[논문]대학도서관의 연구데이터관리서비스에 관한 연구 - 미국 연구중심대학도서관을 중심으로 -

김지현

doi:10.14699/kbiblia.2014.25.3.165

[국내논문] 대학도서관의 연구데이터관리서비스에 관한 연구 - 미국 연구중심대학도서관을 중심으로 -
A Study on Research Data Management Services of Research University Libraries in the U.S. 원문보기

한국비블리아학회지 = Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, v.25 no.3, 2014년, pp.165 - 189

초록
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본 연구에서는 미국 연구중심대학도서관에서 최근 구축 운영되고 있는 연구데이터관리(Research Data Management, RDM) 서비스의 구성요소와 웹사이트에서 제공되는 서비스의 내용을 분석하여 그 현황을 조사하였다. 미국 카네기분류에서 제시된 최고연구중심대학(RU/VH) 중 RDM 서비스를 제공하는 31개 대학도서관의 서비스 내용을 분석하였으며, 분석의 기준은 선행연구에서 제시된 서비스의 구성요소 9가지로 (1) DMP 작성지원; (2) 데이터 파일 정리; (3) 데이터 기술; (4) 데이터 저장; (5) 데이터 공유 및 접근; (6) 데이터 보존; (7) 데이터 인용; (8) 데이터관리 교육; (9) 데이터 지적재산권을 포함한다. 분석 결과 대다수의 기관에서 DMP 작성지원서비스를 운영하고 있었으며 절반 이상의 기관에서 데이터 기술과 데이터 보존 및 데이터관리 교육 서비스를 제공하고 있었다. 특히 학문분야별 데이터에 적합한 메타데이터 및 레포지터리로의 안내와 워크숍 또는 개별 컨설팅을 통한 교육에 초점을 맞추고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 기관 내 혹은 기관 간 협력에 기반을 둔 RDM 서비스 운영과 서비스 담당자의 지식 및 역량에 대한 논의와 연구가 지속되어야 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study examined the current practices of Research Data Management (RDM) services recently built and implemented at research university libraries in the U.S. by analyzing the components of the services and the contents presented in their web sites. The study then analyzed the content of web pages describing the services provided by 31 Research Universities/Very High research activity determined based on the Carnegie Classification. The analysis was based on 9 components of the services suggested by previous studies, including (1) DMP support; (2) File organization; (3) Data description; (4) Data storage; (5) Data sharing and access; (6) Data preservation; (7) Data citation; (8) Data management training; (9) Intellectual property of data. As a result, the vast majority of the universities offered the service of DMP support. More than half of the universities provided the services for describing and preserving data, as well as data management training. Specifically, RDM services focused on offering the guidance to disciplinary metadata and repositories of relevance, or training via individual consulting services. More research and discussion is necessary to better understand an intra- or inter-institutional collaboration for implementing the services and knowledge and competency of librarians in charge of the services.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

