데이터베이스연구회

본 ⅱ장에서는 주요 국가별 데이터 품질관리를 위한 정책방향과 조직운영을 위한 기준안들을 살펴보고 국가별로 추구하는 지식재산권 데이터 관리기준과 이에 따른 업무활동을 살펴봄으로써 주요 국가별로 추구하는 궁극적인 데이터 관리 방향과 운영 목표를 가름하고, 이를 위해 어떠한 절차나 활동을 통해 완전하고 활용성이 높은 지식재산권 데이터 운영을 하고 있는지를 검토해 보고자 한다. 이에 우선 지식재산권 데이터의 품질을 유지 또는 관리하기 위해 어떤 계획이나 정책적 방향설정을 하고 있는지 살펴보았으며, 이에 따른 구성 조직의 활동에는 어떤 것들이 있는지 살펴보았다. 또한 이러한 활동을 주관하는 조직구성은 어떠한지를 살펴봄으로써 활동의 주체와 역할 분담 현황을 검토해보고자 한다. 조사대상인 주요국으로는 uspto united states patents and trademark office , jpo japan patent office , epo european patent office , ohim office for harmonization in the internal market trade marks and designs 로 한정하였으며, 국제적 활동을 담당하고 있는 wipo world intellectual property organization 를 포함하여 분석을 하였다. 주요 시사점 검토는 kipo the korean intellectual property office 와 비교하여 검토하였다. 제 1절 데이터 관리 정책 및 활동 본 절에서는 지식재산권 데이터의 품질관리를 위한 정책과 이에 따른 관련 활동을 검토하고 주요 국가별로 특이한 활동이나 주력 관리분야를 비교하여 향후 한국특허청의 벤치마킹 항목과 주요 관찰(觀察)이 필요한 활동들을 검토해 보고자 한다. 주요 국가별로 살펴보면 데이터 관리 및 유지를 위한 사항은 매우 현실적이고 근간이 되는 업무활동이어서 이러한 업무기준이나 고려할 사항들을 하나하나 세분화하여 정책으로 규정하고 추진하는 경우는 지식재산권 제도가 발달한 국가에서도 보기 드믄 사항들이나 대략적인 데이터 관리 실무기준안과 정책적으로 데이터 관리 표준안으로 활용할 수 있는 관련 정책들도 포함하고자 노력하였다. 따라서, 정책으로 지식재산권 데이터 관리에 관해 명문화(明文化)해 놓은 것은 없지만 관련 사항으로 볼 수 있거나 확장 해석할 경우와 데이터 관리가 근간(根幹)이 될 경우에는 관련정책이란 범주에 포함하여 연구를 진행하였으며, 관련 행정 활동 또한 데이터 관리적 측면에서 관심을 가지고 살펴볼 필요가 있다고 판단된 활동들을 고려하여 기재하였다. 1. 미국특허상표청 ❍ 미국특허상표청의 데이터 관리 전략의 기본방침 미국특허상표청(uspto)의 데이터 관리를 위한 전략은 대통령 자문위원회(pcie) president’s council on integrity and efficiency: 데이터 무결성 및 효율성에 대한 대통령 자문위원회 의 데이터 및 정보자원의 관리에 대한 중요성 지적, 데이터 무결성(無缺性) 등에 대한 원칙 설정을 기반으로 하며, 표준화된 데이터를 각종 정보시스템과 연동하고 민간부분의 조직들과 유기적인 전자데이터를 교환함으로써 정부 및 민간의 지식재산권 데이터 활용확산을 기본 토대로 하고 있다. 이를 위해 데이터의 운영은 uspto 정보시스템간의 공유성(共有性)을 촉진하는 것이 기본 방침으로 설정되어 있으며, 해외 및 국제 지식재산권(특허)관련 기관 또는 민간부문 조직과의 전자데이터 교환사업을 추진함으로써 외부 고객과의 데이터 공유를 촉진하려는 방침들이 수립되어 있었다. 데이터 모델과 데이터 요소를 데이터 저장(data repository) 시스템에 표준화하여 등록하며, 이 시스템은 데이터 공유 촉진 및 데이터 재사용과 시스템간 상호 호환성을 촉진하는 역할을 수행하고 있다. 데이터 구조화 규칙과 표준을 적용함으로써 데이터의 무결성(無缺性)과 사용성(使用性)을 증진하는 한편, 사용자가 입력하고 저장한 데이터의 정확성??