The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.11
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pp.87-96
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2021
Data-driven markets depend on access to data as a resource for products and services. Since the quality of information that can be drawn from data increases with the available amount and quality of the data, businesses involved in the data economy have a great interest in accessing data from other market players and sharing data with other stakeholders. Despite the growing need for access to data and evidence of the economic and social benefits, data access and sharing remains below its potential. Individuals, businesses, and governments often face barriers to data access, which may be compounded by the reluctance to share, including within and across sectors. To address these challenges, this paper focuses on finding possible solutions for a better data-sharing economy. This paper 1) Discusses opportunities and challenges of open data and the data-sharing economy, limitations of private sector data, and issues with open government data. 2) Introduces open government data initiatives and open governance networks initiatives. 3) Suggests possible solutions, including the governance and management, the legal and policy frameworks, and the technical standards for open data with proposing an open data governance model for the data-sharing economy.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.spc
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pp.25-38
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2022
Research data means data used or created in the course of research or experiments. Research data is very important for validation of research conducted and for use in future research and projects. Recently, convergence research between various fields and international cooperation has been continuously done due to the explosive increase of research data and the increase in the complexity of science and technology. Developed countries are actively promoting open science policies that share research results and processes to create new knowledge and values through convergence research. Communities to promote the sharing and utilization of research data such as RDA (Research Data Alliance) and COAR (Confederation of Open Access Repositories) are active, and various platforms for managing and sharing research data are being developed and used. OpenAIRE (Open Access Infrastructure for Research In Europe), a research data platform in Europe, ARDC (Australian Research Data Commons) in Australia, and IRDB (Institutional Repositories DataBase) in Japan provide research data or research data related services. Korea has been establishing and implementing a research data sharing and utilization strategy to promote the sharing and utilization of research data at the national level, led by the central government. Based on this strategy, KISTI has been building a Korean research data platform (DataON) since 2018, and has been providing research data sharing and utilization services to users since January 2020. This paper reviews the characteristics of DataON and how it is used for research by showing its applications.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.430-432
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2022
With the recent increase in interest in the open science movement in science and technology fields such as open access, open data, and open source, the movement to share and utilize publicly funded research products is materializing and revitalizing. In line with this trend, many efforts are being made to establish and revitalize a system for sharing and utilizing research data, which is a key resource for research in Korea. These efforts are mainly focused on collecting research data by field and institution, and linking it with DataON, a national research data platform, to search and utilize it. However, developed countries are building a system that can share and utilize not only such research data but also various types of R&D-related computing resources such as IaaS, PaaS, SaaS, and MLaaS. EOSC (European Open Science Cloud), ARDC (Australian Research Data Commons), and CSTCloud (China S&T Cloud) are representative examples. In Korea, the Korea Research Data Commons (KRDC) is designed and a core framework is being developed to facilitate the sharing of these computing resources. In this study, the necessity, concept, composition, and future plans of KRDC are introduced.
Data plays an ever greater part in the tourism industry. While the platform-based sharing of open public data, private-sector intermediary platforms, and the use of social media to understand consumer trends are already well recognized, more potential for innovation exists in sharing private data among organizations in Smart Tourism Destinations. Research into the factors enabling and hindering coopetition in this kind of data sharing platforms is still in the nascent stage of development. Our case study of Sapporo, a major Japanese city endeavouring to create itself as a Smart Tourism Destination, sheds light on the initial approaches to involve organizations to such a data sharing agreement. Founding on seven interviews with ten participants of Sapporo Smart City project organization (SARD), we derived enablers and impediments that promote coopetition in data sharing as part of Smart Tourism Destination development. We also present practical recommendations and future research opportunities for such initiatives.