이는 미국에서 그간 데이터 관리와 보존 영역에서 수행된 수많은 연구와 실무 사례를 바탕으로 연구데이터관리의 모범실무(best practices)가 정립되고 있음을 보여준다. 따라서 본 연구에서는 이러한 서비스를 운영하고 있는 미국 연구중심대학 도서관 웹사이트에서 제공되는 서비스의 내용을 선행연구에서 제시된 연구데이터관리서비스 구성요소를 기준으로 분석하였다. 이를 통해 미국 연구 중심대학 도서관에서 공통적으로 제시하고 있는 서비스의 내용을 확인하였으며 향후 서비스가 나아가야 할 방향을 논의하였다.
따라서 본 연구에서는 이러한 서비스를 운영하고 있는 미국 연구중심대학 도서관 웹사이트에서 제공되는 서비스의 내용을 선행연구에서 제시된 연구데이터관리서비스 구성요소를 기준으로 분석하였다. 이를 통해 미국 연구 중심대학 도서관에서 공통적으로 제시하고 있는 서비스의 내용을 확인하였으며 향후 서비스가 나아가야 할 방향을 논의하였다.
카네기 분류는 미국 내 대학을 학부교육, 대학원교육, 규모 등 특정 측면을 기준으로 분류한 6개의 분류체계와 1970년부터 카네기분류로서 활용되어 온 전통적인 분류체계를 수정·보완한 기본 분류(Basic classification)를 포함한다(Carnegie Foundation 2014). 본 연구에서는 기본 분류에서 제시된 박사학위수여대학(Doctorate-granting university) 중에서 가장 활발히 연구를 수행하는 기관들을 분류한 최고연구중심대학(RU/VH: Research University-Very High research activity)인 108개 대학의 도서관 웹사이트를 살펴보았다. 이 대학들은 미국 내에서 박사학위 배출인원, 연구교수인원, 연구개발 투자 등을 기준으로 가장 활발히 연구를 수행하는 기관이다.
웹사이트 조사 결과 이들 108개 대학 중에서 연구데이터관리서비스에 대한 설명 또는 가이드를 제공하고 있는 대학도서관은 모두 31개 기관(29%)인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이들 31개 대학도서관 웹사이트에서 제공되는 연구데이터관리서비스의 내용을 선행연구에서 공통적으로 제시된 연구데이터관리서비스의 구성요소를 기준으로 분석하였다. 분석의 기준은 (1) DMP 작성지원; (2) 데이터 파일 정리; (3) 데이터 기술(description); (4) 데이터 저장; (5) 데이터 공유 및 접근; (6) 데이터 보존; (7) 데이터 인용; (8) 데이터관리 교육; (9) 데이터 지적재산권의 9가지 요소를 활용하였다.
이 중에서 데이터 재이용의 효과 측정은 서비스의 평가와 관련된 사항이며 아직 RDM 서비스가 초기 단계임을 감안하여 분석 기준에서 제외하였다. 따라서 본 연구에서는 네 편의 선행연구에서 공통적으로 제시된 서비스 구성요소 중 9개의 요소를 기준으로 미국 연구중심대학도서관 웹사이트에 제시된 RDM 서비스의 내용을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 아직 초기단계에 있지만 미국 대학도서관을 중심으로 점차 확산되어가는 RDM 서비스의 구성요소와 서비스의 내용을 도서관 웹사이트에 공개되어 있는 정보를 바탕으로 분석하였다. 조사대상이 된 31개 연구중심대학도서관 가운데 대다수의 기관에서 DMP 작성지원 서비스를 제공하고 있었으며 절반 이상의 기관에서 데이터 기술, 데이터 보존, 데이터 관리 교육을 실시하고 있었다.

가설 설정

이 대학들은 미국 내에서 박사학위 배출인원, 연구교수인원, 연구개발 투자 등을 기준으로 가장 활발히 연구를 수행하는 기관이다. 따라서 대학 내 연구자들의 연구 활동에서 생산되는 데이터의 관리서비스에 많은 관심을 가지고 이를 수행하고 있을 것으로 가정하여 본 연구의 조사대상으로 삼았다.