을 수행하도록 되어 있다. 승인된 사용자에 한하여 업무 영역 및 네트워크에 대한 접근을 제한함으로써 데이터의 무결성, 비밀성, 신뢰성 및 총체적인 보안을 제공할 수 있도록 조치하였으며, 운영용 데이터베이스와는 별도로 기획용 데이터 웨어하우스(enterprise data warehouse)를 구축하여 관련 정보분석과 의사결정을 위한 업무 데이터를 제공하고 있는 특징이 있었다. ❍ uspto 특허 행정서비스 품질 향상 활동 uspto의 특허데이터 품질 향상을 위한 활동의 주요 목표는 제품 및 서비스에 대한 품질향상으로 오류율(error rate)을 줄임으로써 특허품질 개선을 유도하는 것으로 여기서 말하는 오류(error)에 대한 정의는 행정 서비스 품질 검토라는 개념에서 무작위로 선정된 출원 내의 적어도 1개의 청구항으로 정정 없이 특허로 등록되었으나 법원에서 무효로 판정된 것을 말한다. 오류율은 총 특허등록건수에 대한 오류를 갖고 등록된 특허건수의 비율을 말하며 이에 따라 측정된 오류율은 다음과 같이 조사되었다. uspto, 2005년 실적보고서 23면(uspto: 특허품질검토보고서) http://www.uspto.gov/web/offices/com/annual/2002 http://www.uspto.gov/web/offices/com/annual/2005/040201_patentperform.html 1999년 2000년 2001년 2002년 2003년 2004년 2005년 목표 - - 5.5% 5.0% 4.0% 4.0% 4.0% 실적 5.5% 6.6% 5.4% 4.2% 4.4% 5.3% 4.6% (미달성) <표 ⅱ-1-1> uspto 서비스 데이터 오류율 위의 표에서 보듯 데이터 오류율은 매년 감소하는 추이를 나타내고 있으며, 2003년 이후는 목표설정치가 4.0%로 설정되어 오류율 감소하기 위한 활동을 진행하고 있으나 실질적으로는 5.0%내외로 데이터의 무결점상태를 유지하는 결과를 보이고 있었다. 다만, 이러한 오류율은 무작위 검토를 근거로 하고 있어 실질적인 데이터 무결점 상태를 파악하기는 어려우나 꾸준히 기존의 데이터들의 정확도를 높여가고 있음이 주목할 만한 점이라 하겠다. 데이터 관리 (data management) 활동 현황을 살펴보면 1985년 us 특허 백파일(backfile) 이미지 캡쳐를 시작하였고 1986년부터는 1978년 이후 발행된 us 특허 텍스트를 이용할 수 있게 데이터가 구축되었다. 1988년에는 소수 심사관에 한하여 1979년 이후 발행된 일본 공개특허영문초록(paj) patent abstracts of japan 의 이용이 가능해졌고, 1992년에는 slow-speed high-density optical jukeboxes(hdds)로 모든 us 특허데이터의 탑재를 완료하여 group 미국특허상표청은 특허심사그룹을 화학, 전자, 기계로 나누어 운영하였으나 현재는 patent technology centers로 1600, 1700, 2100, 2800, 2900, 3600, 3700을 운영하고 있음 상세한 내용은 홈페이지(http://www.uspto.gov/web/offices/pac/dacp/index.html) 참조바람 2300에서 hdds 및 high speed optical storage(rads)를 통해 특허데이터들의 이용이 가능해졌다. 1993년에는 모든 group 1200 organic chemistry 도 2300 computer systems and computer application 과 함께 rads 및 hdds에서 데이터 이용이 가능해져 전산화된 데이터 활용이 확산되기 시작하였다. 1996년부터 1997년 사이에는 유럽특허청의 특허 영문요약에 접근이 가능해 졌으며 이미지와 텍스트를 별도로 나누어 가공한 프론트페이지 데이터를 이용하여 선행기술조사를 진행하기 시작하였다. 