(Reproducibility; 도 5g에 해당함)는 평가절차의 단계 108을 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)의 재현 가능성을 판단한다. 만약, 참조데이터(논문 데이터)가 재현 가능성이 있으면(YES) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재하게 되는데, 이러한 내용은 도 5g에 나타난 웹페이지의 네모 박스의 공란에 기재되고, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 된다.

반면에, 참조데이터(논문 데이터)가 재현 가능성이 없으면(NO) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명(예: 참조데이터의 재현가능성이 희박함)을 기재하게 된다. 여기서, 재현 가능성이 없는 참조데이터는 평가불능 데이터(미평가 데이터)로 분류된다.

상기에서 전문평가자에 의해 참조데이터(논문 데이터)가 재현 가능성이 있 다(YES)고 판별되고, 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재한 후, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 되면 다음 웹페이지(Consistency; 참조데이터의 일관성을 판단하는 단계)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(Consistency; 도 5h에 해당함)는 평가절차의 단계 110을 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)의 일관성을 판단한다. 만약, 참조데이터(논문 데이터)가 일관성이 있으면(YES) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재하게 되는데, 이러한 내용은 도 5h에 나타난 웹페이지의 네모 박스의 공란에 기재되고, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 된다. 여기서, 일관성이 있는 참조데이터는 검증 데이터로 분류된다.

반면에, 참조데이터(논문 데이터)가 일관성이 없으면(NO) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명(예: 참조데이터의 일관성이 없음)을 기재하게 된다. 여기서, 일관성이 없는 참조데이터는 유효 데이터로 분류된다.

도면에는 미첨부되어 있지만, 본 발명에서는 상기에서 전문평가자에 의해 참조데이터(논문 데이터)가 일관성이 있다(YES)고 판별되고, 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재한 후, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 되면 다음 웹페이지(참조데이터의 예측 가능성을 판단하는 단계)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(미도시됨)는 평가절차의 단계 113을 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)의 예측 가능성을 판단한다. 만약, 참조데이터(논문 데이터)가 예측 가능성이 있으면(YES) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설 명을 기재하게 되고, NEXT 버튼을 누르게 된다.

반면에, 참조데이터(논문 데이터)가 예측 가능성이 없으면(NO) 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명(예: 참조데이터의 예측 가능성이 없음)을 기재하게 된다. 여기서, 예측 가능성이 없는 참조데이터는 검증 상위 데이터로 분류된다.

마찬가지로 도면에는 미첨부되어 있지만, 본 발명에서는 상기에서 전문평가자에 의해 참조데이터(논문 데이터)가 예측 가능성이 있다(YES)고 판별되고, 전문 평가자는 이에 대한 간략한 평가 설명을 기재한 후, 다음(NEXT) 버튼을 누르게 되면 다음 웹페이지(참조데이터에 대한 다른 외부 전문가에 의한 평가하는 단계)로 넘어가게 된다.

이 웹페이지(미도시됨)는 평가절차의 단계 114를 수행하는 부분으로, 앞에서 획득한 참조데이터(논문 데이터)에 대한 다른 외부 전문가에 의한 평가가 이루어진다. 이러한 외부 전문가에 의한 평가 데이터는 미리 데이터베이스부에 저장되어 있는 것이 바람직하다. 여기서, 참조데이터(논문 데이터)에 대한 외부 전문가에 의한 평가 데이터가 있으면 이 참조데이터는 인증 데이터로 분류되고, 참조데이터(논문 데이터)에 대한 외부 전문가에 의한 평가 데이터가 없으면 검증 상위 데이터로 분류된다.

도 5i는 단계 101에서 단계 114를 거쳐 전문 평가자에 의해 웹페이지에서 기술된 내용들이 하나의 보고서 형식으로 보여지고, 이러한 보고서는 저장되어 다른 사람들에 의해 열람 가능하게 된다.(도 5j 참조)

상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 평가 대상 물성 데이터의 품질 평가절차를 나타내는 순서도이다.

도 3은 도 2의 순서도에 나타난 각 단계별 평가항목을 나타내는 도면이다.

도 4는 도 2의 순서도에 나타난 각 단계별 평가항목에 해당하는 내용이 나타나 있는 도면이다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가에 의해 작성된 평가 대상 물성 데이터의 품질 평가를 위한 웹페이지들을 나타내는 도면이다.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

10: 전문 평가자 컴퓨터 20: 인터넷

30: 웹서버 40: 데이터베이스부

Claims (10)

1. 논문, 특허 등 문헌에 나오는 물성 데이터의 품질을 인터넷상에서 전문가에 의해 평가한 후, 그 평가 결과 보고서를 작성하도록 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템에 관한 것으로,

   인터넷을 통해 웹서버에 접속하여 로그인 인증을 수행하고, 상기 문헌에 나와 있는 물성 데이터를 평가절차에 따라 평가하는 전문 평가자 컴퓨터;

   상기 전문 평가자 컴퓨터에서 제공되는 인증절차에 따라 접속자 로그인 DB를 검색하여 회원으로 가입되어 있지 않을 경우, 회원 가입 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터에 제공하여 회원으로 가입하도록 하고, 회원으로 가입되어 있을 경우, 물성 데이터 품질 평가를 위한 웹페이지를 전문 평가자 컴퓨터에 제공하여 전문 평가자로 하여금 해당 평가 대상 물성 데이터의 품질을 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 하며, 전문 평가자에 의해 물성 데이터의 품질 평가시 전문평가자가 작성한 내용들을 모아 데이터의 평가 결과 보고서를 작성하는 웹 서버; 및

