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한국기록관리학회지 = Journal of Korean Society of Archives and Records Management, v.18 no.1, 2018년, pp.101 - 127
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The systematic management of research data is vital because it increases research data's value for research reproduction, verification, and reusability. Standard metadata will play a key role in research data registration, management, and data extraction. Research data has various structural relatio...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 온톨로지 모델링의 특징은 무엇인가? | 연구데이터는 연구-데이터셋-파일 등 다양한 엔터티 사이의 지적구조에 대한 표현 및 데이터 유형, 데이터 포맷, 연구방법 등 다양한 엔터티와의 연결이 중요하 다. 온톨로지 모델링은 디지털 자원의 다면성 및 풍부한 관계표현을 통해 지적구조를 체계적으로 제시하고 정보의 접근을 유용하게 한다(박희진, 박옥남, 2016). 이에 본 연구는 연구데이터 지적구조의 설계를 위하여 온톨로지를 적용하였다. | |
| 기존과 다르게 최근에 연구수행 중 생성되거나 작성된 모든 데이터에 주목하고 있는 이유는 무엇인가? | 기존의 연구정보관리와 관련한 초점이 논문, 보고서, 특허와 같은 최종결과물에 초점을 두었다면 최근에는 연구수행 중 생성되거나 작성된 모든 데이터에 주목하고 있다. 많은 양의 데이터가 연구 수행 중에 생산되고 이용되는 과정 에서 잘못 가공되고 조작되어 연구의 정확성이나 신뢰성을 저해하는 요인이 되기도 하며, 연구 수행과정에서 수집 또는 생산된 데이터는 연구의 재현 또는 검증을 위하여, 또는 향후 다른 연구의 데이터로 재활용되는 가치를 가지기 때문이다. | |
| 연구데이터란 무엇인가? | 연구데이터는 연구자들이 연구 또는 연구 수행과정에서 연구의 부산물이자 결과물로서 생산되는 데이터로서 원 데이터와 분석된 2차 자료를 포함하며, 관찰, 조사, 실험, 경험 데이터를 의미한다(김은정, 남태우, 2012, 29). 연구데이 터의 종류는 수치, 텍스트, 오디오, 컴퓨터 파일등 다양하다. |
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