또한 유럽특허청과 일본특허청의 특허전문이미지 데이터들도 선행기술조사 데이터로 포함되 심사관의 컴퓨터에서 derwent 유료 데이터베이스 사용이 가능해졌으며 1998년에는 derwent 외국 특허정보를 in-house 접속을 통한 데이터 사용이 가능해졌다. 1998년에는 1920년부터 1970년 사이에 발행된 us 특허 백파일의 스캔 및 이미지 변환작업이 추가로 진행되었고 1999년에는 1790년까지의 us 특허 백파일 변환이 완료되어 이미지 캡쳐한 작업이 1985년부터 1999년까지 약 14년간 진행이 되어 완료되었다. 1998년에 uspto 통합 데이터 관리 시스템을 지원하기 위해 기업데이터 웨어하우스(the enterprise data warehouse)의 특허분야 이용이 시작된 후 이듬해인 1999년에는 정보 활용의 증대를 위해 cycle time, inventory, attorney information, examiner docket information을 포함하는 추가 특허 데이터들이 제공되기 시작하였다. 이렇듯 다양한 데이터들이 발생하고 이용이 활발해지면서 실질적으로 데이터 관리에 대한 필요성이 증대되어 2000년에는 데이터 품질 관리 프로세스를 규정하고 uspto-wide data management program 하에서 주요 ip 인프라 표준화 및 데이터 요소 통합을 진행하기 시작하였다. 또한 전체적으로 효과적인 데이터 공유를 확산하기 위해 sgml과 xml 저장 프로그램을 활용하기 시작하였다. 데이터 정비를 통해 선별된 외국 특허문서들에 대한 분류 검색이 가능해 졌으며 2001년부터는 공개된(published) 특허 출원정보들을 심사관들이 검토할 수 있게 되어 심사행정에 데이터 관리를 위한 활동들이 도움을 주기 시작하였으며, 다양한 특허정보들에 대한 내외부의 요청들이 증가되면서 데이터 웨어하우스의 리포팅 기능을 향상하는 시스템 업그레이드를 추진하여 ms excel용 cots commercial off-the-shelf 비즈니스 쿼리 등과 시장정보의 적용 요청이 증대되어 세입(revenue) 정보들이 추가 제공되었다. 또한, 심사품질을 제고하기 위해 2005년부터 pct pct(patent cooperation treaty), 특허협력조약 : 국제출원절차의 통일화와 간소화를 통한 해외출원 증진을 목적으로 1970년 체결, 우리나라는 1984년 가입 보유분의 특허서치를 대민기업이나 해외 특허청에 아웃소싱을 진행하고 있다. 이는 많은 수의 대기 출원건(pending applications) 보유량을 줄이기 위한 방안이며 미국 기업 landon ip. inc. http://www.landonstark.com/aboutus.aspx 와 ip data miner inc. ip data miner 는 예전 uspto 심사관출신이 운영하고 있는 회사로 컴퓨터 자동화 프로세스 및 사람들의 리뷰를 결합한 이들만의 기술을 사용하여 특허검색을 제공한다. (http://www.uspto.gov/web/offices/com/speeches/05-48.htm) 를 선정하여 시범적으로 진행중이며, 호주특허청과는 pilot project uspto와 ip australia인 australia’s national patent office는 ip australia가 uspto의 pct 하에서의 국제 출원서에 대한 검색 및 심사 서비스 수행의 성공가능성을 테스트하기 위해 pilot project를 착수 를 통해 국제 검색 및 심사서비스를 추진한다. http://www.managingip.com/default.asp?page=9&pubid=198&sid=588769&iss=20643 &ls=ems52752 ❍ 미국상무성의 데이터 보호 및 관리에 대한 표준 개발 미국 정부차원의 데이터 관리에 대한 기준안으로는 정보기술의 효율적·효과적인 도입과 관리, 보안 및 이용에 대한 표준 설정을 미국 상무성에서 수립하여 운영중에 있다. 이는 정부의 활동중에 발생되는 정보들을 데이터베이스화 하여 효과적인 정보제공활동을 하기 위함이며 이를 위해 연방정부 컴퓨터 시스템내? 