제안 방법

첫째, 기관 내 여러 구성원들의 동의와 협조를 이끌어낼 수 있는 정책과 전략을 수립한다. 둘째, RDM 서비스에 소요되는 비용을 산정하고 비용 대비 효과 분석을 실시하며 서비스의 지속가능성을 고려한 장기 비용을 산출한다. 셋째, RDM과 관련된 안내, 지침 및 헬프데스크와 다양한 교육 프로그램과 컨설팅 서비스를 운영한다.
셋째, RDM과 관련된 안내, 지침 및 헬프데스크와 다양한 교육 프로그램과 컨설팅 서비스를 운영한다. 넷째, DMP 작성과 관련된 연구자들의 요구를 조사하고 템플릿과 안내 및 DMP 작성을 지원하는 도구를 제공하며, 이와 관련된 교육과 컨설팅 서비스를 수행한다. 다섯째, 현용데이터 관리는 연구자들이 현재 연구 활동에서 이용하고 있는 데이터의 저장과 관리를 지원하는 기술적인 인프라로서 클라우드 서비스와 웹하드 서비스, 자체적인 RDM 플랫폼 구축을 제시하고 있다.
125개 회원도서관 중 73개 기관의 설문응답을 분석한 결과 54개 기관에서 RDM 서비스를 제공하고 있는 것으로 나타났다. 제공하는 RDM 서비스의 유형은 크게 (1) 교내 연구자들의 DMP 작성을 지원하기 위한 온라인 자료 제공, 컨설팅 및 교육 프로그램 제공; (2) DMP 작성 지원 이외의 서비스; (3) 기관 레포지터리에서의 데이터 보존 서비스; (4) 데이터 보존에 특화된 레포지터리 제공으로 구분하여 조사하였다. 이 중에서 데이터 보존에 특화된 레포지터리 운영을 제외하고는 절반 이상의 응답기관에서 상기한 서비스를 제시하고 있다고 응답하였다.
파일포맷의 경우 스탠포드 대학도서관에서는 공개되고 비독점적인(open and non-proprietary) 포맷을 사용할 것을 권장하고 있으며, 공개된 포맷으로 비압축(uncompressed), 비암호화(unencrypted)되고 연구 커뮤니티에서 일반적으로 활용되고 있는 것을 이상적인 데이터 파일포맷으로 설명하고 있었다. 또한 텍스트, 표 형태의 데이터(tabular data), 사진, 오디오, 동영상 등 데이터의 유형에 따라 선호되는 파일포맷의 예를 제시하였다.
다양한 메타데이터 표준에 대한 설명도 제시되었는데 가장 자주 언급되었던 표준은 일반적으로 활용될 수 있는 더블린코어(Dublin Core)로서 모두 11기관에서 이를 제시하였다. 또한 10기관에서 사회과학분야에서 활용되는 DDI(Data Documentation Initiative)를 언급하였다. 생태학 분야에서 활용되는 EML(Ecological Metadata Language)와 생명과학 분야 특히 생명다양성(biodiversity) 분야에서 많이 활용되는 다윈 코어(Darwin Core)를 언급한 기관은 각각 6개 기관인 것으로 나타났다.
스탠포드대학도서관에서는 데이터가 다른 소스로부터 추출된 것일 경우 데이터의 통제권이 누구에게 있는지를 판단하기 어려운 경우가 있으며 공유 전에 이를 확인해야 함을 지적하였다. 또한 저작권, 특허, 상표권 등 지적재산권과 관련된 사항을 명확히 하고 크리에이티브 커먼스 라이선스를 활용한 데이터 라이선싱의 방안을 제시하였다.

대상 데이터

본 절에서는 미국 카네기분류의 기본 분류체계에서 제시된 미국 내 박사학위수여대학 중 최고연구중심대학(RU/VH)으로 분류되어 있는 108개 기관 중에서 RDM 서비스에 대한 안내를 웹사이트에서 제시하고 있는 31개 기관을 중심으로 제시된 서비스의 내용을 분석하였다( 참조).
분석의 기준으로 에 제시되어 있는 RDM 서비스의 9개 요소를 활용하였다.

