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검색어: 데이터관리계획, 검색결과: 6
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초록

과거에는 오픈 데이터에 공감한다 하더라도 이를 실천할 방법이 마땅하지 않았으나 요즈음은 디지털 형태의 연구데이터를 IT를 통해 공유하는 것이 어렵지 않은 상황이 되었다. 그러나 많은 연구자가 오픈 데이터를 시행하였을 때의 부작용과 추가 작업에 대한 부담을 느끼고 있고 이외 해결하여야 할 문제도 다소 있어, 오픈 데이터는 현재 기대만큼 활발히 수행되고 있지는 않다. 지구과학, 기상학 등 일부 학문 분야에서 활발하게 추진되고 있을 뿐 나머지 학문 분야에서는 오픈 데이터에 대하여 큰 관심을 보이지 않는 듯하다. 연구결과 해외의 학회, 비영리단체, 대학, 연구지원기관에서는 오픈 데이터를 공공의 이익 추구 차원에서, 주요 출판사에서는 오픈 데이터를 논문을 엄격하게 심사하기 위한 보완책 차원에서 추진하고 있었다. 오픈 데이터는 후속 연구를 이끌고 학문을 발전시키는 발판 역할을 한다는 점에서 중요하고 앞으로 나아가야 할 방향이라는 것은 분명해 보인다. 따라서, 국내에서도 해외의 사례를 충분히 고찰하고 정책에 반영함은 물론이려니와, 연구자, 대학, 도서관 모두 오픈 데이터의 필요성과 향후 전개될 상황에 관하여 관심을 갖고 보다 적극적으로 협력하여야 할 것이며, 이 연구는 이에 관한 구체적인 내용을 기술하였다.

Abstract

There were not many ways to share research data in the past, but modern information technology has allowed us to share these data. As data sharing has its side effects, researchers’ attitude and practice to sharing data vary by individual discipline. This study found that foreign learned societies, NGOs, universities and research funders support data sharing in a utilitarian perspective, while major publishers demand it so that other researchers can verify the data in peer review. It is important that open data policy should be settled down in near future for evoking further studies and encouraging progress in science. In order to establish data sharing successfully in Korea, efforts could be made by researchers, universities, academic libraries, and governments as well as the stakeholder. This study also proposed specific ways to perform it.

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한나은(한국과학기술정보연구원) 2023, Vol.40, No.1, pp.51-71 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.1.051
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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.

Abstract

This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.

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본 연구는 대학도서관의 연구데이터관리서비스 개발을 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 연구데이터관리서비스의 요소와 제공 수준을 알아보고, 국내에서 연구비 규모가 가장 큰 대학인 서울대학교 소속 연구자들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 연구자들의 연구데이터관리 및 공유와 이용, 서비스에 대한 요구를 분석하였다. 인터뷰 참여자들은 해외 연구비지원기관 또는 학술 저널에서 제시하는 데이터 공유 의무조항에 대한 인식과 이행 경험이 부족하고 데이터를 체계적으로 관리하는데 어려움을 겪고 있었다. 그러나 상당수의 연구자들이 데이터 관리 및 연구데이터관리서비스 관련 교육에 대한 필요성에 대해 동감하고 있었다. 이를 바탕으로, 연구데이터관리서비스를 교육서비스, 전문 컨설팅 서비스, 큐레이션 기술 서비스 요소로 나누어 각 요소별 이용자의 요구를 반영한 서비스를 제안하였다. 본 연구결과는 향후 국내 대학도서관 및 연구데이터관리서비스를 계획하고 있는 기관에서 서비스 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

This study aimed to develop Research Data Management (RDM) Services in a domestic university library of Korea. In this study, elements and levels of RDM services are examined and in-depth interview was conducted with university researchers affiliated in Seoul National University, which has the largest amount of research fund among universities in Korea. Interview was conducted to analyze their data management practices and needs of RDM services. Interview results show researchers’ lack of awareness toward Data Management Policy and data sharing obligations of funding agencies and academic journal publishers. Also, they had trouble managing research data systematically. However, many of the researchers understand the necessary of research data management and education of data management. Based on the interview result, service elements and contents are suggested for RDM services which is consisted of education services, professional consulting services, curation technical services. This study result will help to guide for the planning the future RDM service in university library of Korea.

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본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.

Abstract

This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.