지침을 개발하여 운영하고 있다. 정보보호를 위한 출발점이 바로 데이터 품질이라고 인식하고 미국특허상표청도 정보기술 전략계획과 기술참조모델을 작성하였다. 데이터 관리 사항은 조직 전체차원의 데이터 모델 작성과 데이터 모델링, 표준화 추진, 데이터 품질 프로그램의 추진, 데이터 책임(stewardship) 제도의 시행, 데이터 웨어하우스의 개발 및 구현, 국제 기관간 데이터 호환, 단일 입력 등 추진에 관한 내용들이다. 좀 더 자세히 살펴보면 조직 전체 차원의 데이터 모델(enterprise data model) 작성은 계속적인 데이터 검증과 추가, 시스템 개발 결과의 재사용 지원, 신규 데이터를 데이터 모델에 통합, 신규 개발시 데이터 모델로부터 데이터 추출사용에 대한 것으로 파악되었다. 데이터 모델링과 표준화 추진은 미국특허상표청 비즈니스 프로세스 재설계(business process reengineering) 지원, 이중입력 방지, 표준화를 통한 데이터 중복성의 제거, 데이터 재사용의 촉진, 데이터 모델(논리 데이터) 대비 물리데이터와 보존(legacy) 데이터의 맵핑(mapping), 보관 기능을 이용한 완벽한 메타데이터(meta data) 관리에 관한 것이다. 데이터 품질 프로그램의 추진은 데이터를 중요한 정보로 전환할 수 있는 미국특허상표청의 능력 측정, 특허출원 추적 및 모니터링 시스템(patent application location & monitoring)을 대상으로 데이터품질 기본 평가를 실시 1997년 12월 , 데이터 품질관리 지침 설정, 데이터 품질관리 툴(tool)의 도입 1998년 3월 및 계속적인 사용, 현재 신규 시스템 개발과 동시에 데이터 품질 평가 및 정비 실시에 관한 것이다. 데이터 책임(stewardship) 제도의 시행은 데이터 품질 성숙도 향상과 데이터 품질에 대한 최종 책임, 데이터의 정확도 향상, 데이터의 안전성 향상 도모를 위한 것이다. 데이터 웨어하우스의 개발 및 구현은 의사결정 지원을 위한 전사적 데이터 웨어하우스의 구축과 운영용 데이터베이스와는 별개로 구축하는 것이며, 데이터마이닝과 같은 의사결정지원 도구를 통한 업무 데이터의 제공과 사용자에 대한 정보 창고(repository) 제공에 관한 것이다. 국제기관간 데이터 호환, 단일 입력 등을 추진하는 방향은 단일 참조지점으로서의 데이터 관리를 통해 uspto, jpo, epo, wipo간의 데이터의 통합 및 표준화하고 그 밖의 지식재산권 및 특허관련 기관과의 데이터 호환을 고려하여 모든 데이터를 단일 데이터 사전으로 통합화하는 것이다. 특허정보의 활용을 위해 보유 데이터를 가공・분석하여 특허통계정보를 제공하기 위해 미국특허상표청에서는 ipd(information products division)내에 taf 분과(technical assesment & forecast branch)를 1971년에 설치하여 운영하고 있으며, 특허상표청 내의 정보작성 및 정보보급을 담당하며 특허자료의 이용을 촉진 및 확대시키고 특허자료를 수집·분석하여 유용한 자료를 만들어내는 것을 주 업무로 하고 있다. 또한 특허상표청 내의 모든 미국특허를 대상으로 taf 마스터 데이터베이스를 만들고 이를 활용하여 미국특허의 특성을 나타내는 통계보고서를 작성하고 있으며, 기술평가예측보고서(technology assessment and forecast reports) 내·외국인의 활발한 활동이 이루어지는 기술분야에 대한 검토, 미국인과 선택된 일부 국가의 국민에 의한 특허활동의 경향에 대한 개요, 가장 활동이 활발한 출원인의 특허활동에 대한 개요와 선택된 표준산업분류(standard industrial classification)에서의 특허활동과 경제활동의 비교 등을 내용으로 함 와 특허개요(patent profiles) 특수한 기술에서의 미국특허활동을 조사 보고서를 정기 간행하고 있다. taf 특허통계자료는 미국 내의 여러 기관 및 전세계 관련 기관에 제공되어 각 기관에서 특정 작업의 수행시 이 자료를 활용하여 특허관련 내용을 작성하고 있다. 