연구 데이터를 활용하고 관리할 수 있도록 DMP와 관련된 내용을 제공하는 서비스입니다.
연구 데이터란?
- 연구 데이터(Research data)는 연구개발 과정 또는 그 결과로서 생산?수집된 데이터로 생산되는 과정에 따라 실험, 관측, 조사 등 여러 가지 형태의 연구데이터가 존재하고 체계적인 관리가 필요한 자산입니다.
연구 데이터 관리의 필요성
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연구 영향력 향상
데이터 활용 가능성이 연구의 발견과 타당성으로 이어집니다.
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효율적인 시간 활용
데이터 검색 및 활용에 소모되는 시간 절약이 가능합니다.
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데이터 무결성 유지와 보존
차후 활용 시 데이터와 자원을 보호할 수 있습니다.
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소속/펀딩기관 요구사항 충족
연구 기관과 펀딩기관에서 연구에서 수집된 데이터의 저장 요구가 확대되고 있습니다.
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오픈 액세스 지지
데이터 공유를 통해 연구 확산과 오픈 액세스를 지지합니다.
[ 출처 : MIT Library ]
DMP 및 연구데이터 프로세스
연구 데이터의 종류
연구 데이터의 종류
| 종류 |
내용 |
예 |
| 실험 데이터 |
실험장비에서 생산되는 데이터 |
가속기, 화학/바이오 실험데이터 |
| 관측 데이터 |
관측장비를 통해 생산되는 데이터 |
망원경, 전자현미경, 인공위성 등 |
| 시뮬레이션 데이터 |
모델링을 통해 생산되는 데이터 |
기후모델링, 경제전망 모델링 |
| 파생 데이터 |
원천 데이터로부터 재상산된 데이터 |
텍스트마이닝, 3D 모델링 |
| 참조 데이터 |
평가를 거쳐 신뢰성이 공인된 데이터 |
플라즈마 물성표준, 뇌MRI영상 참조 표준 데이터 |
| 조사 데이터 |
설문조사 등을 통해 생산된 데이터 |
시장조사, 예측조사 |
[ 출처 : KISTI Issue Brief 제13호, 2019 ]
데이터 관리 방법
- 핵심 업무 할당하기 : 연구 프로젝트의 각 구성원의 책임 및 역할을 정의하면 문제를 예측하는데 도움이 됩니다.
- 데이터 정리하기 : 폴더와 데이터를 정리하면 프로젝트의 상태를 이해하거나 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다.
- 안정적인 파일 형식 사용하기 : 향후 데이터 접근 가능성을 높이기 위해 안정적인 파일 형식을 사용합니다.
- 정기적으로 데이터 백업하기 : 실수로 데이터가 손실되지 않도록 백업 계획을 작성합니다.
- 데이터 보호하기 : 의도하지 않은 보안 사고를 예방하기 위해, 정보 보호 방법을 문서화합니다.
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각 방법의 구체적인 가이드가 필요하다면,
UMass Amherst Libraries 를 참고하세요.
[ 출처 : UMass Amherst Library ]
국내 데이터 관리 정책
- ‘연구 데이터 공유 ∙ 활용 전략(안)’ 발표 ( 과학기술정보통신부, 2018.1. ) Download
- 연구 데이터 관리 및 활용에 대한 세부 내용을 연구관리 매뉴얼과 하위 규정에 반영 ( 과학기술정보통신부, 2020.6. ) Download
- 「 국가연구개발혁신법 」제19조 제1항에 따라, 연구 데이터 및 DMP 정의, DMP 제출 의무사항 등을 규정 ( 국가연구개발정보처리기준 , 2021.1. 시행 )