성능/효과

둘째, 데이터관리를 담당하는 직원은 특정 분야 연구 활동 및 과정과 기술적인 표준, 메타데이터, 용어에 대한 충분한 지식을 갖추어야 한다. 또한 해당 분야의 데이터 레포지터리 또는 데이터센터를 인지하고 분야 내 대표 학술지에서의 데이터 출판 의무사항을 이해하고 있어야 한다.
셋째, 대학도서관은 동료평가, 오픈액세스, 풍부한 콘텐츠, 데이터에 대한 접근제공 및 메타데이터 제공이라는 다섯 가지 요소를 제공함으로써 학술 커뮤니케이션의 핵심주자 역할을 할 수 있을 것이라 전망하였다. 특히 대학도서관에서 과학데이터와 학술논문과 관련하여 일반대중들도 이해할 수 있는 요약정보를 제공함으로써 서비스 대상을 일반대중으로까지 확대할 수 있는 기회가 될 수 있다고 주장하였다.
여섯째, 데이터 선정과 수집을 위한 기준을 마련하고 연구자들의 데이터 제공을 독려하며 이에 대한 홍보와 안내, 연구자들의 참여를 돕는 도구와 기탁(deposit)과 관련된 조건사항을 명시한 기탁동의서를 활용한다. 일곱째, 데이터의 보존 및 공유를 위한 기관 레포지터리를 구축, 운영하며 적절한 외부 레포지터리 서비스로 안내한다. 여덟째, 적합한 메타데이터의 선정과 이를 부여하는 워크플로우 개발 및 검색지원 서비스를 제공한다.
이와 더불어 실제 제공되는 RDM 서비스의 현황과 관련하여 미국연구도서관협회(Association of Research Libraries, ARL)에서는 ARL 회원도서관을 대상으로 RDM 서비스에 대한 설문조사를 실시하였다. 125개 회원도서관 중 73개 기관의 설문응답을 분석한 결과 54개 기관에서 RDM 서비스를 제공하고 있는 것으로 나타났다. 제공하는 RDM 서비스의 유형은 크게 (1) 교내 연구자들의 DMP 작성을 지원하기 위한 온라인 자료 제공, 컨설팅 및 교육 프로그램 제공; (2) DMP 작성 지원 이외의 서비스; (3) 기관 레포지터리에서의 데이터 보존 서비스; (4) 데이터 보존에 특화된 레포지터리 제공으로 구분하여 조사하였다.
이들 대학도서관에서 제공하는 RDM 서비스의 유형으로는 (1) 웹 포털 서비스; (2) 데이터 관리에 관한 컨설팅 서비스(advisory service); (3) RDM 계획 서비스; (4) 오픈 액세스 및 관련 정책 안내; (5) 데이터 인용; (6) 메타데이터; (7) 레포지터리; (8) RDM 감사(audit); (9) 재이용될 수 있는 데이터 안내(awareness of reusable sources); (10) 외부 데이터 소스 안내(external data sources); (11) 저작권; (12) 라이선싱; (13) 데이터 분석; (14) 데이터관리 교육; (15) 홍보를 통한 RDM 서비스 인식 제고; (16) 데이터 효과(data impact) 측정으로 제시되었다. 이 중에서 우선순위가 높은 순서대로 제시된 상위 5개의 서비스 유형은 오픈 액세스 및 관련 정책 안내, 저작권, 데이터 인용, 재이용될 수 있는 데이터 안내, 외부 데이터 소스 안내인 것으로 나타났다.