또한 레코드 관리(records management)를 위해 미국특허상표청은 federal records center와 같은 inactive storage에 uspto offices로부터 레코드 변환을 관리하고 추적(tracking)하기 위한 방법론이 필요하여 전자 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 이는 잘못 기록된 레코드 수를 줄이고 정규화된 레코드 운영을 통해 검색 속도가 빨라지며, uspto records management community가 레코드 및 관련 정보에 보다 쉽게 접근 할 수 있도록 관리하고 있다. 미국특허상표청은 관련 데이터들의 구조 및 접근방법에 대한 관리방법이 필요하여 데이터의 정의, 쿼리, 업데이트 및 레코드 관리를 위해 데이터베이스 언어(database management language)로 sql를 사용함으로써 범용적인 데이터 관리를 수행하고 있으며 데이터베이스 환경(database environment)은 다양한 보유데이터베이스에 저장된 데이터에 접근하기 위해 인터페이스를 제공하는 메커니즘과 non-sql 데이터 저장소(repositories)와 상호작용하기 위한 메커니즘을 고려하여 fips 193, sql environments, fips 193, sql environments has been withdrawn effective november 18, 1998의 자료를 참고하여 환경을 구축하였음. 데이터 보안관리(data management security)는 권한없는 접근 방지와 레코드의 신뢰성 및 무결성을 확보하기 위해 nist special publication 800-8을 표준으로 수립하고 sql-compliant dbms 시스템 보안 기능을 적극 활용하고 있는 것으로 파악되었음. 전자시스템은 시간에 따라 불필요하거나 잘못된 정보들을 추적하여 파기할 수 있도록 관리담당자로 하여금 파기통지(破棄通知)를 할 수 있는 기능이 포함되어 있는 것으로 조사되었다. o 정보품질 가이드라인 (information quality guidelines) 미국 예산관리처(office of management and budget, omb)는 연방 정부의 각 기관에 대해서 일반 대중에 정보를 배포할 때, 품질, 유용성, 객관성, 신뢰성을 충족시킬 수 있도록 가이드라인을 제공하고 있으며, 각 기관은 예산관리처 가이드라인에 맞게 자체 가이드라인을 작성하도록 하고 있다. 연방정부가 제정한 정보품질법(information quality act) 이는 정보품질법 뿐 아니라 때때로 데이터품질법, data quality act로도 언급되며, 2000년 12월에 재무일반정부세출법(treasury and general government appropriations act for fiscal year 2001(public law 106-554))의 섹션 515로 제정 은 각 기관에서 배포하는 자료에 대해 품질, 객관성, 유용성, 신뢰성을 최대화할 수 있도록 관련 정책 및 절차를 수록한 가이드라인을 배포하도록 규정하고 있으며, 연방정부 각 부처는 예산관리처 가이드라인을 참고하여 1년 이내에 부처 특성에 맞는 가이드라인을 제정하여 시행하고, 민원인으로 하여금 각 부처에서 배포한 자료 중 오류자료를 찾고 수정할 수 있도록 행정절차를 마련하고 이러한 결과를 예산관리처에 보고하도록 하고 있다. 예산관리처에서 만든 정보품질 가이드라인은 4개 분야로 이루어져 있다. 첫번째로 대국민 정보 제공 전에 데이터 품질, 유용성, 객관성, 신뢰성을 확보하고 이를 높일 수 있는 절차에 대해 언급하고 있다. 데이터 품질은 객관성, 유용성, 신뢰성을 포함한 개념이며, 객관성의 의미는 배포된 자료가 정확하고 신뢰할 수 있도록 편향되지 않아야 하며, 배포 방식이 신뢰할 수 있어야 한다는 것이다. 