- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
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.
초록
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
Abstract
A lot of accumulated data of many quantity exist within a institution or an organization, but most data is remained in form of standardization as each institution or organization. There are difficulty in exchange and share of information. New concept of knowledge information resource management to overcome this disadvantage was introduced, and the digitization of knowledge information resources to share and manage accumulated data is been doing. Specially, in science technic or education scholarship it, the tendency that importing XML to process necessary data to exchange and share of knowledge information resources structurally, and limitation of back for search and indexing or reusability is happened according as expression of great many mathematics used inside electron document of these sphere is processed to nonstructural data of image or text and so on. There is interest converged in processing of mathematics that use MathML to overcome this, and we require the solution to be able to process MathML easily and efficiently on structural document. In this paper, designed and implemented of XML document editing system which easy structural process of electronic document for knowledge information resources, and create and express MathML easily on structural document without expert knowledge about MathML.
초록
이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.
Abstract
This study is to present an analysis and activation plan for the effect of reuse of research data through investigation of researchers and reuse data on reuse of research data. To this end, 178 copies were analyzed based on the distribution and collection of surveys targeting academic researchers in the field of social science in Korea who have experience in calculating new research results by reusing research data. As a result, 1) Most researchers acquire reuse data through systems such as data repositories, data management systems, and research data DBs, and mainly reuse analysis data produced through experiments and observations. In addition, despite being a researcher who successfully reused research data, the awareness of research data sharing was low and did not share it in the face of various problems. 2) The reliability and validity of 10 factors derived through literature review and factor analysis (academic usefulness, research efficiency, researcher concerns, data vulnerability, direct effort, indirect effort, suitability for reuse, data completeness, data usefulness, and social conditions) were verified. 3) As a result of correlation analysis, research efficiency, social conditions showed a quantitative correlation with research data reuse intention, researcher concerns, data vulnerability, and direct effort showed a negative correlation with research data reuse intention. As a result of regression analysis, all of these factors had a significant effect on the intention to reuse research data, and in the order of research efficiency, social conditions, direct efforts, researchers’ concerns, and data vulnerability. Based on this, a plan to revitalize the reuse of research data was proposed.
초록
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.
초록
오픈과학의 흐름에서 데이터 공유와 재이용은 중요한 연구자의 활동이 되어가고 있다. 데이터 공유와 재이용에 관한 여러 논의 중에서 데이터학술지와 데이터논문의 발간이 가시적인 결과를 보여주고 있다. 데이터학술지는 여러 학문 분야에서 발간되고 있으며, 논문의 수도 점차 증가하고 있다. 데이터논문은 데이터 자체와는 다르게 인용을 주고 받는 활동이 포함되어, 따라서 이들이 형성하는 고유한 지적구조가 생겨나게 된다. 본 연구는 데이터학술지와 데이터논문이 학술커뮤니티에서 구성하는 지적구조를 규명하고자 Web of Science에 색인된 14종의 데이터학술지와 6,086건의 데이터논문과 인용된 참고문헌 84,908건을 분석하였다. 저자사항과 함께 동시인용분석과 서지결합분석을 네트워크로 시각화하여 데이터논문이 형성한 세부 주제 분야를 규명하였다. 분석결과, 저자, 저자소속기관, 국가를 추출하여 출현빈도를 살펴보면, 전통적인 학술지 논문과 다른 양상을 보인다. 이러한 결과는 데이터의 생산이 용이한 기관과 국가에 주로 데이터논문을 출간하기 때문이라고 해석될 수 있다. 동시인용분석와 서지결합분석 모두 분석도구, 데이터베이스, 게놈구성 등이 주된 세부 주제 영역으로 나타났다. 동시인용분석결과는 9개의 군집으로 형성되었는데, 특정 주제 분야로 나타난 영역은 수질과 기후 등의 분야이다. 서지결합분석은 총 27개의 컴포넌트로 구성되었는데, 수질, 기후 이 외에도 해양, 대기 등의 세부 주제 영역이 파악되었다. 특기할만한 사항으로는 사회과학 분야의 주제 영역도 나타났다는 점이다.
