1) 문제점

스마트팜 관련 데이터가 공공기관, 민간기업, 개별 농가 등 다양한 출처에 분산되어 있어 통합 관리 및 검색이 어려움

데이터 구조·형식의 불일치로 인해 플랫폼 간 연동이 원활하지 않으며, 분석 정확도 저하 발생

센서 데이터, 환경 데이터 등 일부는 결측·이상값이 존재하여 데이터 신뢰성이 낮음

표준화되지 않은 데이터로 인해 AI 분석·예측 서비스로의 확장이 제한됨

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데이터 품질 관리 방법 10가지

2) 프로젝트 목표

통합 데이터 플랫폼 구축:
공공 및 민간 스마트팜 데이터를 단일 플랫폼에 집적하고, 통합 조회·분석 기능 제공

데이터 품질 검증 체계 확립:
데이터 완전성, 정확성, 일관성, 중복성 등을 자동 검증할 수 있는 품질진단 도구 적용

AI 서비스 연계:
품질 검증 및 표준화된 데이터를 기반으로 AI 융합 서비스 플랫폼으로 이전 및 분석 지원

데이터 신뢰성 확보:
데이터 품질 향상과 표준 준수를 통해 활용 가능한 농업 데이터 자산 구축

3) 주안점

데이터 품질 향상:
자동화된 품질 검증 로직(결측치, 이상치, 형식 오류 탐지)을 통해 데이터 신뢰도 제고

표준 기반 통합:
국내 스마트팜 데이터 표준 및 공공 데이터 형식에 부합하는 구조 정립

데이터 이관 안정성:
플랫폼 간 호환성(형식, 인코딩, 무결성)을 검증하여 손실 없는 이관 보장

업무 연속성 확보:
품질관리 절차와 메타데이터 관리 체계를 통해 지속 가능한 데이터 운영 환경 구축

1) 포트폴리오 소개

서비스 분야: 스마트농업(Smart Farm) 데이터 플랫폼 / 데이터 품질 검증 및 통합 시스템
대상: 공공기관 및 민간 농가, 데이터 기반 농업 서비스 제공자

스마트팜 관련 민간·공공 데이터를 통합하여 시각화 및 분석이 가능한 플랫폼 검증 프로젝트.
데이터 품질 향상과 표준화, AI 융합 서비스 플랫폼으로의 이관을 목표로 함.

2) 작업 범위

주요 역할:
데이터 품질 검증 체계 설계 및 데이터 표준화 프로세스 구축
플랫폼 내 데이터 현황 분석 및 품질 개선 로직 개발
타 플랫폼(예: AI 융합 서비스 플랫폼) 이관 검증 및 지원

환경:
Python 기반 데이터 분석 / Pandas, NumPy, Matplotlib
데이터 시각화 대시보드(HTML 리포트) 제작
공공데이터 및 민간 IoT 센서 연동

3) 주요 업무

데이터 현황 분석 및 품질 검증

민간 및 공공 스마트팜 데이터 통합 후 품질 점검 수행

주요 검증 항목: 완전성, 정확성, 일관성, 중복성, 형식/구조, 시계열 연속성, 이상치 탐지

데이터 품질 관리 방법 10가지

데이터 품질 진단 지표(DQ) 자동화 툴 적용 및 HTML 보고서 생성

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데이터 표준화 및 전처리

국내 스마트팜 데이터 표준 및 ISO 규격 준수 검토

데이터 인코딩 방식, 구조 호환성, 결측치 처리 로직 설계

품질 자문 및 검증 프로세스

도메인별 전문가 자문위원회 구성 및 품질 검증 회의 주도

데이터 품질 개선 결과를 기반으로 AI 플랫폼 이전 지원

결과물

데이터 품질 리포트(통계 요약, 결측치 분석, 이상치 검출 시각화)

표준화된 스마트팜 데이터셋 구축 및 이관 완료

4) 주안점

데이터 신뢰성 확보:
공공·민간 데이터 간의 불일치 해소, 품질 검증 절차 표준화

데이터 표준 및 상호운용성:
국내 스마트팜 표준(데이터 포맷, 단위, 필드명) 기반의 검증 로직 반영

AI 서비스 이관 최적화:
데이터 품질 기반으로 AI 분석 및 예측 모델 활용 가능성을 극대화

품질관리 자동화:
결측치·이상치 탐지, 시계열 연속성 검증 등 자동화 알고리즘 구축

보안 및 접근관리:
데이터 접근 권한 관리, 로그 추적 및 무결성 검증 체계 수립