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검색어: research data management, 검색결과: 41
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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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초록

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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최근 연구데이터가 국가자산이라는 인식의 확산으로 원시데이터 관리 및 재사용의 필요성이 이슈이다. 본 연구에서는 데이터의 체계적인 관리를 위해, 스키마 클래스를 상속하는 방식의 메타데이터 설계 모델과 상속을 통해 생성된 스키마 객체들을 대상으로 메타데이터 통합 검색 모델을 제안하였다. 스키마 클래스를 상속한 스키마 객체가 데이터 컬렉션에 1대1의 관계를 갖도록 데이터 아키텍처를 설계하였으며, 제안된 모델의 검증을 위해서 가상 스키마 클래스 및 객체가 시스템적으로 구현 가능함을 증명하였다. 본 연구에서 제안하는 스키마 클래스 상속 및 통합검색 모델은 일반적으로 사용되는 ‘하향식 계층 모델’의 단점을 극복하는 모델로서, 정부 기관에서 생산되는 데이터를 독립적으로 관리하는데 활용될 수 있다고 사료된다.

Abstract

The necessity of the raw data management and reuse is issued by diffusion of the recognition that research data is a national asset. In this paper, a metadata design model by schema class inheritance and a metadata integrated search model by schema objects are suggested for a structural management of the data. A data architecture in which an schema object has an 1:1 relation to the data collection was designed. A suggested model was testified by creation of a virtual schema class and objects which inherit the schema class. It showed the possibility of implement systematically. A suggested model can be used to manage the data which are produced by government agencies because schema inheritance and integrated search model present way to overcome the weak points of the ‘Top-dow Hierarchy model’ which is being used to design the metadata schema.

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채현수(연세대학교) ; 전정현(연세대학교 문헌정보학과) ; 김기영(연세대학교) ; 이지연(연세대학교) 2021, Vol.38, No.4, pp.173-198 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.4.173
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본 연구는 대학구성원의 연구데이터 관리 및 공유에 대한 인식과 경험을 파악하고, 대학구성원을 위한 효과적인 연구데이터 관리 방안을 마련하기 위해서 고려해야 할 주요 사항들을 탐색하는데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 연구데이터 관리 및 공유의 주요 쟁점을 정리하였고, 이를 바탕으로 대학구성원을 대상으로 연구데이터 관리․공유에 대한 인식 및 경험을 묻는 설문조사를 실시하였다. 조사로부터 얻어낸 결과를 종합하여 연구데이터에 대한 인식, 연구데이터 관리에 대한 인식 및 경험, 연구데이터 공유․공개에 대한 인식 및 경험 측면의 시사점을 정리하였다. 본 연구는 장기적으로 수행되어야 할 연구데이터 관리 정책 및 서비스 개발 연구의 초석을 다졌다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

The study aims to understand university constituents’ perceptions and experiences of research data management and sharing then explore the critical factors for establishing effective research data management plans. The literature review enabled summarization of the significant issues regarding research data management and sharing. In addition, the follow-up survey revealed the university constituents’ perceptions and experiences about research data management and sharing. This study has significance because it laid the foundation for long-term research data management policies and services development.

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김성욱(전북대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 김선태(전북대학교 문헌정보학과) 2020, Vol.37, No.3, pp.77-106 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.3.077
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본 연구에서는 학제 간 연구가 가장 활발하고 응용가능성이 가장 높은 응집물질물리분야의 연구데이터를 체계적으로 관리하기 위한 개선방안을 제안하였다. 이를 위해 연구데이터 관리 도구인 Data Asset Framework (DAF)와 데이터 공유 및 재사용을 위한 FAIR원칙을 바탕으로 설문 내용을 구성하여 14명의 연구자를 대상으로 응집물질물리분야의 연구데이터 관리 현황을 수집하였다. 수집된 데이터는 설문에 응답한 연구자의 특성 및 기초정보, 데이터 보존 및 관리, 데이터 공유 및 접근에 관한 데이터로 구성되었다. 수집된 설문결과를 분석하여 응집물질물리분야의 연구데이터 특징과 데이터 수집과 생산, 데이터 보존과 관리, 데이터 공유 및 접근에 대한 9가지 문제점을 도출하였으며, 각 측면에서 도출된 문제점에 대한 개선방안을 제언하였다.

