전통적인 환경에서 데이터 생명주기는 데이터-정보-지식-지혜 전환과정으로 요약된다. 반면에 빅데이터 환경에서 데이터 생명주기는 데이터-통찰-실행 전환과정으로 요약된다. 이러한 전환과정의 차이점은 데이터 생명주기를 지원하는 데이터 자원 관리에도 변화를 요구한다. 본 논문에서는 전통적인 데이터 자원 관리와 비교하여 빅데이터 환경을 위한 데이터 자원 관리를 연구한다. 특히 빅데이터 자원관리를 위한 주요 구성요소를 제안한다.
클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
100년의 역사를 지닌 한국지질자원연구원(KIGAM)은 국내 유일의 지질자원 전문연구기관으로서 그간 생산한 조사 연구데이터는 우리나라 과학기술의 귀중한 역사적 학술적 가치가 큰 유산으로써 보존 가치가 매우 크다고 할 수 있다. 하지만 현재 KIGAM의 상황은 최종성과물 위주로 자료관리가 이루어지고 있으며, 조사 연구 과정에서 생산된 암석 토양 지하수샘플이나 조사 탐사장비를 통해 얻어지는 자료는 연구자 또는 연구실 팀에서 개별적으로 관리하고 있다. 이러한 자료관리체계는 자료의 공동 활용이 어렵고, 자료를 보유하고 있는 연구자의 퇴직이나, 조직개편으로 인한 팀 실의 분리 과정에서 자료의 손실과 훼손 가능성이 높고, 누가 어디에 어떤 자료를 무슨 형태로 보관하고 있는지 찾기 어려워 자료의 재활용도가 떨어질 뿐만 아니라, 이로 인한 중복 조사 연구 가능성도 배제할 수 없다. KIGAM은 지질자원분야 국가데이터센터 구축을 목표로 연구과정에서 생산되는 연구데이터의 체계적인 관리와 공유, 활용체계 구축을 위해 2015년도에 기획사업을 통해 중장기 로드맵을 포함한 추진전략을 수립하였으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 DataNest를 기술이전받아 지질자원 연구데이터 리포지토리 시스템(GDR: Geoscience Data Repository)를 개발하였다. GDR 시스템 개발을 위해 연구데이터 분류코드를 작성하였으며, 2016년부터 데이터관리계획(DMP: Data Management Plan)을 주요사업 연구계획서 양식에 포함시켜 제출하도록 하였다. 과거 KIGAM은 연구데이터를 수집, 관리하기 위해 몇 차례에 걸쳐 시도를 했지만 실패한 경험을 가지고 있다. 실패 요인에는 (1) 관련 정책, 제도, 조직, 인력, 예산 등 데이터 관리 인프라 부재, (2) 연구사업에서 생산된 데이터는 개인소유라는 인식 및 공유 의식 부족, (3) 데이터 관리 활동은 귀찮은 것이고, 시간 낭비라는 인식, (4) 데이터 관리 공개 공유 활동에 대한 보상체계 부재 등을 꼽을 수 있다. 즉, 제도를 포함한 인프라 부족과 경영진과 구성원의 인식부족이 제일 큰 원인으로 판단된다. 성공적인 연구데이터 관리를 위해서는 지속적이고 꾸준한 투자가 이루어져야 하지만 경영진의 의지에 따라 사업이 중단되기도 한다. 이러한 과거의 실패 요인에 대한 해결 없이 지난 1년 6개월 정도의 GDR 운영은 지지부진하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 국가차원의 제도적 뒷받침이 따라야 한다. 즉 국가 R&D 성과물 관리차원에서 연구데이터를 주요 성과물로 관리해야 할 것으로 판단된다. 연구사업계획서에 DMP를 포함시키고, 연구주제 및 분야별로 데이터센터(혹은 데이터 리포지토리)를 지정하고, 국가 R&D에서 생산되는 연구데이터를 의무적으로 제출하도록 하는 것이다. 또한 데이터센터의 안정적이고 지속적인 운영을 위해 연구사업비 항목에 데이터 관리비를 신설하여 데이터센터의 운영비로 사용하도록 하면 예산문제도 어느 정도 해결 될 수 있을 것으로 본다. 또한 데이터 제출 및 인용도에 따라 데이터 생산부서 혹은 생산자에게 평가점수를 부여하는 등 보상체계 마련을 위한 연구도 필요할 것으로 보인다. 국가 R&D 연구데이터의 수집, 관리, 공유, 활용을 제대로 성공시키려면 국가 R&D 최고정책결정자의 지속적인 관심과 지원이 필수적이다.
오늘날 대부분의 도서관 전자자원 이용은 라이선스 계약에 의해 이루어지고 있다. 이용자의 전자자원 접속 및 이용은 라이선스 조건 범위 내에서 허용된다. 따라서 전자자원을 효율적으로 관리하고 적절한 서비스를 제공하기 위해서는 라이선스 관련 데이터요소를 체계적으로 관리할 필요가 있다. 이에 본 연구는 전자자원 관리를 위한 라이선스 관련 메타데이터를 설정하는데 그 목적이 있다. 본 연구방법으로 전자자원 메타데이터 스키마, 저작권 권리표현언어의 분석과 외국 대학도서관 전자자원 관리시스템의 라이선스 관련 데이터요소의 비교분석을 하였다. 이를 종합하여 최종적으로 전자자원 라이선스 관련 핵심요소와 선택요소로 구분하여 라이선스 관련 메타데이터를 설정하였다.
