연구데이터 관리 공유의 연구 패러다임 변화로 미국 및 유럽은 연구데이터 관리 의무화를 법제도화 하고 있으나 국내 연구현장은 인식부족과 인프라 미비로 연구데이터 관리지침 및 관리계획 등이 부재한 상황이다. 본 연구에서는 주요국가의 연구데이터 관리지침(미국 NISO DMP, 영국 UK 아카이브 DMP 등)을 조사하여 연구데이터 관리계획의 주요 단계를 도출하였다. 도출한 결과는 연구데이터 정책 계획 지원, 연구데이터 기술적 지원, 연구데이터 공유 활용 지원, 연구데이터 법적 매커니즘 지원, 연구데이터 교육 지원이다. 데이터 활용도가 가장 높은 생명공학분야 국내외 7개 기관의 연구데이터 공유 활용 사례를 연구데이터 관리 구성요소, 연구데이터 공유방법에 따라 비교 분석하였다. 유럽생물정보학연구소와 미국 국립생명공학정보센터는 연구데이터 공유 활용을 하고자 연구데이터 관리계획, 문서화, 데이터포맷, 데이터 저장, 공유 및 접근, 보존 등 관리를 위한 각 단계를 시행하고 있으나 국내의 경우 연구성과물 중 생물자원에 대한 제출만 이루어지고 있다. 연구데이터 관리계획(DMP)지원, 기술적 지원, 공유 활용 체계 지원, 법적 저작권 지원 등에 대한 가이드 및 매뉴얼 제작 배포로 국내 연구데이터 관리 및 공유 활용 대책을 연구데이터 관리계획 단계별로 마련해야 한다.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠더로 새롭게 부각되고 있다. OECD는 오픈 사이언스를 정책의제로 채택하고 있으며, 미국, 영국, 호주 등 세계 선진국에서는 공공자금이 투입된 연구과제로부터 생산된 연구데이터의 체계적인 관리와 쉬운 접근, 재사용을 통한 가치 창출을 위해 데이터 관리 계획(Data Management Plan)을 비롯한 오픈 연구데이터 정책을 적극적으로 시행하고 있다. 하지만 국내에서는 연구데이터를 공유 활용하기 위한 법제도적 기반과 관련 인프라가 아직 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 오픈 연구데이터를 위한 세계 각국의 정책 동향을 소개한다. 그리고, 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 조사한 연구데이터 생산, 관리, 활용 현황과 데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 살펴본다.
본 연구는 공공데이터 품질관리 모델, 빅데이터 품질관리 모델, 그리고 연구데이터 관리를 위한 데이터 생애주기 모델을 분석하여 각 품질관리 모델에서 공통적으로 나타나는 구성 요인을 분석하였다. 품질관리 모델은 품질관리를 수행하는 객체인 대상 데이터의 특성에 따라 생애주기에 맞추어 혹은 PDCA 모델을 바탕으로 구축되고 제안되는데 공통적으로 계획, 수집 및 구축, 운영 및 활용, 보존 및 폐기의 구성요소가 포함된다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 대상으로 한 품질관리 프로세스 모델을 제안하였는데, 특히 연구데이터를 대상 데이터로 하여 서비스를 제공하는 연구데이터 서비스 플랫폼에서 데이터를 수집하여 서비스하는 일련의 과정에서 수행해야하는 품질관리에 대해 계획, 구축 및 운영, 활용단계로 나누어 논의하였다. 본 연구는 연구데이터 품질관리 수행 방안을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
본 연구는 국내외 대표 국가 리포지터리들을 대상으로 학문지원시스템으로서의 역할 수행을 위해 각 리포지터리들의 연구데이터 관리 체계를 살펴보았다. 이를 위하여 한국, 미국, 영국, 호주, 네덜란드의 대표 연구기관 홈페이지에서 제공되는 연구데이터의 메타데이터 현황을 내용분석의 방법을 통해 조사 분석하였다. 즉 연구데이터를 KRM의 표현체 분류 기준에 따라 '단행본군', '보고서군' 등 10종으로 분류하고, 연구데이터 분류별 메타데이터의 적용 현황을 분석하였다. 분석 결과에 따라 학문지원시스템으로서 연구데이터 관리의 문제점과 표준 개발의 개선점을 제시하였다.
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.
데이터 중심의 연구환경으로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 국내 대학도서관에서도 대학의 연구자를 지원하기 위한 연구데이터 관리 서비스 구축 및 운영을 준비하고 있다. 본 연구는 과학기술특성화 대학도서관에서 연구자를 지원하기 위한 연구데이터 관리 서비스를 제안하고자 설계되었다. 해당 서비스를 제안하기 위하여 해외 및 국내 과학기술특성화 대학 중 11곳을 선택하여 해당 기관의 연구데이터 관리 서비스를 분석하였다. 분석 결과, 연구데이터 관리, 전자 연구노트 그리고 RDM 교육으로 핵심 카테고리를 도출하였으며 특히, '연구데이터 관리' 카테고리는 DMP, 데이터 수집, 데이터 관리, 데이터 보존, 데이터 공유 및 출판, 데이터 재사용, 인프라 및 도구 그리고 RDM 가이드 및 정책으로 구성하였다. 본 연구 결과는 과학기술특성화 대학도서관에서 연구데이터 관리 서비스를 도입하고 운영하는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 대학구성원의 연구데이터 관리 및 공유에 대한 인식과 경험을 파악하고, 대학구성원을 위한 효과적인 연구데이터 관리 방안을 마련하기 위해서 고려해야 할 주요 사항들을 탐색하는데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 연구데이터 관리 및 공유의 주요 쟁점을 정리하였고, 이를 바탕으로 대학구성원을 대상으로 연구데이터 관리·공유에 대한 인식 및 경험을 묻는 설문조사를 실시하였다. 조사로부터 얻어낸 결과를 종합하여 연구데이터에 대한 인식, 연구데이터 관리에 대한 인식 및 경험, 연구데이터 공유·공개에 대한 인식 및 경험 측면의 시사점을 정리하였다. 본 연구는 장기적으로 수행되어야 할 연구데이터 관리 정책 및 서비스 개발 연구의 초석을 다졌다는 점에서 의의가 있다.
연구데이터의 연구의 정확성이나 신뢰성 확보를 위한 정보적 가치, 연구의 재현 또는 검증, 재사용 가능성을 연구데이터에 대한 체계적 관리가 강조되고 있다. 표준 메타데이터는 연구데이터 생산, 관리, 구조화, 기탁된 데이터 추출에 핵심 역할을 수행할 것이다. 연구데이터는 연구, 연구데이터, 데이터셋, 파일 등 다양한 계층적 관계를 가지고 있으며, 인용 및 연구성과 등의 엔터티와 연계되어 있다. 이에 본 연구에서는 연구데이터 관리를 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 한다. NTIS 사례를 제시하여 연구의 적용가능성을 제시하였다. 이를 위해 기존 연구데이터 관련 선행연구, 메타데이터 표준의 분석, 연구데이터 리포지터리 사례조사를 실시하였다.
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.
본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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