Abstract

In this study, we proposed a method to systematically manage research data in the field of condensed matter physics, which is the most active and interdisciplinary field. In the course of the research, a questionnaire was conducted for researchers in the field of condensed matter physics. The questionnaire was constructed based on the research data management tool Data Asset Framework (DAF) and the FAIR principle for data sharing and reuse. The current status of research data management in the field of aggregated material physics was collected from 14 researchers. The collected data consisted of data on the characteristics and basic information of researchers who answered the questionnaire, data preservation and management, and data sharing and access. By analyzing the collected questionnaire results, nine problems were drawn about the characteristics of research data in the field of aggregate material physics, data collection and production, data preservation and management, data sharing and access. In this study, suggestions were made to improve the problems derived from each aspect.

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본 연구에서는 북미에서 연구데이터 관리 서비스를 제공하는 121개 대학도서관 중 연구데이터 관리 교육 프로그램을 제공하는 51개 기관을 대상으로 제공되는 교육 프로그램의 내용을 12개 데이터 리터러시 세부 역량에 기반을 두어 분석하고 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 내용 분석을 위해 집합 교육 프로그램의 제목 317개와 온라인 튜토리얼의 상위 목차 제목 42개를 수집하였으며 선행연구에서 제시된 12개 데이터 리터러시 세부 역량에 따라 코딩을 수행하였다. 집합 교육 프로그램 중에서는 데이터 처리 및 분석 역량에 대한 교육 프로그램이 가장 많은 것으로 나타났으며, 가장 많은 수의 기관에서 데이터 관리 및 조직 역량에 대한 교육을 제공하고 있었다. 데이터 시각화 및 표현은 집합 교육 프로그램 중에서 세 번째로 많이 다루어지는 역량이었다. 그러나 나머지 9개 역량에 대한 교육 프로그램은 매우 적은 것으로 나타나 교육 프로그램 내용이 특정 역량에 집중되어 있음을 알 수 있다. 집합 교육 없이 자체 개발한 온라인 튜토리얼을 제공하는 기관은 5곳이었으며 목차 제목을 분석한 결과 데이터 보존, 윤리 및 데이터 인용, 데이터 관리 및 조직 역량에 대한 교육 내용을 중점적으로 다루고 있어 집합 교육 프로그램에서 강조되는 역량과 차이를 보였다. 효과적인 연구데이터 관리 교육 프로그램 운영을 위해서는 대학도서관 사서들이 전통적으로 교육하고 강조해왔던 역량뿐만 아니라 데이터 처리와 분석, 데이터 시각화와 표현 등 연구자들의 연구 결과 도출에 필요한 데이터 리터러시 세부 역량에 대한 이해와 지원이 요청된다. 또한 연구데이터 관리 서비스와 관련된 사서들의 계속 교육을 지원하는 교육 자원의 개발도 필요할 것이다.

Abstract

This study aimed to analyze the content of Records Data Management (RDM) training programs provided by 51 out of 121 university libraries in North America that implemented RDM services, and to provide implications from the results. For the content analysis, 317 titles of classroom training programs and 42 headings at the highest level from the tables of content of online tutorials were collected and coded based on 12 data literacy competencies identified from previous studies. Among classroom training programs, those regarding data processing and analysis competency were offered the most. The highest number of the libraries provided classroom training programs in relation to data management and organization competency. The third most classroom training programs dealt with data visualization and representation competency. However, each of the remaining 9 competencies was covered by only a few classroom training programs, and this implied that classroom training programs focused on the particular data literacy competencies. There were five university libraries that developed and provided their own online tutorials. The analysis of the headings showed that the competencies of data preservation, ethics and data citation, and data management and organization were mainly covered and the difference existed in the competencies stressed by the classroom training programs. For effective RDM training program, it is necessary to understand and support the education of data literacy competencies that researchers need to draw research results, in addition to competencies that university librarians traditionally have taught and emphasized. It is also needed to develop educational resources that support continuing education for the librarians involved in RDM services.

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김성훈(성균관대학교 문헌정보학과) ; 오삼균(성균관대학교 문헌정보학과) 2018, Vol.35, No.2, pp.141-165 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2018.35.2.141
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초록

본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.

