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.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.132-134
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1999
Rainfall characteristics for designing the optimum millimeter-wave communication systems from two rainfall data set was analyzed. Two rainfall data sets were compared; one-minute rainfall rate data, one-hour synoptic observation data. Each data set has different observation method, sampling frequency. We looked for tendency and quality confluence between two data sets. We showed several results using one-minute rainfall data by millimeter-wave attenuation model. A climatological one-minute rainfall rate data set over Korean Peninsula will be made after data quality control procedure
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.
본 연구는 연구데이터의 공유 및 활용 촉진을 목적으로 NST 산하 출연(연)의 연구데이터 관리 현황을 분석하고, 이를 바탕으로 연구데이터 공유 및 관리 체계 구축을 위한 방법을 제언한다. 연구데이터 관리 현황 조사는 총 20개의 출연(연)을 대상으로 22년도 23년도, 두 차례에 걸쳐 진행되었으며, 기관별 보유 연구데이터 현황, 기관별 연구데이터 관리 정책 현황, 기관별 연구데이터 관리시스템 현황을 분석하였다. 뿐만 아니라 연구데이터의 관리 및 공유에 있어서 어려움과 개선되어야 할 점을 파악하고, 이를 기반으로 연구데이터 공유 및 관리 체계 구축을 위한 방법을 정책적 측면, 시스템적 측면, 연계 체계 구축 측면으로 나누어 제언하였다. 연구데이터 공유 체계 구축을 위해서는 정책적 근거를 마련하여 연구데이터의 정의, 적용 범위, 관리의 내용, 활용 방식, 선도기관 등의 내용을 제시하는 것이 바람직할 것이다. 또한 체계적이고 일원화된 연구데이터 관리를 위해 기관별로 리포지토리 및 관리시스템을 구축하여 관리하되 이를 DataON과 연계하고 원스톱 서비스를 제공함으로써 데이터의 접근성 및 활용도를 제고할 수 있을 것이다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권2호
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pp.139-143
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2021
In this study, data repository information registered in re3data (re3data.org), a research data registry, was collected. Based on collected data, the current status was analyzed for 354 repositories (approximately 14% of total repositories) in the field using keywords in the ecological field suggested by two experts. Major metadata formats used to describe data in ecological research data repositories include Federal Geographic Data Committee Content Standard for Digital Geospatial Metadata (FGDC/CSDGM), Dublin Core, ISO 19115, Ecological Metadata Language (EML), Directory Interchange Format (DIF), Darwin Core, Data Documentation Initiative (DDI), and DataCite Metadata Schema. The number of ecological repositories according to country is 102 in the US, 34 in Germany, 31 in Canada, and one in Korea. A total of 771 non-profit organizations and 12 for-profit organizations are involved in the construction of the ecological field research data repository. Data version control ratio of the ecological field research data repositories registered in re3data was analyzed to be somewhat higher (86.6%) than the total ratio (83.9%). Results of this study can be used to establish policies to build and operate a research data repository in the ecological field.
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.
독도에 대한 연구는 여러 분야에서 수행되고 있으나, 독도의 해양연구 자료에 대한 체계적인 관리와 지속적인 축적이 미흡한 실정이다. 특히 독도 및 독도주변해역의 해양환경 및 해양생태계 등 해양과학 자료의 체계적인 데이터베이스가 구축되지 못하였다. 따라서 독도 해양조사자료의 체계적인 관리와 효율적인 활용을 위한 공간기반의 GIS 데이터베이스 구축이 요구되며, 이를 수행하기 위한 설계 단계에서 GIS 기반의 해양데이터 모델 수립이 필요하였다. 본 연구에서는 기존의 해양관측자료를 수집하여 데이터 종류와 특성에 따라 GIS 기반의 프레임워크 자료(framework data), 연구조사자료(research data) 및 주제도 자료(thematic data) 등 세 개의 그룹으로 분류하였다. 또한 각 연구조사자료의 속성은 GIS 프레임워크 자료와 연계되도록 설계하였다. 이와 같은 통합적인 GIS 데이터 모델 수립의 연구 결과는 향후 독도 뿐 아니라, 다른 해역에서 관측된 해양연구자료의 관리시스템 개발에도 적용될 수 있을 것이다.
Since 1990, the Renewable Big Data Research Lab at the Korea Institute of Energy Technology has been observing solar radiation at 16 sites across South Korea. Serving as the National Reference Standard Data Center for Renewable Energy since 2012, it produces essential data for the sector. By 2020, it standardized meteorological year data from 22 sites. Despite user demand for data from approximately 260 sites, equivalent to South Korea's municipalities, this need exceeds the capability of measurement-based data. In response, our team developed a method to derive solar radiation data from satellite images, covering South Korea in 400,000 grids of 500 m × 500 m each. Utilizing satellite-derived data and ERA5-Land reanalysis data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), we produced standard meteorological year data for 1,000 sites. Our research also focused on data measurement traceability and uncertainty estimation, ensuring the reliability of our model data and the traceability of existing measurement-based data.
데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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