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국가연구데이터플랫폼 DataON은
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극지연구소

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분야

31,392

극지관측

한국지질자원연구원

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3,012

지구과학

한국천문연구원

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천문학

한국표준과학연구원

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분야

1,887

참조표준

한국항공우주연구원

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1,498

항공우주과학

64 / 30.96 GB

국립생태원 Ecobank

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910

전분야

한국과학기술정보연구원

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파일 개수/용량

313

생명·지구과학

391 / 422.59 GB

한국이산화탄소포집및처리연구개발센터

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170

대기/환경

464 / 1.82 GB

국가연구데이터플랫폼

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분야

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137

과학기술 전분야

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제주대학교 이삭플랫폼

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분야

116

전분야

한의학연구원

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분야

62

보건의료

KISTI 기계학습 데이터 공유 활용 서비스

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분야

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기계학습

대구교육데이터연구소

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분야

54

전분야

한국해양과학기술원

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분야

파일 개수/용량

40

해양과학

150 / 562.56 MB

AI 허브

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21

인공지능

한국전자통신연구원

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분야

20

전분야

한국환경연구원 데이터 포탈

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분야

6

전분야

글로벌 대용량실험 데이터 허브센터

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분야

4

생명과학

GeoAI 데이터학회

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분야

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3

전분야

5 / 1.92 GB

OpenAIRE

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분야

2,337,489

과학기술 전분야

ARDC

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분야

225,188

과학기술 전분야

Institutional Repositories DataBase

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119,128

과학기술 전분야

FRDR

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분야

101,194

전분야

HARVARD Dataverse

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분야

92,240

사회과학

data govt nz

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분야

31,958

전분야

4TU

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분야

15,708

전분야

FINNISH SOCIAL SCIENCE DATA ARCHIVE

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분야

2,006

사회과학

DataON

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분야

452

전분야

연구데이터 과학기술분류

건설/교통
건설/교통
기계
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농림수산식품
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물리학
물리학
보건의료
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기타
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공지사항

[공지] 인프라개선 작업에 따른 일부 서비스(파일관련) 일시 중지 현상 안내

국가연구데이터플랫폼 이용자 여러분께 안내드립니다.국가연구데이터플랫폼의  인프라개선 작업에 따라  파일관련 기능(마이드라이브, 데이터셋 파일 접근) 이 원활하지 않을 수 있습니다 .          -         다     음       -    가. 작업일시: 2025년 2월 12일  수 16시 ~ 17시     나. 작업내용:  인프라 개선 작업작업내용에 따라 작업기간이 변경될 수 있습니다. 이용자 여러분의 불편을 줄이고, 안정적인 서비스를 위해 더욱 힘쓰도록 하겠습니다.감사합니다.
2025-02

공지사항

[공지] 서버 점검 안내에 따른 간헐적 서비스 일시 중지 현상 안내

국가연구데이터플랫폼 이용자 여러분께 안내드립니다.국가연구데이터플랫폼의 서버 점검에 따라, 다음 기간 동안 서비스 중단 예정입니다.         -         다     음       -    가. 작업일시: 2025년 1월 17일  금 18시 ~ 19시 (1시간)    나. 작업내용: 서버 점검작업내용에 따라 작업기간이 변경될 수 있습니다. 이용자 여러분의 불편을 줄이고, 안정적인 서비스를 위해 더욱 힘쓰도록 하겠습니다.감사합니다.
2025-01

공지사항

[공지] DataON 서비스 개편에 따른 서비스 중단 안내

안녕하세요.국가연구데이터플랫폼 이용자여러분께 안내 말씀드립니다.국가연구데이터플랫폼의 서비스 개편 작업에 따라, 다음 기간 동안 서비스 중단 예정입니다.                    --         다    음         --작업기간 : 2024년 12월 13일 14:00 ~  2024년 12월 14일 작업내용 : 서비스 개편  2차 작업작업내용에 따라 작업기간이 변경될 수 있습니다. 이용자 여러분의 불편을 줄이고, 안정적인 서비스를 위해 더욱 힘쓰도록 하겠습니다.감사합니다.
2024-12

공지사항

[공지] DataON 서비스 개편에 따른 서비스 안내

안녕하세요.국가연구데이터플랫폼의 서비스 개편 작업 으로 인해, 사이트 이미지 깨짐 현상이 있을 수 있습니다. ctrl +shift +R  단축키 통해   기존 캐시를 삭제하실 수 있습니다.기타 불편사항 및 문의사항은 dataon@kisti.re.kr로 접수해주시기 바랍니다.감사합니다. 
2024-11