Abstract

The purpose of this study is to determine crucial factors of consideration in ensuring the successful implementation of research data management services. The study begins by extracting a range of service areas from their equivalent in existing research on data management services. It then collects relevant information via e-mail survey from eight individuals respectively overseeing research data management services at six university libraries and one institution located throughout the United States, Germany, and Australia. Having originated in overseas cases, the resulting factors of consideration were reviewed by domestic experts in research data management services. The finalized areas of research data management services consist of nine categories. The crucial factors of consideration in RDM services are connection between research services and research data management services; national/university-level/institutional agreements; metadata entry personnel and required elements; strategies for the provision of specialized staff; major service area selection through user demand analysis; effective linkage between research data and research results; and close cooperation with users and related organizations.

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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.

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한나은(한국과학기술정보연구원) ; 서수정(한국과학기술정보연구원) ; 엄정호(한국과학기술정보연구원) 2023, Vol.40, No.3, pp.77-98 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.3.077
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본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.

Abstract

Large Language Models (LLMs) are becoming the major trend in the natural language processing field. These models were built based on research data, but information such as types, limitations, and risks of using research data are unknown. This research would present how to analyze and evaluate the LLMs that were built with research data: LLaMA or LLaMA base models such as Alpaca of Stanford, Vicuna of the large model systems organization, and ChatGPT from OpenAI from the perspective of research data. This quality evaluation focuses on the validity, functionality, and reliability of Data Quality Management (DQM). Furthermore, we adopted the Holistic Evaluation of Language Models (HELM) to understand its evaluation criteria and then discussed its limitations. This study presents quality evaluation criteria for LLMs using research data and future development directions.

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문정희(전남대학교) ; 장우권(전남대학교) 2008, Vol.25, No.3, pp.297-320 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2008.25.3.297
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시대적으로 역사적 기록물과 지역의 향토자료가 중요하게 부각되고 있다. 향토자료의 수집과 체계적인 관리가 절실한 상황에서 현재 수집된 자료들이 어떻게 관리되고 있는지에 대한 연구가 필요하다. 이 글의 목적은 향토자료를 생산하고 관리하는 지방문화원의 향토자료 관리 실태를 조사하고 분석하여, 그 결과 나타난 문제점을 토대로 바람직한 향토자료 관리를 위한 대안을 제시하고자 하였다. 그 결과, 지방문화원에서 향토자료 관리는 열악한 인력과 재정적인 문제로 향토자료의 체계적인 자료수집과 관리가 이루어지지 못하고 있다. 또한 지자체의 향토자료의 인식의 정도가 달라 문화원마다 향토자료 관리정도의 편차가 심하며, 문화원의 발간사업이 지역민의 생활보다는 지역 권력사에 치중되어 풍부한 지역사를 담지 못하거나 이를 교육과 문화콘텐츠 제작에 제대로 활용하지 못하는 것으로 나타났다.

Abstract

Although the native local data is being deemed important in the age where historical records are regarded as important, currently it is hard to find out detailed actual state of local data, because it is now being collected and managed by many institutions and individuals. This study is aimed at surveying the current state of management of native local data possessed by local cultural center, one of institutions that produce and manage local data, and suggesting a desired alternative idea of cultural center for management of native local data, through the problems found by the research. As the result, the current state of data management of the local cultural center are as follows: First, local data management in the local cultural center as the problem in poor surroundings and a financial question get local data-related education make systematic data collection and management unavailable. Second, local data depends on the extent of its awareness of it, each and every cultural center shows a significant deviation in the extent of execution of local data-related project. Third, even though the publication business of the cultural center is being lively executed, it attaches importance to the history of local authority rather than to the residents’ life, and it should not be supplemented in applying it to education and production of cultural contents.

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김희정(국제백신연구소(IVI)) 2010, Vol.27, No.2, pp.117-127 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2010.27.2.117
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Abstract

In this study, the author examined medical information management research trends in abroad and Korea from the perspectives of library and information science. LISA was used to collect research data in abroad from 2007 to 2010 (a total of 225 research articles). Korean studies were investigated using DBPIA to compare research trends. Content analysis results based on subject category show that research in abroad increased consistently and electronic resources and collection-related subjects were frequently studied. In Korea, the electronic resources and collection-related research proportion was also high, and much research was done in the areas of bibliometrics. However, medical information management researches did not increase in Korea between 2000 and 2010.

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