현대 도서관은 전자자원(electronic resource)의 양적인 급증으로 인하여, 전통적인 수서정책이나 관리시스템만으로 효과적인 관리가 점차 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도서관들은 전자자원 관리에 대한 시스템적인 이론과 알고리즘을 개발하고 있다. 이 점에 착안하여 이 연구에서는 급증하고 있는 전자자원의 효율적 관리와 활용을 위한 필수 전자자원 관리용 메타데이터의 제안과 이를 이용한 효율적 관리방안을 제안하였다. 이 연구의 결과로 도출된 전자자원 관리용 메타데이터의 요소들은 향후 전자자원 관리시스템 개발에 있어서 기초자료로 활용될 것이다.
산업의 급속한 발전은 많은 폐자원을 발생시킨다. 특히 연안 지역은 특성상 다양한 산업들에 의해 여러 종류의 폐자원이 배출된다. 본 논문에서는 이러한 연안역의 폐자원 데이터를 관리하고 활용하기 위한 데이터베이스를 구현하였다. 폐자원 및 폐자원 활용 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 설계하고 구현하였다. 인터넷 환경에서 데이터수집미치검색을 효과적으로 지원할수 있도록 하였다.
본 논문에서는 기존의 산업 및 서비스 변화에 따라 발생하는 빅데이터 분석 서비스 처리를 위한 빅데이터 분석 서비스 브로커 시스템을 제안한다. 기존의 빅데이터 분석 시스템은 분석하는 시간 동안 지속적으로 자원을 점유하고 있어야 하며, 이러한 서비스를 이용하기 위해 내부에 대규모의 시스템을 구축하고 지속적으로 운영해야하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터 분석에 필요한 자원을 효과적으로 사용하기 위해 클라우드 기반의 자원 관리와 연계하고 서비스 이용을 용이하게 하기 위해 단일 엔드포인트 기반의 빅데이터 분석 서비스 호출 구조를 설계하였다. 이를 통해 빅데이터 서비스 분석에 소요되는 자원 점유에 따라 동적으로 자원을 생성 관리하여 자원을 보다 효과적으로 이용할 수 있는지 테스트베드를 구축하여 서비스 이용 및 자원 사용을 효과적으로 하는지 확인하였다. 또한, 이를 통해 대규모 자원을 지속적으로 점유해야하는 빅데이터 분석 플랫폼의 자원사용에 대한 한계를 일부 해소하여 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 바이오뱅크(생명연구자원 소재은행)분야의 연구데이터 관리 및 서비스 동향을 고찰하고 시사점을 도출하는데 있다. 바이오뱅크 분야의 연구데이터 관리 및 서비스와 관련하여 해외 선진 사례를 프로그램과 서비스 모델측면에서 조사하였다. 조사된 프로그램과 서비스 모델은 ATCC(American Type Culture Collection), BIobank Data Sharing (MIABIS 2.0 Core), WDCM(World Data Center for Microorganism/Word Federation for Culture Collection)이다. 각각의 프로그램과 서비스 모델에서 시사점을 도출하였으며, 본 연구에서는 이를 기반으로 국내 생명연구자원 바이오뱅크 분야의 연구데이터 관리 및 서비스를 위한 시사점을 제시하였다.
디지털자원의 영구보존을 효율적으로 수행하기 위해서는 디지털자원의 고유의 속성과 변화를 설명해주는 지적 정보 즉 보존 메타데이터가 구조적으로 그리고 체계적으로 표기되어야 한다. 보존 메타데이터는 외부적/내부적 변화와 상관없이 사용자가보다 쉽게 원하는 진본 데이터에 접근하여 검색할 수 있도록 하며 관리자는 보다 효율적으로 정보자원을 관리하고 보존할 수 있도록 한다. 따라서 2002년 OAIS 참조모형(ISO 14721)이 보존 베타데이터 표준을 권고한 이후 외국의 여러 국가 디지털도서관에서는 각 나라의 실정에 맞게 보존 메타데이터 요소세트 개발에 노력해왔다. 우리나라도 디지털도서관의 실정에 적합한 보존 메타데이터를 개발해야 할 것이다. 본 연구는 먼저 OAIS가 권고한 정보모델과 디지털자원의 장기적 보존을 위해서 외국 도서관에서 개발된 보존 메타데이터 요소세트에 대해서 비교 분석하였고, 우리나라 대학도서관에서는 어떻게 보존 메타데이터를 구축하고 활용하고 있으며, 어떠한 보존 메타데이터 요소들이 대학도서관에 적합한지를 조사하였다. 이를 기반으로 하여 OAIS 참조모델이 권고하는 기본적 구조에 맞추어 우리나라 대학의 디지털도서관에 활용될 수 있는 디지털자원의 보존 메타데이터 요소세트를 제안하였다.
본 연구는 국가 교육 표준 메타데이터인 KEM을 기반으로 국내 대학에서 강의자원을 효과적으로 관리하고 재사용성을 높일 수 있는 강의자원 메타데이터 필수 요소 및 확장 요소를 제안하였다. 이를 위해 문헌 연구와 국내외 사례 분석, 그리고 국내 현황조사 방법을 이용하였다. 국내외 사례 조사 및 현황 분석을 통해 KEM의 요소를 기반으로 국내 대학의 현황을 반영하여 강의자원 메타데이터의 필수 요소와 확장 요소를 제안하였다. 필수 요소로는 69개 요소를 2개 수준으로 제안하였다. 제 1수준의 31개 요소들은 강의자원 관리를 위해 대학에서 공통적으로 사용해야하는 필수 항목이다. 제 2수준 필수 요소는 총 38개로, 강의자원 관리를 위한 핵심 요소는 아니지만, 개별 대학에서 이 요소를 필수 요소로 사용하도록 권고하였다. 확장 요소는 면담 조사 결과를 바탕으로 전체 6개 응답 기관 중 50% 이상에서 확장이 필요하다고 선택한 12개를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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