데이터베이스연구회

유럽특허청의 데이터 품질 정책은 유럽특허청의 기술 문헌 데이터베이스의 품질, 즉 완전성, 정확성, 신속성, 적시성, 판독성, 문서 인식성(OCR) Optical Character Reader[Recognition]을 지속적으로 개선하고, 기술 정보 데이터베이스로 사용자들의 요구와 기대를 충족시키기 위해 노력하고 있다. 데이터 품질관리를 위한 비용과 품질 유지수준은 아래의 <그림 Ⅱ-1-3>와 같이 관련 요소들을 모두 참조하여 적정한 수준으로 효율적 관리를 하는 것을 기본안(基本案)으로 설정하여 운영하고 있다. 그래프를 보면 전체 비용과 실패 비용(Failures cost), 감지 비용간(Detection cost)에 최적의 포인트(Optimal point)를 찾아 적절한 품질수준을 결정하고 있으며, 이는 비용을 근거로 조금씩 데이터의 무결성을 증진시켜가는 매우 현실적인 방법으로 판단된다. 모든 데이터가 완벽하게 결점이 없는 것이 이상적이지만 이를 위해서는 막대한 관리비용이 투입되어야 하기에 현실적으로는 어렵다. 한국특허청 역시 비슷한 상황이라 판단되며 이러한 상황을 대처하기 위해 투자대비 효과 곡선을 이용하여 적정수준을 결정하고 단계별 또는 연차별로 데이터 오류관리를 진행하는 것이 효과적일 것이라 사료된다.