데이터 파일 정리와 관련해서 거의 대다수인 12개 기관은 파일명 부여와 관련된 안내를 제공하고 있었으며 8개 기관은 파일포맷에 관련된 사항을, 5개 기관은 파일 버전 관리와 관련된 내용을 제시하고 있었다. 세 가지 모두를 다루고 있는 기관은 3개 기관이었으며 파일명 부여와 파일포맷에 대한 내용을 제시하는 기관은 6개 기관, 파일명 부여와 버전관리를 다루는 기관은 2개 기관이었다. 파일명 부여에 대한 내용만을 제시하는 기관은 2개 기관, 파일포맷에 대한 내용만 제시한 기관은 1개 기관인 것으로 나타났다.
세 가지 모두를 다루고 있는 기관은 3개 기관이었으며 파일명 부여와 파일포맷에 대한 내용을 제시하는 기관은 6개 기관, 파일명 부여와 버전관리를 다루는 기관은 2개 기관이었다. 파일명 부여에 대한 내용만을 제시하는 기관은 2개 기관, 파일포맷에 대한 내용만 제시한 기관은 1개 기관인 것으로 나타났다.
또한 10기관에서 사회과학분야에서 활용되는 DDI(Data Documentation Initiative)를 언급하였다. 생태학 분야에서 활용되는 EML(Ecological Metadata Language)와 생명과학 분야 특히 생명다양성(biodiversity) 분야에서 많이 활용되는 다윈 코어(Darwin Core)를 언급한 기관은 각각 6개 기관인 것으로 나타났다. 예술 및 인문학 분야의 메타데이터로 TEI(Text Encoding Initiative) 와 VRC(Visual Resources Association Core) 도 각각 3개 기관에서 언급되었다.
데이터 저장을 RDM 서비스 영역에 포함하는 기관은 모두 11기관(35.5%)인 것으로 나타났으며 이 중에서 5개 기관이 저장과 백업을 지원해주는 교내 관련 기관으로의 링크를 제공하고 있었다. 카네기멜론 대학도서관의 경우 데이터의 용량에 제한을 두어 2GB의 저장용량은 모든 대학구성원에게 제공되며 50GB까지의 클라우드 저장 서비스도 제공하고 있다.
10TB 이상의 대용량데이터의 경우 유료로 사용할 수 있는 서비스로 안내를 제공하고 있었다(<그림 5> 참조). 또한 3개 기관에서 백업에 대한 가이드를 제공하고 있었는데 데이터에 대한 3개의 복사본을 만들어 데이터가 원래 생산되었던 장소에 하나의 사본을 저장하고 나머지는 외부의 두 장소에 분산해서 보관할 것을 공통적으로 제시하고 있었다. 이 외에도 저장 또는 백업을 위한 솔루션을 제시하는 기관도 각각 2개 기관인 것으로 나타났다.
또한 연구자들은 데이터 공유를 통해 협력연구나 공저자 참여의 기회 등을 기대하기도 한다(Sayogo and Pardo 2013). 조사결과 12개 기관(38.7%)에서 데이터 공유와 접근에 대한 설명을 제공하고 있었으며 데이터 공유의 필요성과 공유방법, 공유와 관련된 이슈 및 예외사항을 제시하고 있었다.
