$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

기계공학분야 연구자들의 연구데이터 생산과 관리에 관한 연구
A Study on Research Data Creation and Management by Researchers in Mechanical Engineering 원문보기

한국기록관리학회지 = Journal of Korean Society of Archives and Records Management, v.21 no.4, 2021년, pp.137 - 162  

박윤미 (한국기계연구원, 이화여자대학교 일반대학원 문헌정보학과 기록관리학전공) ,  김지현 (이화여자대학교 사회과학대학 문헌정보학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 기계공학 분야 연구자들의 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 경험을 조사하고 해당 분야의 연구데이터 관리와 서비스를 위한 시사점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내외 연구기관의 연구데이터 관리 및 서비스에 대해 알아보고, 국내 기계공학 분야 연구기관의 소속 연구자들을 대상으로 심층 면담을 실시하여 '연구데이터, 책임있는 연구수행과 연구윤리 준수, 연구데이터 관리의 효용성 및 효과성, 연구데이터 공유의 가치' 등 4개의 주요범주로 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 행태를 분석하였다. 기계공학분야 연구데이터 관리와 서비스를 위해서는, 생산과정과 유형, 형태에 대한 데이터 조사를 실시하여 명시적 메타데이터와 암시적 맥락정보의 수집이 필요하며 데이터학술지에 데이터 논문을 출판함으로써 연구실적으로 인정하는 방안을 제안하고 안전한 데이터 관리와 연구자들간의 소통을 지원하는 클라우드 기반 시스템 등의 인프라 마련이 필요하다. 또한 연구 현장의 다양한 관계자들이 조직적 차원의 연구데이터 관리와 서비스에 대한 역할과 책임을 배분하는 것이 중요함을 제언하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aimed to examine the perception and experience of researchers in the field of mechanical engineering on research data creation and management, and suggest implications for research data management and services in the field. Research data management and services of domestic and foreign res...

주제어

표/그림 (10)

참고문헌 (52)

  1. Ahn, Chae-Young & Kim, Jihyun (2020). A Study on the Improvement of Research Records Appraisal Practice of the Government-funded Research Institutions. The Korean Journal of Archival Studies, 66, 105-155. https://doi.org/10.20923/kjas.2020.66.105 

  2. Choi, June-Hyock (2014). How to Conduct Mixed Methods in Situation Analysis. Journal of Public Relations, 18(4), 169-186. http://dx.doi.org/10.15814/jpr.2014.18.4.169 

  3. Choi, Myung-Seok & Lee, Sang-Hwan (2020). Current Status and Issues of Data Management Plan in Korea. The Journal of the Korea Contents Association, 26(6), 220-229. https://doi.org/10.5392/JKCA.2020.20.06.220 

  4. Choi, Myung-Seok, Lee, Seung-Bock, & Lee, Sang-Hwan (2017). Research Data Management of Science and Technology Research Institutes in Korea. The Journal of the Korea Contents Association, 17(12), 117-126. https://doi.org/10.5392/JKCA.2017.17.12.117 

  5. Gang, Ju-Yeon (2017). A Study on the Methods for Biotechnology Research Data Management. Master's thesis, Chonbuk National University. 

  6. Glesne, Corrine (2017). Becoming Qualitative Researchers: An Introduction (5th edition). New York: Pearson College Div. 

  7. Jeong, Ji-Yoon, Lee, Kang-Hun, & Kang, Hye-Won (2020). A Study on Research Data trends through Keyword Network Analysis. 27th Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference, 27-32. 

  8. Kim, Eun-Jeong & Nam, Tae-Woo (2012). Factor Analysis of Effects on Research Data Collection. Journal of the Korean Society for Information Management, 29(2), 27-44, https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.2.027 

  9. Kim, Jihyun (2012). A Study on University Researchers' Data Management Practices. Journal of Korean Library and Information Science Society, 43(3), 433-455. http://dx.doi.org/10.16981/kliss.43.3.201209.433 

  10. Kwon, Na-Hyun, Lee, Jung-Yeon, & Chung, Eun-Kyung (2012). Understanding Scientific Research Lifecycle: based on Bio- and Nano- Scientists' Research Activities. Journal of the Korean Library and Information Science, 46(3), 103-131. http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2012.46.3.103 