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심원식(성균관대학교 문헌정보학과 교수) 2019, Vol.36, No.4, pp.227-251 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.4.227
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최근 우리나라에서도 관련 법개정을 통해 해외 국가의 연구비 지원기관 등에서 시행하고 있는 데이터관리계획 정책이 도입되었다. 본 연구는 앞으로 연구데이터의 공유 및 재사용을 지원할 수 있는 인프라와 지원 서비스를 개발함에 있어 참고가 될 수 있는 호주의 사례를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 호주의 연구비 지원기관, 연구데이터 전담기관, 대학도서관의 다양한 전문가와의 면담을 시행하고 관련 문헌을 조사하였다. 호주의 경우 연방 차원에서 2015년 제정된 Public Data Policy에 연구데이터를 공공데이터 범위에 포함시키고, 연구비 지원기관의 정책 가이드라인에 연구데이터의 체계적인 관리와 공유를 권장하고 있지만 의무규정은 아니다. 연구데이터 전담기관인 Australian National Data Service(ANDS)는 국가의 연구인프라 구축의 중요한 부분이며 연구데이터 인프라의 구축, 교육, 정책 지원, 소규모 연구개발사업 지원 등의 다양한 역할을 수행하고 있다. 호주 대학도서관은 연구데이터 관련 일부 자체 시스템을 제공하고 있으나 아직까지는 연구데이터와 관련된 주요한 수요는 없는 것으로 보인다. 호주 사례의 시사점으로는 연구데이터 관련 정책 수립에 있어서 높은 투명성과 예측가능성, 연구데이터 전담 기관 설립을 통한 전문적 인프라 구축 및 교육/홍보 기능 수행, 대학도서관의 데이터 역량 개발을 들 수 있다.

Abstract

In early 2019, Korea passed the law that introduced data management plan policy similar to those adopted by national funding agencies in other countries. In anticipation of developing research data infrastructure and support services, this study analyzed Australia’s relevant policies and policy instruments. A number of face-to-face interviews with the experts at the national funding agency, a national research data agency and a number of research libraries, along with focused literature analysis. In Australia, the 2015 Public Data Policy is applied to research data from publicly funded research. Research data management and sharing is recommended but not required by the national funding agency it its policy documents. Australian National Data Service(ANDS), Australia’s national research data agency, is an important component of the national research infrastructure. ANDS plays a wide range of roles including research data platform development, education and training, policy support, and funding agency for small-scale R&D. Some of the Australian research libraries have developed in-house systems for research data storage and publishing. However, there is no significant demand for research data service as yet. Lessons learned include the following: ensuring transparency and predictability of research data policies, establishing a dedicated agency responsible for research data platform development and training, and cultivating data capabilities at research libraries.

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공공 연구기금을 지원받아 산출된 연구 성과물을 온라인상에 디지털 형태로 공개하여 이용자가 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하는 오픈 사이언스 프로젝트가 해외에서 활발히 진행되면서, 미국 대학도서관에서는 이에 부응하는 연구지원 서비스에 관심이 증대되고 있다. OECD가 제시하는 오픈 사이언스 프로젝트 3대 이행 수단 중에서 ‘역량강화’는 도서관의 연구지원 서비스를 통해 효과적으로 준비할 수 있다. 이에 본 연구는 학술커뮤니케이션을 바탕으로 미국 13개 유수 대학도서관에서 시행하고 있는 연구지원 서비스 정책에 대해 최근 문헌과 웹사이트를 중심으로 살펴보았다. 이를 기반으로 미국 대학도서관의 연구지원 모범 서비스 사례를 소개하고 국내 19개 연구중심대학의 도서관 홈페이지와 관련 이해 당사자들의 의견을 분석하였다. 국내 대학도서관은 미국 대학도서관과 비교했을 때 오픈액세스나 연구 데이터관리 등에 대한 서비스 개발 경험과 전문성이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 미국 대학도서관의 우수 사례를 기반으로 국내 대학도서관의 학술커뮤니케이션 관련 연구지원 서비스 개선방안을 제시하였다. 본 연구결과는 대학도서관에서 오픈 사이언스 시대에 필요한 연구지원 서비스 계획 수립 시 기초자료로 활용될 수 있으며, 국제적으로 경쟁력 있는 연구지원 서비스를 도입하여 국내 연구자들의 연구력 향상에 도움이 될 수 있을 것이다.

Abstract

Open Science Project, which enables users to access and utilize public research results in a digital format, is being actively promoted overseas, and American university libraries are interested in research support service. Among the three OECD implementation measures, ‘capacity building’ can be effectively prepared through librarians’ research support services. Therefore, this study investigated the policy of research support service implemented in leading American 13 university libraries in preparation for the open science era focusing on the recent literatures and library websites. Based on the best cases of research support service of American university libraries, I analyzed the homepage of 19 domestic research universities’ library focusing on scholarly communication service and suggested improvements. In Korea, open access service and management of research data are lacking in terms of experience and expertise. This study result can be used as a basic reference when establishing the research support service plan needed in the open science era in the university library and can contribute to the improvement of the research ability of domestic researchers by introducing internationally competitive research support services.

정보관리학회지