유용성은 사용자에게 얼마나 필요한 정보인가를 나타내는 개념이고, 신뢰성은 배포 과정에서 정보가 위·변조 되지 않도록 하는 정보보안 개념이다. 예산관리처는 신뢰성 있고 유용한 정보를 보급해야 하며, 정보를 배 대해 상세한 리뷰 프로세스를 거쳐야 한다. 예산관리처에서는 정보의 객관성과 유용성을 가장 합리적으로 뒷받침해 줄 수 있는 믿을만한 자료를 보급하는 역할을 담당하고 있다. 정보보급의 객관성 및 유용성 확인에 있어서, 예산관리처는 배포할 정보를 선정하는 지도부서(the lead division)와 함께 품질관리프로세스를 따르고 있다. 지도부서는 배포될 자료의 실제 관계자 및 전문가가 있는 예산관리처의 모든 부서와 상의해야 하며 해당 정보가 예산관리처의 관점에서나 공공의 관점에서 모두 유용한지를 고려해야 하고, 정보의 투명성이 공공의 관점에서 정보의 유용성을 평가하는데 관련이 있다고 결정이 되면 the lead division은 투명성이 적절히 취해졌음을 입증해야 한다. 또한, 행정부(the executive office of the president, eop)내 관리실(the office of adminstration)은 정보의 신뢰성을 보증할 실질적인 책임을 가진다. 예산관리처는 정보의 신뢰성을 입증하는 행정부의 관리실과 협력하는 관리부서를 구비하고 새로운 컴퓨터 소프트웨어 및 하드웨어를 실행, 유지하고 시스템 및 시스템 사용자 운영 지원을 제공한다. 두번째는 배포된 정보가 잘못되었을 때 민원인이 신고하고, 그 신고에 따라 조치하는 절차를 언급하고 있으며, 그에 따라 민원인이 할 일들을 세 번째로 언급하고 있다. 예산관리처는 민간으로부터 배포된 정보 품질에 대한 의문사항을 수신하면, 예산관리처는 정정 실행을 충분히 고려하게 된다. 정정 실행의 목적은 omb 절차를 혼란시키지 않으면서 예산관리처의 정확하고 타당한 요구를 충족시키면서, 정보 품질 문제를 처리하는데 있다. 재고(reconsideration) 요청 절차는 “예산관리처에서 배포하는 정보 오류 정정 조건”에 따라 공개 정보의 정정을 요청할 수 있다. 예산관리처가 본 가이드라인에 해당하지 않는다고 결정한 요청사항이나 중요하지 않다고 결정된 요청은 이러한 규정 하에서 재고하지 않는다. 이러한 절차는 2002년 9월 1일 이후에 예산관리처에서 보급된 정보에 적용된다. 재고를 요청하기 위해서 요청자는 본 문서에 “재고 요청”이라는 것을 명확하게 나타내야 하며, 예산관리처 정보 품질 가이드라인을 언급하고 예산관리처에 미리 제출된 정정 요청의 내용을 가지고 있어야 한다. 재-제출은 이메일 또는 팩스, 우편으로 자료품질조정자(the data quality coordinator)로 제출되어야 하며, 재고요청은 예산관리처가 공지한 날로 30일 이내에 요청되어야 한다. o 데이터 품질 분석 (data quality analysis) 미국특허상표청 데이터베이스 내에 있는 데이터의 정확도 및 고품질을 유지하기 위해 품질 평가를 위한 방법론 개발과 데이터 품질 관리를 위해 사용하기 쉬운 도구를 개발하여 데이터 사용자 또는 창출자가 그들의 데이터 품질 문제를 관리하도록 하고 있다. 필수의 표준사항은 mit total data quality program에 의한 publications guidelines 및 studies와 qdb solutions, inc., cambridge, massachusetts에 의해 설명되는 data quality analysis methodology가 참조되었으며, 미국특허상표청 데이터 관리(data administration) 분석 방법론은 데이터베이스 내에 데이터의 높은 수준의 정확도를 달성하고, 해당 데이터베이스의 무결성을 보증하기 위한 계속적인 모니터링을 위한 단계적인 접근을 설정해 두고 있음. 데이터 품질 분석도구는 민간기업에서 개발한 관리용 프로그램들을 최대한 활용하고 있었으며, 개인용 컴퓨터로부터 데이터 결점을 검토하고 수정하기 위해 데이터 사용자 또는 창출자가 이해하기 쉬운 그래픽 화면을 제공하는 제품들을 주로 사용하고 있다. 