Abstract
In the context of open science, data sharing and reuse are becoming important researchers’ activities. Among the discussions about data sharing and reuse, data journals and data papers shows visible results. Data journals are published in many academic fields, and the number of papers is increasing. Unlike the data itself, data papers contain activities that cite and receive citations, thus creating their own intellectual structures. This study analyzed 14 data journals indexed by Web of Science, 6,086 data papers and 84,908 cited references to examine the intellectual structure of data journals and data papers in academic community. Along with the author’s details, the co-citation analysis and bibliographic coupling analysis were visualized in network to identify the detailed subject areas. The results of the analysis show that the frequent authors, affiliated institutions, and countries are different from that of traditional journal papers. These results can be interpreted as mainly because the authors who can easily produce data publish data papers. In both co-citation and bibliographic analysis, analytical tools, databases, and genome composition were the main subtopic areas. The co-citation analysis resulted in nine clusters, with specific subject areas being water quality and climate. The bibliographic analysis consisted of a total of 27 components, and detailed subject areas such as ocean and atmosphere were identified in addition to water quality and climate. Notably, the subject areas of the social sciences have also emerged.
초록
본 연구에서는 공공도서관의 서비스 프로그램 운영과정에서 생산된 ‘서비스 데이터’를 서지데이터와 연계하여 도서관 목록을 개선시키고자 하였다. 이를 위해 2015년에 우수 도서관으로 선정된 공공도서관 7곳을 대상으로 서비스 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 바탕으로 서지데이터와 서비스 데이터를 서지프레임워크를 적용하여 시범적으로 연계하고, 활용 가능한 인터페이스를 제안하였다. 본 연구결과는 1) 선별적이고 가치 평가가 포함된 서지데이터를 확보하고, 2) 장서의 생애주기 동안 서지데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있게 되며, 3) 체계적으로 관리되기 어려웠던 서지데이터의 보존성과 공유 가능성을 향상시킬 수 있으며, 4) 시맨틱웹 환경에서 외부 링크드 데이터를 추가적으로 연계할 수 있는 서지데이터 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to improve bibliographic data of public libraries by linking service data, which are produced out of library service programs. Service data collected from the seven award-winning public libraries were selected and analyzed. A Bibliographic Framework is used for linking bibliographic data and service data. Interfaces are also suggested for the two-way data linking. The results can be used to obtain 1) selective and value-added bibliographic data, 2) bibliographic data updated continuously throughout the lifecycle, 3) structured service data for preservation and sharing, and 4) bibliographic data linked to the additional external linked data.
초록
저널을 중심으로 한 학술커뮤니케이션의 문제는 저작권 문제라고 할 수 있다. 영리적 기관이 논문의 저작권을 배타적으로 양도받아, 원문데이터베이스를 구축할 경우 가격상승으로 인한 이용의 제한과 보존의 문제가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안으로 정보공유적 학술커뮤니케이션에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이 모델은 저자가 저작권을 가지되, 학술적이고 비영리적인 이용일 경우 해당 저작물을 자유롭게 이용할 수 있다는 공유적 라이센스를 채택하도록 하는 것이다. 따라서 도서관이 학술논문의 원문데이터베이스를 구축하고 자유롭게 이용시킬 수 있으며, 학술정보의 보존문제도 해결할 수 있을 것이다.
Abstract
The ownership of scholarly communication, i.e. copyright is very important to solve the problem of access to many academic journals in network environment. The purpose of this article is to give a conceptual model for the open access based scholarly communication. The main point of this model is for the authors of research paper to retain copyright on their works and to license the work whenever it is reproduced or redistributed for non-profit use with academic purpose. And library have to construct full text journal databases under this open access license.
초록
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Abstract
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
초록
자녀에게 부모의 관심과 돌봄은 성장하는 과정에서 매우 중요한 요건이지만 부모도 양육이 매우 생소하고 어려운 일이다. 양육과정에서 부모는 양육과 관련된 끊임없는 정보요구가 발생하며 이를 해결하기 위하여 개인 수준에서 학부모 간 모임이나 관계를 통해 정보를 획득하고자 노력하는데 이 과정에서 갈등 및 스트레스를 받는 경우가 종종 발생한다. 이에 본 연구는 학부모 간 소셜네트워크의 특성을 탐색하고 이러한 소셜네트워크 특성이 정보공유의도 및 정보공유만족도에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행 연구를 조사하여 설문지를 개발하였으며 어린이집 한 곳을 선정하여 학부모를 대상으로 설문조사를 실시하였고 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 소셜네트워크 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도간 관계는 상관관계를 가지지만 학부모 소셜네트워크의 특성과 정보공유의도, 정보공유만족도의 영향관계는 성립되지 않았으며, 도움을 주고자 하는 것보다 받고자 하는 의도가 높은 것으로 나타났다. 이에 학부모들의 정보요구 충족을 위한 정책 지원 방안과 지역 공공도서관의 역할 재고의 필요성을 제시하였다.