  11. Lee, Mi-Young (2017). A Study on Current Status and Improvement Tasks of Records Classification in Government-funded Research Institutes. The Korean Journal of Archival Studies. 53. 229-259. https://doi.org/10.20923/kjas.2017.53.229 

  12. Park, Hyeong-Jeong & Kim, Jihyun (2021). A Study on the Considerations for Data Management Plan Services in University Libraries. Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 32(3), 187-215. https://doi.org/10.14699/kbiblia.2021.32.3.187 

  13. Park, Mi-Young, Ahn, In-Ja, & Kim, Jun-Mo (2018). A Study on Use Case of Research Data Sharing in Biotechnology. Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 29(1), 393-416. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2018.29.1.393 

  14. Park, Mi-Young, Ahn, In-Ja, & Nam, Seung-Joo (2018). A Study on the analysis of Research Data Management and Sharing of Science & Technology Government-funded Research Institutes. Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 29(4), 319-344. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2018.29.4.319 

  15. Science and ICT (2020). National Research and Development information processing standards. Standards No. 2020-102 

  16. Science and ICT (2020). National Research and Development Innovation ACT. Act No. 17343 

  17. Shin, Eun-Jung (2018). A Study on Fundamentals of Research Data Co-utilization for Science and Technology. MSIT Research Paper. STEPI. 

  18. Shin, Eun-Jung, An, Hyung-Jun, Yang, Hyeon-Chae, Choi, Byong-Sam, Yang, Seung-Woo, Jung, Won-Kyo, & Kim, Soo-Youn (2017). Policy Measures to Promote Open Science in South Korea. Policy Studies, 1-194. 

  19. Shin, Eun-Jung, Sohn, Soo-jung, Suh, Ji-Young, & Kim, Yeong-Lin (2019). Considerations for Data Rights in Publicly Funded Research, Policy Studies, 2019(16), 1-216. Science and Technology Policy Institute. 

  20. The Korean Association for Public Administration (2001). Public Administration Electronic Dictionary. Available: https://kapa21.or.kr/bbs/dictionary/6626 

  21. Yim, Jin-Hee (2010). A Study on the Process of Public Information Seeking and Providing through Accountability Mechanism in Korea. Doctoral dissertation, Yonsei University. 

  22. Australia's National Science Agency (2020). CSIRO 2020 Year in Review. Available: https://www.csiro.au/-/media/About/Files/YearInReview2020_WEB.pdf 

  23. Borgman, C. L. (2015). Big data, little data, no data: Scholarship in the networked world (1st ed.). Cambridge, MA: MIT Press. 

  24. Burgelman, J. C., Pascu, C., Szkuta, K., Von Schomberg, R., Karalopoulos, A., Repanas, K., & Schouppe, M. (2019). Open science, open data, and open scholarship: European policies to make science fit for the twenty-first century. Frontiers in Big Data, 2(43). https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00043 

  25. Corti, L., Van den Eynden, V., Bishop, L., & Woollard, M. (2020). Managing and Sharing Research Data: A Guide to good Practice (2nd edition). California: SAGE Publications Ltd. 

  26. CSIRO (2018). CSIRO Data Access Portal Notes Before Completing the Application. Available: https://www.coretrustseal.org/wp-content/uploads/2018/10/CSIRO-Data-Access-Portal.pdf 

  27. CSIRO [n.d.]. CSIRO Data Access Portal. Available: https://data.csiro.au/collections/ 

  28. Elsevier (2021). Data in Brief. Available: https://www.journals.elsevier.com/data-in-brief 

  29. Fecher, B., Friesike, S., & Hebing, M. (2015). What drives academic data sharing? PLoS ONE 10(2): e0118053. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118053 

  30. Fernandez-Miranda, S. S., Marcos, M., Peralta, M. E., & Aguayo, F. (2017). The challenge of integrating Industry 4.0 in the degree of mechanical engineering. Procedia Manufacturing, 13, 1229-1236. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.09.039 

