• 한국비블리아학회지
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• 제29권1호
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• pp.393-416
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• 2018

연구데이터 관리 공유의 연구 패러다임 변화로 미국 및 유럽은 연구데이터 관리 의무화를 법제도화 하고 있으나 국내 연구현장은 인식부족과 인프라 미비로 연구데이터 관리지침 및 관리계획 등이 부재한 상황이다. 본 연구에서는 주요국가의 연구데이터 관리지침(미국 NISO DMP, 영국 UK 아카이브 DMP 등)을 조사하여 연구데이터 관리계획의 주요 단계를 도출하였다. 도출한 결과는 연구데이터 정책 계획 지원, 연구데이터 기술적 지원, 연구데이터 공유 활용 지원, 연구데이터 법적 매커니즘 지원, 연구데이터 교육 지원이다. 데이터 활용도가 가장 높은 생명공학분야 국내외 7개 기관의 연구데이터 공유 활용 사례를 연구데이터 관리 구성요소, 연구데이터 공유방법에 따라 비교 분석하였다. 유럽생물정보학연구소와 미국 국립생명공학정보센터는 연구데이터 공유 활용을 하고자 연구데이터 관리계획, 문서화, 데이터포맷, 데이터 저장, 공유 및 접근, 보존 등 관리를 위한 각 단계를 시행하고 있으나 국내의 경우 연구성과물 중 생물자원에 대한 제출만 이루어지고 있다. 연구데이터 관리계획(DMP)지원, 기술적 지원, 공유 활용 체계 지원, 법적 저작권 지원 등에 대한 가이드 및 매뉴얼 제작 배포로 국내 연구데이터 관리 및 공유 활용 대책을 연구데이터 관리계획 단계별로 마련해야 한다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.45-68
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• 2022

본 연구는 연구자들의 데이터 공유 행위에 대한 이해에 목적을 두고 국내 생명공학분야 연구자와 연구학생을 대상으로 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 이메일로 수집된 411개의 유효 응답은 PLS-SEM을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의는 데이터 공유 의도에 직접적으로 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 공동체 신뢰는 학술적 상호주의가 공동체 신뢰와 데이터 공유 의도의 매개변인일 때, 데이터 공유 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학술적 평판은 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의, 그리고 데이터 공유 규범과 데이터 공유 의도 간의 관계에서, 학술적 상호주의와 데이터공유 의도의 관계에서 유의한 조절효과를 보였다. 본 연구는 국내 생명공학 연구자들의 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인에 대하여 Ostrom의 집단행동이론을 적용하여 살펴보았다는 점과 변인들의 영향 관계 안에서 학술적 평판의 조절효과를 발견하였다는 점에서 그 의의가 있다. 이러한 결과는 연구자들의 데이터 공유 행위를 촉진시킬 수 있는 방안으로 학술적인 보상 시스템의 개발의 필요성을 시사한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권1호
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• pp.239-258
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• 2023

연구데이터 공유가 필수가 되어 감에 따라 해외 출판사에서는 데이터 공유 활성화를 위해 저자에게 DAS 템플릿을 제공해주고 있다. 하지만 아직 국내 학술시장에는 이와 같은 연구와 관련된 정책이 미비한 실정이다. 본 연구는 데이터 공유 활성화를 위하여 국내 학회에 적용할 수 있는 데이터 공유 정책 및 DAS 템플릿을 제안하고자 한다. 이를 위하여 Nature를 포함한 5개의 해외 출판사 데이터 공유 정책과 AMS 등 12개의 DAS 템플릿을 조사 및 분석하였다. 연구 결과 국내 학회에 적용할 수 있는 데이터 공유 정책의 개요와 12개의 항목으로 구성된 DAS 템플릿을 도출하였다. 본 연구의 결과로 제시되는 데이터 공유 정책과 DAS 템플릿은 데이터 공유의 실질적인 가이드와 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.175-185
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• 2013

본 연구는 효과적인 정보공유를 위한 방안으로서 생성의미종속성을 소개하고, 데이터의 생성의미에 대한 이해가 정보공유에 미치는 영향을 측정하는 정보공유비용모형을 제시한다. 정보공유비용모형은 복수의 사용자집단 또는 부서들 사이에서 데이터의 생성의미 차이로 인한 정보공유 오류비용을 측정한다. 정보공유 오류비용은 정보공유오류의 발생확률과 비용에 의하여 결정되는데, 오류 발생확률은 사용자집단들 사이의 생성의미 차이를 나타내는 정보공유 거리로 측정된다. 본 연구는 대표적인 정보공유아키텍처인 부서별 데이터관리구조, 허브형 구조, 계층형 구조, 독립형 구조를 대상으로 정보공유비용을 측정함으로써 정보공유구조가 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 정보공유비용의 관점에서 허브형이 가장 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 데이터의 생성의미에 대한 표준화가 이루어지지 않을 경우, 허브형 정보공유구조는 부서별 데이터관리구조와 같은 특성을 보였다. 그리고 모든 정보공유구조가 독립형 구조보다 낮은 정보공유비용을 보임으로써 비록 표준화가 이루어지지 않아도 데이터를 공유하는 것이 공유하지 않는 경우보다 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권2호
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• pp.313-334
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• 2015

본 연구에서는 과학기술분야 연구자의 연구데이터 공유에 영향을 미치는 요인간의 인과관계를 분석하기 위해 과학기술분야 연구자 198명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 외부변수로는 인지성, 의사소통의 개방성, 신뢰성, 협력성을 설정하였으며, 연구기관이 연구데이터 공유를 위한 보상체계를 매개변수로 선정하였다. 종속변수로는 연구데이터 공유를 선정하여 이들간에 요인들이 어떻게 영향을 미치는지에 대해 구조방정식을 적용하여 분석하였다. 연구결과 인지성만이 보상체계를 통하여 연구데이터 공유에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 다른 요인들은 연구데이터 공유를 위한 보상체계에 통계적으로 유의미하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 보상체계는 연구데이터 공유에 통계적으로 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.173-198
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• 2021

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.436-438
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• 2022

국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 활용 극대화를 위해 컴퓨팅 인프라, 데이터 분석을 위해 사용되는 SW, Toolkit, API, 서비스 등과 같은 분석리소스를 연구데이터와 함께 배치하여 연합 활용될 수 있는 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. R&D 과정에서 연구 출판물, 연구데이터에 대한 공유·활용 체계는 이미 잘 알려져 있다. 하지만 데이터와 밀결합된 소프트웨어, 컴퓨팅 인프라들을 공유하고, 활용할 수 있는 환경은 미미하고, 관리체계가 없는 실정이다. 본 연구에서는 데이터 중심의 R&D 연구 과정에서 필요한 디지털 연구 자원 정보를 체계적으로 관리하기 위하여 데이터모델을 설계한다. 이는 국가연구데이터커먼즈 서비스에서 디지털 연구 자원 정보들을 등록하고 관리하는데 활용될 예정이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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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.