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과학데이터에 관한 입법례와 관리정책 그리고 대응방안 -호주, 미국, 중국을 중심으로-
Legislation Cases, Management Policies and Countermeasures on Scientific Data -Focusing Australia, the United States and China- 원문보기

기술혁신학회지 = Journal of Korea technology innovation society, v.16 no.1, 2013년, pp.63 - 100  

윤종민 (충북대학교 법학전문대학원) ,  김규빈 (충북대학교 법학연구소)

초록
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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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Research data means data in the form of facts, observations, images, computer program results, recordings, measurements or experiences on which an argument, theory, test or hypothesis, or another research output is based. Data may be numerical, descriptive, visual or tactile. Scientific research is ...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
과학데이터란? 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.
과학데이터에 대한 중요성과 그 가치가 높아진 이유? 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.
과학데이터는 보고서 또는 논문을 위한 일회소비성 데이터가 되거나, 아예 유실 또는 사장되는 경우가 대부분인 이유? 이러한 외화내빈(外華內貧)은 여러 가지 원인에 기인하지만, 그 중 두 가지 상황이 지배적이라고 볼 수 있다. 그 하나는 연구 분야에 따라 과학데이터의 형태나 규모가 매우 다종다양하기 때문에 데이터를 수집하는 장비 또한 특수할 수밖에 없다. 사정이 이러하므로 장비고유성(instrument-specific)에 맞추어 데이터를 획득하는 과정은 결코 쉬운 일이 아닐 수 없다. 그 결과 대부분의 과학데이터는 데이터의 최종 이용에 초점을 두면서 생산되기 보다는 과학데이터의 생성을 용이하게 하는 형태와 구조 속에서 생산되고 있다. 나머지 하나는 과학데이터의 범위(scale)에 있다. 연구자들은 양적으로나 질적으로 과학데이터의 가치를 극대화하고자 한다. 또한 그들은 이를 실현하기 위해서 데이터를 생성하거나 획득할 때 소요되는 시간·비용을 최소화시킬 수 있는 데이터 수집 장치의 설계능력을 향상시켜야 할 필요성을 가지게 된다. 그렇기 때문에 과학데이터의 활용 면에 있어서는 연구자들은 그 효율성이 떨어질 수밖에 없다. 이와는 달리 전통적인 데이터베이스를 이용한 데이터 수집은 오히려 대부분 획득된 데이터의 질의기반(query-based) 검색의 효율성에 집중되고 있다고 볼 수 있다.4)
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