데이터 공유의 필요성은 5개 기관에서 제시하고 있었으며 그 중 듀크 대학도서관의 예를 살펴보면 (1) 연구비지원기관의 의무사항이므로 이를 준수; (2) 데이터의 공유를 통해 연구의 투명성과 재현성을 증가; (3) 데이터의 관리와 보존을 통해 연구의 연속성 유지; (4) 데이터의 인용을 통해 연구의 가시성을 증가할 수 있다는 점을 언급하였다.
데이터 보존과 공유를 위한 외부 레포지터리는 분야별로 매우 다양한 양상을 보이고 있었으며 이를 반영하듯 10개 기관이 연구데이터 레포지터리 검색 시스템인 Databib를 제시하여 연구자들이 직접 원하는 데이터 레포지터리를 선택하도록 유도하고 있었다. 다양한 레포지터리 중에서도 11개 기관이 사회과학분야 데이터를 보존, 공유하는 ICPSR 데이터 아카이브로의 안내를 제공하고 있었다.
데이터 인용의 요소를 제시하는 기관은 모두 8개 기관이었는데 이 중 하버드 대학도서관에서 제시하는 인용의 요소를 살펴보면 저자명, 제목, 공개 혹은 배포날짜, 데이터가 공개된 레포지터리, 데이터의 판(edition)/버전/권(volume), 분석에 사용된 소프트웨어, URI나 고유 식별자, 접근날짜 등 접근정보가 있다. 특히 DOI와 같은 고유 식별자를 데이터에 제공함으로써 데이터의 인용을 용이하게 할 수 있으며, 5개 기관에서 데이터의 DOI를 등록할 수 있는 서비스인 DataCite에 대한 안내를 제공하고 있었다.
조사 결과 9개 기관 중 8개 기관에서 교내 혹은 외부의 관련 정책이나 안내를 제공하고 있었으며 4개 기관에서 크리에이티브 커먼스 라이선스 등 데이터에 적용 가능한 라이선스에 대한 정보를 제공하고 있었다. 특히 데이터를 모든 사람들이 어떤 목적으로도 이용할 수 있게 공적 영역에 있는 자료로서 공개하고자 할 때 CC0 (Creative Commons Zero) 라이선스를 사용할 수 있음을 제시하고 있다.
본 연구에서는 아직 초기단계에 있지만 미국 대학도서관을 중심으로 점차 확산되어가는 RDM 서비스의 구성요소와 서비스의 내용을 도서관 웹사이트에 공개되어 있는 정보를 바탕으로 분석하였다. 조사대상이 된 31개 연구중심대학도서관 가운데 대다수의 기관에서 DMP 작성지원 서비스를 제공하고 있었으며 절반 이상의 기관에서 데이터 기술, 데이터 보존, 데이터 관리 교육을 실시하고 있었다. 또한 데이터 인용 안내도 절반에 가까운 조사대상기관에서 제공하고 있었다.
데이터 기술과 데이터 보존에 있어서는 연구자들의 학문분야별로 적절한 메타데이터 표준을 제시, 안내하고 보존을 위한 레포지터리 선정을 안내하는 것에 초점을 맞추고 있었다. 또한 다수의 기관에서 워크숍 등 교육 프로그램뿐만 아니라 개별 컨설팅 서비스를 제공하면서 연구자들의 데이터 관리 요구에 적극적으로 대응하는 모습을 보이고 있었다.
첫째, RDM 서비스는 기존 도서관 조직과 직원의 역량만으로는 운영되기 어려우며 기관 내 IT 서비스 기관, 연구처, 법/정책 관련 부서 등 다양한 기관과의 협력을 통해 효과적인 서비스가 제공될 수 있다. 미국 내에서도 RDM 서비스의 복잡성과 많은 자원 및 인력이 요청된다는 점에서 서비스의 지속가능성에 대한 우려가 존재한다.

