오픈 사이언스 운동의 활성화로 인해 다양한 연구 관련 자원들 간의 상호 운용성 확보를 위한 노력이 활발해지고 있다. 특히, 글로벌 연구데이터 커먼즈(Global Open Research Commons) 모델 개발 관련 표준화 활동이 세계 최대 연구데이터 커뮤니티인 RDA(Research Data Alliance)의 주도로 진행되어 왔고, 최근에 GORC Working Group 에서 버전 1.0 모델을 오픈하였다. 이에 이 모델에 대해 살펴보고 국내의 연구데이터 커먼즈인 KRDC(Korea Research Data Commons)와 비교 및 시사점을 논하고 향후 연구 방향을 소개한다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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