  31. Fraunhofer [n.d.]. Fraunhofer-Fordatis. Available: https://fordatis.fraunhofer.de 

  32. Fraunhofer [n.d.]. Fraunhofer-Publica. Available: http://publica.fraunhofer.de/starweb/pub09/en/index.htm 

  33. Fraunhofer [n.d.]. uber Fraunhofer. Available: https://www.fraunhofer.de 

  34. Geo Data Council (2019). 저널 소개. 출처: https://geodata.kr/about/aimScope 

  35. Glesne, C. (2017). 질적 연구자 되기 5판. 안혜준 옮김. 서울: 아카데미프레스. 

  36. Joo, Y. K. & Kim, Y. (2017). Engineering researchers' data reuse behaviours: a structural equation modelling approach. The Electronic Library, 35(6), 1141-1161. https://doi.org/10.1108/EL-08-2016-0163 

  37. Kim, J. (2020). An analysis of data paper templates and guidelines: types of contextual information described by data journals. Science Editing, 7(1), 16-23. https://doi.org/10.6087/kcse.185 

  38. KISTI, '제1회 과학기술정보포럼' 개최 (2019. 5. 22.). 대전일보, 출처: http://www.daejonilbo.com/news/newsitem.asp?pk_no1370586 

  39. Kowalczyk, S. & Shankar, K. (2011). Data sharing in the sciences. Annual Review of Information Science and Technology, 45(1), 247-294. https://doi.org/10.1002/aris.2011.1440450113 

  40. Kurata, K., Matsubayashi, M., & Mine, S. (2017). Identifying the complex position of research data and data sharing among researchers in natural science. Sage Open, 7(3), https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/2158244017717301 

  41. Mallasvik, M. L. & Martins, J. T. (2020). Research data sharing behaviour of engineering researchers in Norway and the UK: uncovering the double face of Janus. Journal of Documentation, 77(2), 576-593. https://doi.org/10.1108/JD-08-2020-0135 

  42. Muller, J. M., Veile, J. W., & Voigt, K.-I. (2020). Prerequisites and incentives for digital information sharing in Industry 4.0 - an international comparison across data types. Computers & Industrial Engineering, 148, 106733. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106733 

  43. NAA (2020). Records Disposal Authority CSIRO. 73-80. Available: https://www.naa.gov.au/sites/default/files/2019-12/agency-ra-2002-04926193.pdf 

  44. NHMRC (2019). Management of Data and Information in Research: A guide supporting the Australian Code for the Responsible Conduct of Research. Available: https://www.nhmrc.gov.au/sites/default/files/documents/attachments/Management-of-Data-and-Information-in-Research.pdf 

  45. OECD (2015). Making Open Science a Reality. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, 25, Paris: OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/5jrs2f963zs1-en 

  46. Perrier, L., Blondal, E., & MacDonald, H. (2020). The views, perspectives, and experiences of academic researchers with data sharing and reuse: A meta-synthesis. PLoS ONE, 15(2), e0229182, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229182 

  47. Research Data Alliance (2019). Research Data Management in Engineering IG Charter Statement. Available: https://rd-alliance.org/group/research-data-management-engineering-ig/case-statement/research-data-management-engineering-ig 

  48. Springer Nature (2021). Scientific Data. Available: https://www.springernature.com/gp/authors/research-data 

  49. Suhr, B., Dungl, J., & Stocker, A. (2020). Search, reuse and sharing of research data in materials science and engineering-A qualitative interview study. PLoS ONE, 15(9), e0239216. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239216 

  50. Van Panhuis, W. G., Paul, P., Emerson, C., Grefenstette, J., Wilder, R., Herbst, A. J., Heymann, D., & Burke, D. S. (2014). A systematic review of barriers to data sharing in public health. BMC Public Health, 14(1), 1144. https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-1144 

  51. Wu, S., & Worrall, A. (2019). Supporting successful data sharing practices in earthquake engineering. Library Hi Tech, 37(4), 764-780. https://doi.org/10.1108/LHT-03-2019-0058 

  52. Zuiderwijk, A., Shinde, R., & Jeng, W. (2020). What drives and inhibits researchers to share and use open research data? A systematic literature review to analyze factors influencing open research data adoption. PLoS ONE, 15(9), e0239283, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239283 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로