후속연구

국내에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 과학데이터 공유와 보존을 위한 시스템인 P-CUBE(Platform for Convergence research and Unification of Big E-resources)를 운영하고 있으며 한국연구재단의 기초학문자료센터(Korea Research Memory, KRM)도 인문사회분야 연구의 원 자료를 수집하는 등 정부기관을 중심으로 연구데이터관리서비스가 진행되고 있으나 아직 이러한 서비스가 본격적으로 활성화되지는 않은 실정이다. 국내 연구데이터 관리서비스의 체계 및 운영 개선을 위해 본 연구의 분석결과가 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
첫째, 기관 내에서 일어나는 연구 활동의 생애주기를 파악하여 각 연구 단계에서 어떠한 데이터관리의 요구사항이 발생하는지를 조사하고 이러한 요구사항을 반영하는 RDM 서비스를 구축하여야 한다.
RDM 서비스와 관련하여 도서관 직원들은 보존과 홍보를 강조하는 반면 IT 직원들은 단기간의 데이터 저장에 초점을 맞추고 있었으며 연구처 직원들은 연구비 지원기관의 요구사항 준수와 연구실적 평가의 측면을 강조한다는 점에서도 차이가 존재하였다. 효율적인 RDM 서비스를 구축하기 위해서는 여러 관련 부서 간의 상호작용, 업무 스타일 및 서비스담당자에게 필요한 지식과 기술에 대한 심도 있는 논의가 필요함을 제언하였다.
국내의 KISTI P-CUBE나 연구재단의 기초학문자료센터 등 과학데이터 또는 인문사회분야 데이터를 수집, 공유, 보존 및 활용하려는 서비스에서는 본 연구에서 제시된 RDM 서비스의 구성요소와 내용을 서비스 개선을 위한 기초자료로서 활용할 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 분석내용을 기반으로 향후 국내 RDM 서비스 개발을 위한 시사점을 제시하면 다음과 같다.
따라서 국내의 RDM 서비스 운영을 위한 협력방안의 모색과 이를 효과적으로 지속할 수 있는 전략에 대한 논의가 필요할 것이다. 둘째, RDM 서비스를 효율적으로 운영하기 위한 사서의 지식과 역량 및 이들을 양성하기 위한 교육 프로그램에 대한 논의가 필요하다. 데이터 관리가 대학도서관 사서의 업무 영역에 포함되기 시작한 미국이나 영국의 경우 Data Librarian 등 RDM 서비스 담당사서의 채용이 증가하면서 이에 대한 논의가 더욱 활발히 진행되고 있다.
데이터 관리가 대학도서관 사서의 업무 영역에 포함되기 시작한 미국이나 영국의 경우 Data Librarian 등 RDM 서비스 담당사서의 채용이 증가하면서 이에 대한 논의가 더욱 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 RDM 서비스의 구축이 진행되는 상황에서 서비스 담당자가 갖출 지식과 기술 및 자질 및 향후 이러한 역량을 갖춘 전문 인력을 양성하는 방안에 대하여 지속적인 논의와 연구가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RDM 서비스 개발 지침에서는 RDM 서비스의 구성요소를 어떻게 제시하였나?	영국 데이터 큐레이션 센터(Data Curation Center, 이하 DCC)에서 개발한 RDM 서비스 개발 지침에서는 RDM 서비스의 구성요소를<그림 1>과 같이 (1) RDM 정책과 전략(RDM policy and strategy); (2) 사업계획과 지속가능성(Business plan and sustainability); (3) 데이터 관리계획(DMP); (4) 현용데이터관리(Managing active data); (5) 데이터 선정 및 수집(Data selection and handover); (6) 데이터 레포지터리(Data repositories); (7) 데이터 기술(Data catalogues); (8) 지침, 교육 및 지원 제공(Guidance, training and support)의 8가지 요소로 제시하였다(Jones 외 2013). <그림 1>의 상단에 표현되어 있듯이 서비스 구성요소 중 RDM 정책과 전략은 서비스의 운영과 지속가능성을 고려한 사업계획 수립에 영향을 미치게 된다.
	연구데이터관리란 무엇인가?	연구데이터관리(Records Data Management, 이하 RDM)서비스는 연구자들과 그들이 속한 기관에서 연구데이터를 생산, 수집, 이용, 보존하는데 있어 방향을 제시하고 지원하는 인력, 정책, 자원 및 기술을 포괄하는 시스템으로 정의할 수 있다(Steeleworthy 2014). 이는 최근 해외의 정부연구비기관에서 의무사항으로 제시하고 있는 데이터관리계획(Data Management Plan, 이하 DMP)의 작성 지원, 데이터 컬렉션과 레포지터리 구축, 디지털 보존과 데이터 리터러시를 포괄하는 광범위한 활동을 포함한다(Witt 2012).
	RDM 서비스의 구성요소와 웹사이트에서 제공되는 서비스의 내용을 분석한 결과는 어떠한가?	미국 카네기분류에서 제시된 최고연구중심대학(RU/VH) 중 RDM 서비스를 제공하는 31개 대학도서관의 서비스 내용을 분석하였으며, 분석의 기준은 선행연구에서 제시된 서비스의 구성요소 9가지로 (1) DMP 작성지원; (2) 데이터 파일 정리; (3) 데이터 기술; (4) 데이터 저장; (5) 데이터 공유 및 접근; (6) 데이터 보존; (7) 데이터 인용; (8) 데이터관리 교육; (9) 데이터 지적재산권을 포함한다. 분석 결과 대다수의 기관에서 DMP 작성지원서비스를 운영하고 있었으며 절반 이상의 기관에서 데이터 기술과 데이터 보존 및 데이터관리 교육 서비스를 제공하고 있었다. 특히 학문분야별 데이터에 적합한 메타데이터 및 레포지터리로의 안내와 워크숍 또는 개별 컨설팅을 통한 교육에 초점을 맞추고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 기관 내 혹은 기관 간 협력에 기반을 둔 RDM 서비스 운영과 서비스 담당자의 지식 및 역량에 대한 논의와 연구가 지속되어야 할 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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