Abstract
Parents’ interest and care are very important for their children in the process of growing up, but parenting is also very unfamiliar and difficult for themselves. Parents constantly need information related to parenting, and in order to solve this problem, they try to obtain information through informal meetings or social relationships among parents at an individual level, which often brings up conflicts and stresses. Accordingly, the purpose of this study is to explore the characteristics of social networks among parents and to understand the influence of the network characteristics on information-sharing intention and information-sharing satisfaction. To this end, a survey questionnaire was developed based on previous studies and was administered among parents whose children are in a daycare center. Then, the data was analyzed using social network analysis (SNA) method. Findings indicate that the correlation among the social networks, the information -sharing intention, and the information-sharing satisfaction was significant, but the influence of the social networks on the information-sharing intention, and the information-sharing satisfaction was not established. It was also found that the intention to receive help was higher than the desire to help others. Policy suggestions to meet parents’ information needs and the need to reconsider the role of local public libraries were presented.
초록
본 연구는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발하고 있는 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 실제 이용할 국가과학기술연구회(NST) 산하 정부출연연구기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 연구데이터를 분석하기 위한 인프라와 서비스의 현황을 파악하고, KRDC 체계 구축과 관련한 연구데이터 관리자들의 인식을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 KISTI를 제외한 24개의 정부출연연구기관을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문조사에 응답한 15개 기관 중 후속 인터뷰에 동의한 9개 기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과, 대부분의 기관들이 관련 서비스를 제공하고 있었으며, 연구데이터 활용을 위한 통합 분석 프레임워크의 도입과 외부에 공개된 분석 SW를 사용할 수 있는 체제에 대한 제공 의향 역시 높은 것으로 나타났다. 한편 후속 인터뷰를 통해 각 기관별로 제공하는 분석 서비스의 외부 공개 현황을 파악해보았을 때, 매우 소수의 기관만이 이를 외부에 공개하고 있었다. 이러한 연구 결과를 분석해보면, 프레임워크를 통해 분석 인프라와 서비스가 제공될 경우 활용하고자 하는 수요가 있으나, 각 기관에서 보유하고 있는 분석 자원을 공개 및 공유하기 어렵다는 것을 알 수 있다. KRDC 체계 구축을 위해서는 연구 현장에서의 분석 인프라와 분석 서비스의 공유가 필수적인 만큼 연구 현장에서의 인식 전환, 나아가 제도적 변화가 필요하며, 후속 인터뷰에서 제시된 시스템의 편리성, 보안, 보상체계 등을 잘 고려하는 정책을 수립하기 위해 노력할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the current status of infrastructure and services for analyzing research data for research data managers at government-funded research institutions under the National Research Council for Science and Technology (NST) who will actually use the Korea Research Data Commons (KRDC), which is being developed by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) and to investigate the perceptions of research data managers related to the establishment of KRDC system. For the study, we conducted a survey targeting 24 government-funded research institutes, excluding KISTI, and interviewed research data managers from 9 of the 15 institutions surveyed who agreed to follow-up interviews. As a result of the survey, most institutions were providing related services, and their willingness to introduce an integrated analysis framework for the use of research data and provide a system for using externally released analysis software was also high. Meanwhile, when we investigated the external disclosure status of each institution’s analysis services through follow-up interviews, only a minimal number of institutions were disclosing them to the outside world. The findings reveal that there is a demand to utilize analysis infrastructure and services when provided through the framework. However, it is difficult to disclose and share the analysis resources held by each organization. In order to establish the KRDC system, it is essential to share research sites’ analysis infrastructure and services, and in addition, changes in the perception of research sites and institutional changes are necessary. Furthermore, there is a need to establish policies that consider the system’s convenience, security, and compensation system raised in the follow-up interviews.