본 발표에서는 KISTI에서 현재 구축하고 있는 인체 데이터의 현황과 인체 데이터를 포함한 과학 데이터 리파지터리의 구축과 활용에 대한 전반적인 내용을 소개한다. 인체 데이터는 인체 절단면 영상을 중심으로 한 Visible Korean 데이터와 CT, MR 영상과 인체 뼈대 물성을 중심으로 한 Digital Korean 데이터로 나누어지며 이들 데이터의 제작 과정과 활용 내용을 주로 소개한다. 과학 데이터 리파지터리 구축 내용은 현재 국가의 연구개발 예산으로 수행되고 있는 연구과제에서 생성된 다양한 과학 데이터들을 국가적 차원에서 수집, 관리, 유통시키기 위해 기관별 또는 분야별로 과학데이터센터를 육성하고 이를 거점으로 하여 국내의 과학데이터가 수집, 관리, 유통, 활용될 수 있도록 국가적 과학데이터 관리체계를 구축한다. 또한 이렇게 수집된 과학데이터의 활용을 위해 연구자들이 데이터 기반의 연구 과제를 수행할 수 있도록 데이터 기반의 첨단 연구 환경을 구축하고 연구에 필요한 S/W, H/W 및 기타 필요한 IT 기반의 요소기술들을 개발, 지원한다. 또한 KISTI가 제작 주체가 되어 생산한 상기의 인체 데이터뿐만 아니라 의료 관련 분야의 연구 현장에서 생산되고 있는 다양한 인체 데이터를 수집, 관리, 공유할 수 있도록 인체 데이터 리파지터리를 구축하기 위해 Visible Korean, Digital Korean 데이터를 포함한 다양한 의료 데이터의 리파지토리를 설계하고 이러한 의료 데이터 기반 연구의 활성화 및 데이터 리파지터리의 활성화를 위한 정부 및 분야별 커뮤니티 차원의 다양한 대책들을 소개한다.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심(Data-Driven)으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠다로 새롭게 부각되고 있다. 해외에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 과학데이터의 공유 활용을 위한 정책이 적극적으로 시행되고 있어, 국내에서도 '오픈 연구데이터'를 위한 정책과 인프라 구축이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 국내 과학기술 분야 연구기관의 과학데이터 생산, 관리, 활용 현황을 조사했다. 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 과학데이터 생산, 관리, 활용현황, 과학데이터 공유 활용 참여 의지, 과학데이터 공유 활용 요구사항 등 5개 관점의 심층인터뷰를 실시했다. 이를 기반으로 과학데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 도출했다.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠더로 새롭게 부각되고 있다. OECD는 오픈 사이언스를 정책의제로 채택하고 있으며, 미국, 영국, 호주 등 세계 선진국에서는 공공자금이 투입된 연구과제로부터 생산된 연구데이터의 체계적인 관리와 쉬운 접근, 재사용을 통한 가치 창출을 위해 데이터 관리 계획(Data Management Plan)을 비롯한 오픈 연구데이터 정책을 적극적으로 시행하고 있다. 하지만 국내에서는 연구데이터를 공유 활용하기 위한 법제도적 기반과 관련 인프라가 아직 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 오픈 연구데이터를 위한 세계 각국의 정책 동향을 소개한다. 그리고, 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 조사한 연구데이터 생산, 관리, 활용 현황과 데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 살펴본다.
저품질의 데이터는 데이터양이 증가함에 따라 조직의 시스템 관리비용을 증가시키는 문제점을 야기 시킨다. 이에 KISTI에서는 고품질의 데이터 확보를 위해 데이터 품질관리 활동을 수행하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 다루고 있는 국가R&D정보에 대한 데이터표준 관리시스템에 대하여 알아본다. 구축된 시스템 활용을 통하여 일관성 있는 데이터 표준관리가 가능할 것으로 기대한다.
데이터 중심의 연구환경으로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 국내 대학도서관에서도 대학의 연구자를 지원하기 위한 연구데이터 관리 서비스 구축 및 운영을 준비하고 있다. 본 연구는 과학기술특성화 대학도서관에서 연구자를 지원하기 위한 연구데이터 관리 서비스를 제안하고자 설계되었다. 해당 서비스를 제안하기 위하여 해외 및 국내 과학기술특성화 대학 중 11곳을 선택하여 해당 기관의 연구데이터 관리 서비스를 분석하였다. 분석 결과, 연구데이터 관리, 전자 연구노트 그리고 RDM 교육으로 핵심 카테고리를 도출하였으며 특히, '연구데이터 관리' 카테고리는 DMP, 데이터 수집, 데이터 관리, 데이터 보존, 데이터 공유 및 출판, 데이터 재사용, 인프라 및 도구 그리고 RDM 가이드 및 정책으로 구성하였다. 본 연구 결과는 과학기술특성화 대학도서관에서 연구데이터 관리 서비스를 도입하고 운영하는데 도움이 될 것이다.
