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논문 상세정보

인문학 분야 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 전략 연구 - 기초학문자료센터를 중심으로

Strategies for Improving the Collection and Use of Research Data in the Humanities

초록

정보기술 및 데이터 네트워크의 발전은 다양한 학술연구에서 생산되는 데이터의 양의 폭발적인 증가 및 활용 가능성을 가져왔다. 하지만 관련 정책 및 인프라 구축의 부재로 인해 연구데이터의 관리 및 공유가 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 과학 및 공학 분야와 비교할 때 인문사회 분야에서는 데이터의 체계적인 수집 및 공유를 뒷받침하는 데이터 리포지토리가 취약하다. 본 연구에서는 국내 인문사회 분야 연구데이터 및 자료의 대표적인 리포지토리인 한국연구재단의 기초학문자료센터를 중심으로 인문학 분야 연구데이터의 체계적인 수집, 활용 및 보존을 위한 프로세스 및 전략을 제시하고자 한다. 특히 데이터센터 운영자의 관점에서 효과적인 데이터 수집을 위한 과제분석과 인문학 분야의 특성을 반영한 원자료 정보 구축에 초점을 맞추고 있다. 또한 향후 국내에서 정부의 재정지원을 받아 수행된 연구에서 생산, 산출되는 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 방안으로 데이터관리계획 관련 정책의 시행, 데이터 관리, 수집 및 공유를 위한 교육 및 지원 서비스 제공을 통한 환경 구축, 데이터 전문가의 양성, 연구데이터의 인용을 통한 활용체계 구축 등을 제시하고 있다.

Abstract

The rapid growth of information technologies and data networks has increased the volume of data generated from scholarly research and the possibilities of re-using and sharing such data. However, there is a serious problem of management and sharing of research data due to the lack of facilitating policies and supporting infrastructure. In particular, few data repositories exist that support systematic collection and sharing of research data in the humanities. In this regard, the Korea Research Memory (KRM) established by the Korea Research Foundation is a rare exception. The purpose of this research is to present specific processes and strategies that can facilitate the data collection, reuse and preservation through the KRM using task analysis and source document gathering as main focal points. In addition, in order for the effective collection and sharing of research data, the following recommendations are proposed: 1) the need for the adoption of data management plan related policies that govern the collection and sharing of research data generated from publicly funded research projects, 2) the need for training and support services for individual researchers and research institutes, 3) the need for training data specialists, and 4) the citation scheme and structure designed for research data.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터의 효과적인 수집 및 관리 저해의 주요 인
데이터의 효과적인 수집 및 관리 저해의 주요 인은?
첫째, 연구에 대한 보상체계가 모두 학술논문, 학술대회 발표, 저서, 특허 등과 같은 연구 결과물의 생산에만 집중적으로 연계되어 있다. 둘째, 연구결과물의 경우 비교적 정형화되어 있어 이것들을 한 곳에 모으고 조직화하는 것이 상대적으로 용이한 반면 데이터는 내용과 형태면에서 매우 다양하여, 표준형식으로 정형화하기 어렵기 때문에 데이터를 모아서 일관성 있는 방법으로 서비스 하는 것 또한 매우 어렵다. 셋째, 연구데이터의 경우는 단순히 데이터의 저장 및 보존을 위한 기술적인 지원체계뿐아니라 학술커뮤니케이션의 관행 및 과정에서 데이터의 출판, 등록, 인증, 접근 및 유통 그리고 이용이 되어야 하는데 아직까지 데이터와 관련된 학술커뮤니케이션 관행과 절차가 확고하게 자리를 잡지 못한 상태이다.

데이터의 효과적인 수집 및 관리 저해의 주요 인으로 논의되고 있는 것들은 크게 세 가지 정도이다. 첫째, 연구에 대한 보상체계가 모두 학술논문, 학술대회 발표, 저서, 특허 등과 같은 연구 결과물의 생산에만 집중적으로 연계되어 있다. 둘째, 연구결과물의 경우 비교적 정형화되어 있어 이것들을 한 곳에 모으고 조직화하는 것이 상대적으로 용이한 반면 데이터는 내용과 형태면에서 매우 다양하여, 표준형식으로 정형화하기 어렵기 때문에 데이터를 모아서 일관성 있는 방법으로 서비스 하는 것 또한 매우 어렵다. 셋째, 연구데이터의 경우는 단순히 데이터의 저장 및 보존을 위한 기술적인 지원체계뿐아니라 학술커뮤니케이션의 관행 및 과정에서 데이터의 출판, 등록, 인증, 접근 및 유통 그리고 이용이 되어야 하는데 아직까지 데이터와 관련된 학술커뮤니케이션 관행과 절차가 확고하게 자리를 잡지 못한 상태이다.

데이터의 공유가 가장 활발하게 나타나는 분야
데이터의 공유가 가장 활발하게 나타나는 분야는?
해양 환경, 천체물리학, 생명공학 등

연구데이터의 체계적인 수집과 공유의 수준은 학문 분야에 따라 다른 양상을 보인다. 데이터의 공유가 가장 활발하게 나타나는 분야는 해양 환경, 천체물리학, 생명공학 등이 대표적이다. 이런 분야의 특징은 데이터를 반복해서 수집하기 어렵고, 대규모 장비 및 설비투자를 통해서 수행되거나 데이터 공유의 효과가 크고 직접적이라는 것이다.

연구데이터 리포지토리
연구데이터 리포지토리는 어떻게 운영되나요?
크게 연구기관(대부분의 경우에 대학) 또는 연구소에서 운영하는 기관 리포지토리(Institutional Repository) 와 특정 학문 분야의 연구데이터를 저장하고 공유하기 위한 분야별 리포지토리(Disciplinary Repository)의 두 가지로 운영되고 있다.

이 원칙에 기초하여 미국, 영국 등의 정부연구비지원기관에서는 지원 과제로부터 산출된 데이터를 데이터 리포지토리를 통해 보존하고 공유 및 공개할 것을 권고하고 있다(김지현 2013). 연구데이터 리포지토리는 크게 연구기관(대부분의 경우에 대학) 또는 연구소에서 운영하는 기관 리포지토리(Institutional Repository) 와 특정 학문 분야의 연구데이터를 저장하고 공유하기 위한 분야별 리포지토리(Disciplinary Repository)의 두 가지로 운영되고 있다.

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