   웹서버에 접속하는 모든 사용자(전문 평가자 포함)의 로그인 인증이 가능하도록 회원 가입 웹페이지를 포함하는 접속자 로그인 정보가 저장되어 있는 접속자 로그인 DB와,

   물성 평가 대상 데이터(참조 데이터)가 포함된 문헌 데이터, 상기 문헌에 나와 있는 물성 평가 대상 데이터의 품질을 전문 평가자로 하여금 평가절차에 따라 순차적으로 평가하도록 제공되는 웹페이지, 각 평가절차별 데이터 품질을 평가하는 항목 등이 저장되어 있는 데이터 품질 평가 DB와,

   전문 평가자 컴퓨터에서 전문 평가자에 의해 평가절차에 따라 순차적으로 작성된 평가 결과 보고서가 저장되는 평가 결과 보고서 DB를 포함하는 데이터베이스부;

   를 포함함을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 평가 대상 물성 데이터의 품질 평가절차는,

   품질을 평가하고자 하는 물성 데이터(참조데이터)가 포함된 문헌을 획득하고, 상기 문헌에 기재된 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 재확인하며, 상기 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터이면 해당 문헌에 기재된 참조데이터의 소급성을 판별하기 위한 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하고, 상기 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있으면 참조데이터의 불확도 및 소급성 유지 정도를 판별하기 위한 참조데이터의 적절성을 판단하며, 상기 참조데이터가 적절성에 부합되면 참조데이터(평가대상 데이터)에서 제시한 실험방법과 절차에 따라 제 3자 또는 다른 연구기관에 의한 재현 가능성을 판단하고, 상기 참조데이터의 재현 가능성 판단이 이루어지면 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지는지 판단하며, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 상기 참조데이터(평가대상 데이터)의 예측 가능성을 판단하고, 상기 참조데이 터(평가대상 데이터)의 예측 가능성이 판단되면 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가하는 것을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
3. 제 2항에 있어서,

   상기 참조 데이터가 품질 평가 대상 데이터가 아니면 상기 참조데이터를 기각 데이터로 분류하고, 해당 문헌에 참조데이터의 생산방법이 명시되어 있지 않으면 상기 참조데이터를 일반 데이터로 분류하며, 상기 참조데이터가 적절성에 부합되지 않으면 상기 참조데이터를 연구 데이터로 분류하고, 상기 참조데이터가 제 3자 또는 다른 연구기관에 의해 재현 가능성 판단이 이루어지지 않으면 상기 참조데이터를 평가불능 데이터(미평가 데이터)로 분류하며, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지지 않으면 상기 참조데이터를 유효 데이터로 분류하고, 상기 참조데이터가 동일한 물성에 대해 일관성을 가지면 검증데이터로 분류하며, 상기 참조데이터가 다른 외부 전문가에 의해 쟁점 현안에 대해 평가가 이루어지면 인증 데이터로 분류하고, 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 등급(검증 상위 데이터)으로 분류함을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
4. 제 2항 또는 3항에 있어서,

   상기 문헌에 기재된 참조 데이터가 물성 데이터 품질 평가 대상인지 재확인한 이전에, 전문 평가자에 대한 정보(이름, 주소, 이메일 주소 등) 및 참조데이터의 정보(발표(공개)된 문헌의 발표자, 문헌 제목, 문헌 발표지 등)를 기입하도록 하여 추후 보고서 열람자를 위한 검색이 가능하도록 함을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
5. 제 2항 또는 3항에 있어서,

   참조데이터의 생산방법이 명시되어 있는지의 여부를 판단하기 위한 평가 항목으로는,

   상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 데이터를 획득하기 위한 실험장치 및 실험방법(실험절차, 실험조건, 사용된 장비, 실험 오차, 실험 결과 오차 등)에 대한 내용이 기술되어 있는지를 검토하고, 상기 참조데이터가 이론데이터인 경우, 적용한 이론(사용한 이론의 배경 및 장, 단점)에 대한 설명이 기술되었는지를 검토하는 것을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
6. 제 2항 또는 3항에 있어서,

   상기 참조데이터의 적절성을 판단하기 위한 평가 항목으로는,

   상기 참조데이터가 실험데이터인 경우, 해당 물성데이터 생산을 위해 사용된 실험 장치 및 실험 방법 등에 내재하고 있는 주요 오차, 주요 파라메터(Key parameter) 등에 대한 명시가 정확히 이루어졌는지를 검토하고,

   상기 참조데이터가 이론 데이터인 경우, 사용된 이론의 제한 조건이나 사용된 근사법 등의 타당성 등을 검토하는 것을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
7. 제 2항 또는 3항에 있어서,

   상기 참조데이터의 적절성을 판단하기 위한 평가 항목으로는,

   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 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
8. 제 2항 또는 3항에 있어서,

   상기 참조데이터의 재현 가능성을 판단하기 위한 평가 항목으로는,

   시험방법의 시기, 소급성 유지 등에 관한 내용이 기술되었는지의 여부와, 측정 방법에 영향을 주는 요소들이 기술되었는지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
9. 제 2항 또는 3항에 있어서,

   상기 참조데이터의 일관성을 판단하기 위한 평가 항목으로는,

   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 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.
10. 제 3항에 있어서,

    상기 기각 데이터, 일반 데이터, 연구데이터 및 미평가 데이터는 무의미 데이터로 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 웹 기반 물성 데이터의 품질 평가 및 보고서 작성 시스템.

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