• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.29 no.1
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• pp.393-416
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• 2018

In this study, major steps of the research data management plan were derived through the research data management guidelines of major countries (NISO DMP in the US, UK DMP in UK archives, etc.). The results obtained are support for research data policy & planning, research data technical support, research data sharing support, research data legal mechanism support, and research data education support. In this study, we analyzed seven cases of data sharing among 7 domestic and foreign biotechnology. Shared use case countries are limited to the United Kingdom and the United States, which play a leading role in the management of research data. In Korea, shared cases were analyzed for the Korean Bio Information Center and related systems, which is a research and performance management and distribution agency designated by the Ministry of Science and Technology.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.39 no.1
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• pp.45-68
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• 2022

The objective of this study is to investigate the factors which influence biotechnology scientists' data sharing intention. This study employed Ostrom's theory of collective action. The target population of this study includes scientists and students of biotechnology field in South Korea. A total of 411 responses which collected by e-mail were used for the final data analysis. The summary of this study is as follows. First, norm of data sharing and academic reciprocity were found to have significant positive influences on data sharing intention directly. Second, perceived community trust was found to have significant positive influences on data sharing intention when academic reciprocity was the mediator. Third, academic reputation showed the moderating effects on the relationship between norm of data sharing and academic reciprocity, and between norm of data sharing and data sharing intention. These findings show that researchers can approach the data sharing behaviors by using the mechanism of trust, norms, reciprocity, and reputation and indicate necessity for a development of academic reputation system to promote more data sharing behaviors of researchers.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.34 no.1
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• pp.239-258
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• 2023

As sharing of research data has become essential, overseas publishers are providing authors with DAS templates to facilitate data sharing. However, the domestic academic market is still lacking in policies related to such research. This study proposes a data sharing policy and DAS template that can be applied to domestic academic societies in order to activate data sharing. To this end, data sharing policies of 5 foreign publishers including Nature and 12 DAS templates including AMS were investigated and analyzed. As a result of the study, an overview of the data sharing policy applicable to domestic academic conferences and a DAS template consisting of 12 items were derived. It is judged that the data sharing policy and DAS template to be presented as a result of this study can be a practical guide and tool for data sharing.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.175-185
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• 2013

For effective information sharing, data provenance semantics need to be managed effectively. Based on a scheme to represent data provenance semantics, we propose a model to calculate information sharing costs. Information sharing costs are derived from probabilities of type I and type II errors that occur in organizational information sharing, costs related to these errors, and information sharing distances between organizational units which are determined by information sharing workflows. We apply the model to various types of information sharing workflows including departmental information systems, hierarchical information systems, a hub and a stand-alone system. The calculated information sharing costs show that the hub with data standardization is best in information sharing; however without standardization its information sharing cost deteriorates to that of a departmental information system. And, any information sharing workflow is better than a stand-alone system. It is proved that the model is useful in analyzing effectiveness of information sharing workflows and their characteristics.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.49 no.2
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• pp.313-334
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• 2015

The purpose of this study was to investigate factors affecting the sharing of research data of science and technology researchers. Data was collected through a survey of 198 science and technology researchers. Independent variables in this study included perception, openness in communication, collaboration, and trust. Latent variable was selected as reward system and dependent variable was research data sharing. The results of analysis of structural equation modeling showed that perception were found to have a positive impact on reward system for data sharing for research. Other factors such as trust, openness in communication and collaboration were not statistically significant in their affect on reward system for data sharing. Finally, reward system was identified as the influential factor on research data sharing.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.4
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• pp.173-198
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• 2021

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.100-102
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• 2023

