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연구데이터 관리를 위한 OAK 메타데이터 확장 방안 연구
A Preliminary Study on Extending OAK Metadata for Research Data 원문보기

한국도서관 정보학회지 = Journal of Korean Library and Information Science Society, v.51 no.3, 2020년, pp.27 - 51  

이미화 (공주대학교 문헌정보교육과) ,  이은주 (동의대학교 문헌정보학과) ,  노지현 (부산대학교 문헌정보학과)

초록
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본 연구는 국립중앙도서관의 오픈액세스 리포지토리인 OAK에서 연구데이터를 기술할 수 있도록 OAK 메타데이터에 확장 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위한 연구방법으로 문헌연구, 사례조사, 관계자와의 면담을 실시하였다. 연구데이터 기술을 위한 기존 OAK 메타데이터의 확장 방안을 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 연구데이터를 위한 모델링으로 컬렉션 > 아이템 > 파일로 구성된 기존 구조를 그대로 유지하되 컬렉션은 해당 연구데이터를 묶을 수 있는 상위 그룹으로 두고, 아이템에는 연구데이터의 메타데이터와 파일을 묶어 제공하는 구조를 제안하였다. 둘째, 표준, 사례 기관의 메타데이터를 기존 OAK 메타데이터와 매핑하여 연구데이터의 기술을 위해 OAK에 추가할 필요가 있다고 판단되는 요소를 선별하여 OAK 확장 요소를 도출하였다. 셋째, 구조화된 데이터를 통해 검색이나 추후 통계 등에 활용할 수 있도록 통제어휘집과 구문에 대한 사항도 제시하였다. 본 연구는 연구데이터의 기술을 위해 OAK 메타데이터를 확장함으로써 국내에서 산출되는 연구데이터가 공식적으로 수집·저장·활용될 수 있는 기반을 제공함으로써 국가적으로 연구의 중복을 방지하고 연구 산출물을 공유 및 재활용할 수 있는 정보환경을 구축하는데 기여하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to propose an extended OAK metadata for research data that would be described in OAK, an open access repository of the National Library of Korea. As a research method, literature review, case studies, and interviews with related parties were conducted. The method of extending the exi...

주제어

#기관 리포지토리   #메타데이터   #연구데이터   #오픈액세스  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
표제는 간략하면서 기술적이고 고유하게 작성되어야 하고 해당 분야에서 인지할 수 있는 언어로 작성해야 하는 이유는 무엇인가? ∙ 표제: 공식 출판된 자료와 달리 연구데이터의 경우 출판된 자료가 아니므로 표제를 고안해야 하는 어려움이 있다. 명확하게 데이터셋 전체를 포괄하는 표제를 만들지 않으면 데이터셋에 접근하기 어렵기 때문에 표제는 간략하면서 기술적이고 고유하게 작성되어야 하고 해당 분야에서 인지할 수 있는 언어로 작성해야 한다.
OAK란 무엇인가? 국립중앙도서관에서 추진하고 있는 OAK(Open Access Korea)는 오픈 액세스 방식의 학술정보 유통체제 구축을 목적으로 하는 지식협력체이다. 2009년 시작된 OAK 사업은 대학, 공공기관, 연구소, 기업체 등에서 생산한 디지털 지식정보를 체계적으로 수집·관리·공유할 수 있도록 기관 리포지토리(institutional repository)를 개발·보급하고, 수집된 정보에 대한 통합검색과 기관별·정보유형별 특화된 검색서비스를 제공하기 위해 OAK 포털을 구축하는데 주력하고 있다.
OAK 리포지토리는 기능의 확장이 불가피한 상황에 놓인 이유는 무엇인가? 그러나 OAK 참여기관이 확대되고 연구 수행 과정에서 생산된 다양한 부산물인 연구데이터를 효율적으로 관리하고 공유할 필요성이 증대함에 따라 OAK 리포지토리는 기능의 확장이 불가피한 상황에 놓여 있다. 지금의 OAK 리포지토리는 단행본, 학위논문, 학술논문, 보고서 등 최종 산출물을 위주로 한 것이어서 다양한 유형의 연구데이터를 수용하기에는 한계가 있기 때문이다.
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참고문헌 (13)

  1. National Research Council of Science & Technology. 2019. Research Data Management and Utilization for Government-Funded Research Institutes in Korea. Seoul: National Research Council of Science & Technology, 2018-09. 

  2. Korea Institution of Science and Technology Information. 2019. Guideline for the Metadata of Research Data. Daejon: Korea Institution of Science and Technology Information. 

  3. Korean Research Memory Homepage. [cited 2020. 1. 5]. 

  4. DataCite Metadata Working Group. 2019. DataCite Metadata Schema Documentation for the Publication and Citation of Research Data (Version 4.3). [cited 2020. 1. 9]. 

  5. DCMI 2007. Dublin $Core^{TM}$ Collection Description Application Profile. [cited 2020. 1. 9]. 

  6. DCMI. 2012. Dublin Core $^{TM}$ Metadata Element Set, Version 1.1: Reference Description. [cited 2020. 1. 9]. 

  7. Farnel, Sharon and Ali Shiri. 2014. "Metadata for Research Data: Current Practices and Trends." Proceedings of International Conference on Dublin Core and Metadata Applications 2014. [cited 2020. 1. 9]. 

  8. NC State University Libraries. 2019. Defining Research Data. [cited 2019. 12. 27]. 

  9. University of California in San Diego Library Digital Collections Home Page. [cited 2020. 1. 20]. 

  10. University of Michigan Deep Blue Home Page. [cited 2020. 1. 20]. 

  11. University of Pittsburgh. Guidelines on Research Data Management. [cited 2019. 12. 27]. 

  12. Pennington, A. 2020, January 8, [E-mail Interview]. 

  13. Carlson, J. 2020. January 15, [E-mail Interview]. 

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