연구의 성과와 과정을 개방하는 오픈 사이언스가 강조되면서 전 세계적으로 연구 과정 중 생산된 연구데이터에 대한 접근성을 제고하려는 노력이 활발히 전개되고 있다. 국내에서도 연구데이터의 체계적인 관리와 공유, 활용을 위해 국내 대학에서 데이터관리계획(Data Management Plan, DMP) 서비스에 대한 논의가 시작되고 있다. 이에 본 연구에서는 사례 조사를 통해 해외 대학도서관에서 제공하고 있는 DMP 서비스의 현황을 살펴보고 국내 대학도서관의 연구데이터 및 연구지원서비스 담당자와의 인터뷰를 통해 DMP 서비스에 대한 의견과 요건을 확인하였다. 이를 통해 국내 대학도서관에서 DMP 서비스를 제공하고자 할 때 고려해야 할 사항을 정책 수립, 서비스 운영 및 인식 개선의 측면에서 제안하였다.
최근 국내의 출연연을 중심으로 DMP 작성 및 제출이 점차적으로 의무화되고 있다. 그러나 DMP 작성이 서면 또는 자유 텍스트로 기술되다 보니 표준 및 형식 그리고 관리 측면에서 비표준화 및 불충분한 작성으로 인하여 연구데이터 관리를 제대로 설명하지 못하는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기계가 자동으로 생성하고 유지할 수 있는 기계가독형 DMP에 대하여 사례조사를 진행하였으며 maDMP를 적용할 수 있는 방안에 대해서 제안하였다. 조사된 maDMP 사례에는 RDCS, Argos, Haplo Repository 그리고 DMap을 포함하였다. 또한 maDMP를 적용할 수 있는 방안으로 영구 식별자의 사용, 통제어휘 적용 그리고 온톨로지와 같은 시멘틱 기술의 적용을 들 수 있다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권1호
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pp.7-20
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2020
For research data to be shared without legal, financial and technical barriers in the Open Science era, data repositories must have the functional requirements asked by DMP and CoreTrustSeal. In order to derive functional requirements for the data repository, this study analyzed the Data Management Plan (DMP) and CoreTrustSeal, the criteria for certification of research data repositories. Deposit, Ethics, License, Discovery, Identification, Reuse, Security, Preservation, Accessibility, Availability, and (Meta) Data Quality, commonly required by DMP and CoreTrustSeal, were derived as functional requirements that should be implemented first in implementing data repositories. Confidentiality, Integrity, Reliability, Archiving, Technical Infrastructure, Documented Storage Procedure, Organizational Infrastructure, (Meta) Data Evaluation, and Policy functions were further derived from CoreTrustSeal. The functional requirements of the data repository derived from this study may be required as a key function when developing the repository. It is also believed that it could be used as a key item to introduce repository functions to researchers for depositing data.
과학기술분야 연구기관의 연구기록물은 연구개발사업 생애주기 전반에 걸친 설명책임을 이행하기 위한 핵심기록이다. 따라서 연구기록물은 체계적으로 관리되고, 보존되어 공유될 수 있어야 한다. 이 연구는 연구기록물 관리 방안으로 DMP의 적용 효용성을 분석하였다. 그 결과, 생산 이전단계에서의 연구기록물 관리의 필요성과 연구개발사업과 연구기록물간의 관계정보 관리의 중요성을 발견하였다. 이를 바탕으로 과학기술분야 연구기관에서 연구기록물 관리에 활용할 수 있도록 DMP를 적용하여 '연구기록물 관리계획(RRMP)'을 제안하였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권4호
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pp.20-28
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2020
In this study, the RDA DMP Common Standard (RDCS), a data model for implementing a machine actionable Data Management Plan (maDMP), was analyzed in four aspects. First, the twelve class models proposed by RDCS were analyzed. Second, whether the DMP attribute was included in the class attribute was analyzed. Third, we analyzed the namespace used for RDCS properties. Fourth, the values and identifiers used in RDCS properties were analyzed. As a result of the analysis, four directions for improvement were derived. First, it is necessary to add an academic record class to describe information such as papers and reports, which are representative academic documents. Second, the primary research institution, responsibility, resources, option attribute, and additional attributes are needed to describe the researcher's affiliation information. Third, it is necessary to additionally use a namespace such as Friend of a Friend that can be used universally. Fourth, the use of digital object identifier should be considered to identify academic literature.
데이터의 가치 증대, 연구 방법의 패러다임 변화 그리고 오픈 사이언스 등의 구체적 발현은 연구가 더 이상 기존의 학술지와 같은 텍스트 중심이 아닌 데이터 기반으로 전환되고 있음을 나타내고 있다. 본 연구에서는 아직 국내 연구가 미흡한 연구 데이터 관리 및 서비스를 위한 핵심요소와 해당 기능적 요건을 도출하기 위하여 DCC, ICPSR, ANDS 그리고 DataONE에 대한 서비스를 분석하였다. 분석 결과 도출된 핵심 요소는 'DMP 작성지원', '데이터 기술', '데이터 저장', '데이터 공유 및 접근', '데이터 인용' 그리고 '데이터 관리 교육' 등이다. 또한 도출된 핵심 요소에 기능적 요건을 제시함으로써 향후 실질적으로 RDM 서비스를 구축 및 운영하고자 할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것이다.
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 디지털 기술의 발전으로 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화하고 있다. 연구데이터의 국가적 관리와 활용은 연구의 투명성과 효율성을 제고하고, 나아가 데이터 기반으로 급변하는 사회에 대비하기 위한 필수 요소이다. 주요 선진국에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 공유·활용을 위한 정책과 인프라 구축이 적극적으로 추진되고 있다. 국내에서도 2019년 국가연구개발과제 제안시 데이터 관리 계획을 제출하도록 관련 규정이 개정되었다. 데이터 관리 계획 제도가 효과적으로 실행되고 지속성을 유지하기 위해서는 연구자에게 다양한 지원 여건이 필요하다. 또한 데이터 관리 계획 가이드라인과 이행 절차는 국가 또는 기관 차원의 연구데이터 관리·활용을 위해 필수적이다. 이 연구에서는 데이터 관리 계획의 개요와 국내의 추진 현황 및 이슈를 살펴보고, 작성 가이드라인과 체크리스트, 적용프로세스, 그리고 연구기관에서의 이행방안을 제시한다.
연구 데이터 관리(Research Data Management: RDM)는 연구데이터를 생산, 수집, 이용, 보전하는데 있어 방향을 제시하고 지원하는 인력, 정책, 자원 및 기술을 포괄하는 시스템이다. RDM은 연구비 신청시 작성하는 DMP(Data Management Plan)의 작성지원, 데이터 컬렉션과 리파지토리 구축, 연구 데이터의 디지털 보전과 유통 등을 포함하는 광범위한 활동들로 구성된다. 선진국의 경우 각 기관들이 RDM을 위한 시스템과 관련 조직을 구성하여 운영하고 있으나 우리나라의 경우에는 연구 데이터에 관한 인식수준이 낮아 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 각 조직의 현실에 적합한 연구데이터 관리체계 구축방안을 제안한다. 특히, 최근들어 각 분야마다, 조직마다 빅데이터의 생성과 관리를 위한 빅데이터 플랫폼 구축이 급증하고 있어 이를 조직내 RDM 구축에 반영할 필요가 있다. 또한 블록체인 기술을 활용하여 연구자의 데이터 주권 확보를 지원하고, 데이터 프로비넌스 보장과 P2P 방식의 분산 RDM 구축 방안도 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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