최근 오픈 사이언스 문화가 확산됨에 따라 오픈 데이터, 오픈 소스 소프트웨어와 같은 공개된 리소스들을 효율적으로 공유 및 활용하기 위한 방법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 연구 소프트웨어의 재현성을 향상시키기 위한 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 소개하고 다중 KRDC 클러스터 간 워크플로우 연계 방안을 제안한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구 소프트웨어와 분석 환경인 인프라를 결합하여 함께 제공하는 서비스로, 멀티 노드 쿠버네티스(kubernetes) 클러스터를 기반으로 동작한다. 따라서, 서로 다른 KRDC 프레임워크에 존재하는 리소스들을 하나의 워크플로우로 연계하는 것은 복잡한 사용자 인증/인가 문제, 보안 상의 문제를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 프록시(proxy) 앱을 사용하는 워크플로우 연계 기능을 제안하고, 이를 지원하기 위한 통합 인증, 인가 체계와 연계 방안을 구현한다. 제안하는 방법을 두 개의 KRDC 프레임워크를 대상으로 적용하여 제안 워크플로우 연계 방법의 유효함을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 워크플로우 연계 방법과 시나리오는 실제 멀티 클러스터 연계 방안을 구현한 사례로, KRDC 프레임워크 뿐만 아니라 다양한 쿠버네티스 기반 리소스 연계에 활용할 수 있는 우수한 결과로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.311-313
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• 2023

딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.436-438
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• 2022

National Research Data Commons aims to build a system that can be used jointly by arranging analysis resources such as computing infrastructure, software, toolkit, API, and services used for data analysis together with research data to maximize the use of research data. do. The sharing and utilization system for publications and research data in the R&D process is well known. However, the environment in which data and tightly coupled software and computing infrastructure can be shared and utilized is insignificant and there is no management system. In this study, a data model is designed to systematically manage information on digital research resources required in the data-oriented R&D research process. This will be used to register and manage digital research resource information in the National Research Data Commons Service.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.104-104
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• 2017

연구 데이터란 과학적 연구에서 사용된 일차 자료와 연구자에 의해 직접 작성된 연구의 결과로서 수치, 문자, 이미지, 음성 등의 사실적 기록을 의미한다. 이 연구의 주제 분야인 의학은 잠재적 가치와 활용 가능성이 높고 공익적 성격을 가지고 있는 학문 분야로 의학 연구 데이터의 종류와 관리의 필요성을 통해서 그 가치와 공유 의미를 찾아보고자 한다. 또한 연구 데이터의 대표적인 임상 시험 기록과 연구 논문의 발표와 공유 현황에 대해서도 살펴보고 그 안에서 도서관의 역할이 어떤 것인가를 짚어보고자 한다. 의학 연구 데이터는 환자 진료기록, 건강 검진 기록, 임상 기록, 사망 기록, 임상 시험 기록, 유전체 정보, 연구 논문 등 그 종류와 형태가 다양하며 대용량인 경우가 많다. 의학 연구는 개인 정보보호와 윤리적인 문제 등 연구 수행 과정에서 어려운 점이 많은 성격을 가지고 있으나 질병 치료나 예방 나아가 인류의 건강과 직접적으로 관련된 학문 분야로 의학 연구 데이터의 보존과 공개, 공유를 위한 관리는 큰 의미가 있다. 의학 연구 데이터관리는 새로운 연구의 밑받침이 될 뿐만 아니라 중 저개발 국가의 연구자들에게도 큰 기회를 부여하여 세계적인 의학 발전에 기여할 수 있다. 또한 임상 시험 결과에 대한 은폐와 거짓 연구 방지에도 의미가 있어 미국뿐만 아니라 전세계적으로 학술 연구 논문 발표에 사용된 데이터는 등록하도록 규정하고 있다. 임상 시험 등록으로 공인된 사이트는 NIH의 ClinicalTrials.gov, ICTRP의 Primary Registry 등이 있으며, 우리나라에도 질병관리본부 국립보건연구원에서 관리하는 CRIS 등이 있다. 의학 연구자들은 연구의 시작부터 연구 데이터를 수집, 사용, 보존, 공유의 문제를 고려해야 하나 시간적 물리적인 문제 등으로 어려움을 겪고 있으며, 이를 지원하는 서비스는 도서관에서도 관심이 높아지고 있는 분야로 Virginia Commonwealth 대학 도서관과 Emory 대학 도서관 등에서 시도되고 있다. 이 서비스는 연구 과정에서 사서의 지원이 가능한 새로운 기회로 연구자의 데이터관리를 위한 단계별 스토리를 조직하고 DMP 작성 지원 및 교육 등을 통해서 학술 커뮤니케이션에서 새로운 역할자로 자리잡을 수 있을 것이다.