데이터가 기업 및 기관 활동의 중요한 자산으로 인식이 높아지고 있지만 저 품질 데이터로 인한 막대한 손실과 비용의 증가는 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 교육과학기술부와 KISTI에서 2007년부터 범부처 차원에서 수행중인 국가R&D 정보자원의 데이터 품질관리를 위해 각 부처와 협의하고 수행해 온 국가R&D 데이터 품질관리 체계 수립과 포털 사이트 구축에 관하여 알아본다. 범부처 국가R&D정보 자원의 데이터 품질관리체계 수립과 범부처 적용 지침 및 가이드라인 제시를 위해 NTIS사업단 및 15개 부처(16개 대표전문기관)의 실무팀장 및 DB 관리자 중심으로 총 33명의 설문을 실시하여 품질관리체계 현황을 조사 분석하였다. 또한 부처(기관)별로 국가R&D표준정보 데이터품질 지표 마련과 주기별 데이터 품질 및 개선도 자체점검을 지원하기 위해, 데이터 점검기준과 절차를 마련하고 이를 기반으로 부처(기관)와 협력하여 데이터품질 점검을 기반을 마련하였다. 이렇게 마련된 품질관리체계와 프로세스를 지원하기 위한 자동화 솔루션을 운영하고자 본 논문에서는 NTIS 데이터 품질관리 체계 및 프로세스, 기능이 통합된 웹 포털 구축에 대해서도 알아본다.
본 연구에서는 오픈사이언스 정책의 일환으로 학문분야별 연구데이터 공유 활용에 관한 인식을 비교분석하였다. 이를 기반으로 과학기술분야 정부출연연구기관 27개 기관 데이터 업무담당자를 대상으로 반구조화된 질문을 통하여 심층인터뷰를 실시하였다. 그 중 데이터 관리 면에서 우수기관 9개 기관을 선정하여 연구데이터 수집 및 관리현황 사례를 구체적으로 제시하였다. 결과 현재 출연연구기관의 연구데이터 수집 관리는 전반적으로 시범사업 단계이며, 데이터의 수집 구축 수준 또한 기관별로 상이하다. 기관별로 살펴보면 수집을 시작하는 단계(KIOM), 수집 관리가 고도화되고 있는 단계(KIST), 공유 활용을 시작하는 단계(KRIBB, KRICT) 등으로 구분된다.
본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 있다.
과학데이터는 사실, 관찰, 이미지, 컴퓨터프로그램결과, 기록, 측량 또는 경험(논거, 이론, 테스트 또는 가설 또는 기타 연구물에 기초한)의 형태에서 생성되는 데이터를 의미한다. 연구패러다임이 데이터 중심의 연계 융합연구로 전환되면서 이러한 과학데이터에 대한 중요성과 그 가치는 매우 높아지고 있다. 과학데이터가 창의적인 연구개발을 위해 효율적으로 재사용될 수 있기 위해서는 공유와 활용을 위한 관리체계의 구축이 필수적이다. 과학데이터의 공유와 활용을 위한 관리체제의 구축은 국가적 차원에서 이루어져야 하지만, 우리나라의 경우 관리체제의 수준은 호주, 미국, 중국 또는 유럽에 비해서 연계성으로나 효율성으로나 내실을 기하지 못하고 있다. 호주, 미국, 중국 등은 국가차원에서 관련 기관을 통해 과학데이터를 수집, 관리 및 유지하는 등 데이터 활용을 적극적으로 추진하기 위하여 중장기적인 정책수립, 법제도 정비, 기반시설에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 본 연구는 효율적이고 공정한 과학데이터의 공유 및 활용을 위한 국가적인 관리체계구축 및 이를 뒷받침할 수 있는 법제도를 정비함에 있어서 해외 관련 입법례 및 정책동향에 관하여 살펴보고, 향후 우리나라의 대응방안을 제시하였다.
최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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