This research focus on the effect of developers' participation structure in knowledge creation and knowledge sharing activities in open source software development projects. Based on preferential selection theory, hypotheses of relationship between a developers' concentration of knowledge creation/sharing activities and collaboration performance was derived. To verify the hypotheses, we use the Gini coefficient in the commit contribution of the developers (knowledge creation) and the centralization index in the repository issue network (knowledge sharing network). Using social network analysis, this paper calculates centralization index from developers in the issue boards in each repository based on data from 837 repositories in GitHub, a leading open source software development platform. As a result, instead of all developers creating and sharing knowledge equally, only a few of developers creating and sharing knowledge intensively further improve the performance of the open collaboration. In other words, a few developers predominantly providing commit and actively responding to issues raised from other developers enhance the project performance. The results of this study are expected to be used by developers who manage open source software project as a governance strategy, which could improve the performance of open collaboration.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.11
no.1
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pp.67-78
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2010
Background & Objectives: Current trend is that funding agencies require investigators to share their data with others. However, there is limited guidance how to access and utilize the shared data. We sought to determine what common data sharing practices in U.S.A. are, what data-related to adolescent health are freely available, and how we deal with the large dataset adopting the complex study design. Methods: The study included only research data-related to adolescent health which was collected in USA and unlimitedly accessible through the internet. Only the raw data, not aggregated, was considered for the study. Major keywords for web search were "adolescent", "children", "health", and "school". Results: Current approaches for public health data sharing lacked of common standards and varied largely due to the data's complex nature, large size, local expertise and internal procedures. Some common data sharing practices are unlimited access, formal screened access, restricted access, and informal exclusive access. The Inter-University Consortium for Political and Social Research and the Center for Disease Control and Prevention were the best data depository. "Data on the net" was search engine for the website providing data freely available. Six datasets related to adolescent health freely available were identified. The importance and methods of incorporating complex research design into analysis was discussed. Conclusion: There have been various attempts to standardize process for open access and open data using the information technology concept. However, it may not be easy for researchers to adapt themselves to this high technology. Therefore, guidance provided by this study may help researchers enhance the accessibility to and the utilization of the open source data.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.2
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pp.89-97
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2008
Today's manufacturing environment is becoming a distributed manufacturing process in which a unique and specialized technological background is required in specific domains rather than having a single company execute all the manufacturing processes. This phenomenon is especially true in the automotive industry, where the sharing of product data between companies is rampant; however, this kind of interoperability causes many problems. When each company has its own method of managing product data, the sharing of product data in a distributed environment is a major problem. A data translator module or a data mapping module had to be developed for the exchange of data in heterogeneous systems of product data management (PDM); moreover, this type of module must be continually changed and improved due to the fact that PDM systems change for many reasons. In addition, the growth in corporate partnerships deepens the burden of developing and maintaining this module and creates further data exchange problems due to the increasing complexity of the system. This paper introduces a way of exchanging product data among heterogeneous PDM systems through the use of OpenPDM, which is a kind of virtual data warehouse. The implementation of a PDM integrating system is also discussed with respect to the requirement for a logical integration of product data which are physically distributed.
As the recent research environment and research paradigm have become data-driven, Open Science, based on openness and sharing of public research results, has emerged as a global agenda for scientific research. National policies for sharing and re-use of research data from publicly-funded research are in effect globally. Therefore, in Korea, it is urgent to build policies and infrastructure for sharing and re-use of research data. In this paper, we investigate the current status of research data management of science and technology research institutes in Korea. We conducted in-depth interviews with researchers from 22 research institutes belonging to the National Research Council of Science & Technology, and 20 universities in Korea, asking about terms of creation management utilization of research data, willingness to share data, and needs for sharing and re-use of research data. From these interviews, we drew implications for open research data and future directions.
To cope with the rapid changes in the corporate environment, the creation of innovative output through various forms of collaboration have been discussed. For open collaborations, contributors who distribute to various countries and cultures are able to share knowledge via the internet without physical rewards or responsibilities. In this study, we focused on the open source software project, which is a representative open collaboration. We investigated the factors that affect the knowledge contribution of developers of various countries within the open collaboration platform. Specifically, we investigated the open collaborative nature of multi-culture developers by dividing cultures according to collectivism and individualism. We collected data on 26,604 developers using a python based web crawler for GitHub which is an open source software development platform, and conducted cross-cultural study. This paper contributes to the field of knowledge management by suggesting various impacts of antecedents such as hireability, and information exposure on knowledge sharing according to culture.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.34
no.4
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pp.59-79
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2017
This study analyzed the type, subject and open level of research data in the field of library and information science field shared by Figshare, and statistically analyzed the characteristics of data with relatively high recyclability. The results of the analysis showed that datasets and papers were most common data types, and open access and research data were the most common keywords of data, and that 70% of the data were published in a form that can not be processed mechanically such as pdf. As a result of analysis of the relationship between characteristics of research data and degree of sharing, open access areas such as APC (Article Processing Charge) were found to be most common in the subject. However in data type, gray literature such as paper found to be highly utilized rather than dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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