미국특허상표청에서 사용되는 대표적인 데이터 품질 관리 툴(tool)로는 data flux와 informix software, ardent software 등이 조사되었다. 기존에 사용중nce model.2001 인용) 벤 더 기 능 플랫폼 dataflux 데이터 품질관리 제공 데이터 표준(일관성 없는 데이터를 표준화 하는데 사용)은 중복 레코드 제거 및 데이터 통합 (다른 데이터 소스로부터 데이터를 통합하는데 사용) windows nt informix software data quality analysis tool windows ardent software (과거 prism solution) pc 기반 애플리케이션 데이터베이스(.dbf files)용 data quality analysis tool 및 oracle 데이터베이스용 intersolv odbc 드라이버 windows o 데이터 웨어하우스 데이터 웨어하우스란 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위해 다양한 운영 시스템에서 추출, 변환, 통합되고 요약된 데이터베이스로 예를 들어 경영활동에 참여하는 사람들이 활용하는 기업의 핵심성과지표(key performance indicator), 성과측정(performance measure)을 정보기술(it)을 이용하여 데이터베이스화한 것. inmon, 'building the data warehouse, 4th edition', wiley, 2005 (p29) (data warehouse) 데이터 웨어하우스(data warehouse)는 oltp online transactional processing 성격의 운영 데이터베이스로부터 관리자급 이상의 의사결정자에게 의사결정을 지원하기 위한 각종 데이터를 수집하여 read-only의 형태로 제공하기 위한 데이터베이스이다. oltp 데이터베이스는 대용량의 데이터를 프로세스적 관점에서 서비스하기 위한 아키텍처를 취하고 있으며, 기본적으로 분석을 위한 요구사항을 지원하기 어려운 구조로 되어 있다. 이를 극복하기 위해 uspto는 olap online analytical processing 기술을 활용한 데이터 웨어하우스를 도입하여 운영하고 있다. 기술을 도입함에 앞서 ibm, oracle, arbor software, iq software, business x-objects사 등으로 구성된 “olap council”에서 제시하는 기술 표준을 적용하고 있다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 olap 아키텍처로 구성되어 있으며, 이들 구성요소는 데이터를 추출, 변환, 정제, 마이닝 하는 과정을 거쳐 구성된 olap 데이터베이스에 질의를 하고, 리포트를 생성하기 위한 olap tool를 활용하여 사용자에게 분석과 의사 결정 목적의 정보를 제공하게 된다. 추가적으로 데이터 웨어하우스와 데이터 마트를 운영하는 각 프로세스와 절차를 지원하기 위한 관리 도구가 필요하며, 이는 정보의 수집, 보안, 네트워크 상태, 데이터 백업 등을 모니터링하는 기능을 제공한다. 현재 미국특허상표청에는 도입되어 있지 않으며, 추후 도입 예정에 있다. 또한, 사용자의 수요 예측, 비즈니스 기회의 도출, 사용자의 정보 활용 패턴 등을 분석하기 위한 마이닝 도구를 적용할 수 있다. 미국특허상표청에서는 추후 데이터 웨어하우스에 이들 정보를 분석하기 위한 충분한 량의 정보가 생성된 후에 기술을 적용할 계획이다. 데이터 웨어하우스의 성능을 극대화하기 위하여 조직 전체를 대상으로 데이터를 수집이 용이하게 이루어질 수 있도록 구조가 개방적이고 유연한 아키텍처를 구성하기 위한 투자를 준비하고 있다. 그 결과물로써 it 표준을 수용하는 다양한 형태의 미들웨어가 개발될 것이며, 이는 데이터 웨어하우스를 유지하고 운영하는 비용을 최소화 할 것이라 예상이 된다.