뉴스

제주대 기초과학연구소-한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터 업무협약 체결

[베리타스알파=김하연 기자] 제주대 기초과학연구소(소장 김명숙)와 한국과학기술정보연구원(KISTI) 연구데이터공유센터(센터장 임형준)는 지난 18일 'DataON 연계 및 서비스'를 위한 업무협약을 체결했다.DataON(데이터온)은 KISTI 연구데이터공유센터에서 운영하는 연구데이터를 검색/공유/관리 및 공동 활용을 위한 국가연구데이터플랫폼이다. ESAC Platform(이삭플랫폼)은 Open Science(오픈 사이언스)를 기반으로 제주 자연환경 R&D 연구성과와 공공데이터를 통합/관리하기 위해 제주대 기초과학연구소에서 운영하는 기초과학 학술정보통합 플랫폼이다. 현재 ESAC Platform에서는 ▲연구데이터, ▲논문, ▲동영상(연구자 동영상, 다큐멘터리, 논문그래픽 동영상), ▲생물다양성 도서, ▲시민과학데이터, ▲공공기관 데이터 등을 공유하고 있다.이번 협약을 통해 양 기관은 ESAC Platform이 보유한 연구데이터를 DataON에 연계해 연구데이터를 효율적으로 관리하고, 인공지능 학습데이터 구축 및 오픈사이언스를 위한 데이터 활용 가능성을 높이기 위해 협력할 계획이다.임형준 연구데이터공유센터장은 "이번 협약은 국내 대학 연구소와 협약을 맺는 첫 사례로 의미가 크며, ESAC Platform이 연구데이터 공유 및 활용 생태계 구축을 위한 플랫폼이 되도록 적극 지원하겠다"라고 밝혔다.김명숙 기초과학연구소장은 "ESAC Platform 연구데이터를 DataON에 지속적으로 공유함으로써 국가 R&D 투자 효율성을 높이고, 연구 생산성을 향상시키는데 기여하겠다"라고 말했다.미국, EU, 일본 등 해외에서는 오픈 사이언스 기반 연구와 함께 연구데이터 활용을 위한 메커니즘 구축 등을 추진하고 있다. 오픈 사이언스 생태계 구축은 대한민국 과학 연구의 국제 경쟁력을 높이고 연구의 공익적 가치를 극대화할 것으로 기대된다.출처: https://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=537025
2024-12

뉴스

[IT과학칼럼] 연구데이터 보호와 활용 균형 필요

최근 인공지능(AI)기술의 발전과 과학기술 혁신을 위해 연구데이터의 개방과 공유가 점차 중요해지면서 오픈사이언스(Open Science)의 필요성이 전 세계적으로 주목받고 있다. 오픈사이언스는 연구 과정과 결과를 투명하게 공개하고, 과학지식과 데이터를 누구나 자유롭게 접근할 수 있게 해 정보 공유와 협력을 촉진하는 접근방식이다. 2021년 유네스코(UNESCO)가 ‘오픈사이언스 권고안’을 채택한 이후 주요 선진국들은 연구데이터 공유와 활용을 위한 체계적인 정책과 프로젝트를 통해 이 움직임에 동참하고 있다.우리나라도 2018년 ‘연구데이터 공유·활용 전략’을 발표하며 범부처 연구데이터 체계 확립에 착수했다. 이 전략의 일환으로 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2020년 국가연구데이터플랫폼(DataON)을 구축해 연구데이터를 효율적으로 관리하고 체계적으로 공유할 수 있는 환경을 마련했다. DataON은 연구자들이 연구데이터를 한곳에서 손쉽게 검색하고 활용할 수 있게 지원하는 플랫폼이다. 현재 국내 11개 기관과 연계해 약 4만 데이터셋과 해외 7개 기관과 연계해 약 190만 메타데이터셋을 국내 연구자에게 서비스하고 있다.정부는 ‘제1차 데이터 산업진흥 기본계획(2023~2025년)’을 통해 국가 디지털 전환을 추진하고 있다. 이 계획은 모든 데이터의 혁신적 개방·공유, 민간 중심의 데이터 유통·거래생태계 조성, 안전하고 혁신을 촉진하는 데이터 활용 기반 마련, 그리고 데이터산업의 기초체력 강화를 목표로 한다. 또한 올해 국가연구데이터 관리 및 활용 촉진에 관한 법률안이 발의돼 국가 연구·개발 과정에서 생산되는 연구데이터를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있는 법적 근거를 마련 중이다.최근 거대언어모델(LLM)과 같은 생성형 AI기술의 급속한 발전으로 AI가 연구에 본격적으로 활용되는 시대가 도래했다. 이러한 변화 속에서 AI의 효과적인 활용을 위해서는 고품질의 데이터, 즉 ‘AI Ready Data’의 중요성이 부각되고 있다. AI Ready Data는 데이터의 품질, 구조화, 레이블링, 형식, 메타데이터, 규모, 다양성, 법적·윤리적 고려사항, 접근성, 최신성 등을 포함해 AI가 최대한의 성능을 발휘할 수 있도록 준비된 데이터를 의미한다.이러한 변화 속에서 가장 중요한 과제는 연구데이터의 개방과 공유를 확대하면서도 데이터 보호와 활용 간의 균형을 유지하는 것이다. 데이터의 개방성과 접근성을 높이면서도 개인정보 보호와 같은 윤리적 문제를 고려해야 하며, 이를 위해 기술패권 시대에 맞는 연구데이터 정책을 마련하는 것이 필수적이다. 이러한 정책적 접근은 연구데이터의 투명성과 신뢰성을 높이고 데이터 기반의 연구 혁신을 촉진할 것이다.궁극적으로 우리는 연구데이터의 바람직한 관리와 공유를 통해 지속 가능한 발전과 과학기술의 진보를 이룰 수 있을 것이다. 이는 글로벌 과학커뮤니티의 협력과 혁신을 촉진하며, 데이터 기반의 과학기술 발전을 위한 중요한 초석이 될 것이다. 연구데이터의 올바른 관리와 활용은 단순한 기술적 진보를 넘어 사회적 가치와 윤리를 실현하는 데에 기여할 것이다.임형준 한국과학기술정보연구원(KISTI) 연구데이터공유센터장출처: 헤럴드경제,  https://news.heraldcorp.com/view.php?ud=20240923050300nbgkoo@heraldcorp.com
2024-09

뉴스

연구데이터 생산·활용↑…

국가 차원 범부처 연구데이터 법제도가 마련돼야 한다는 주장이 나왔다. 디지털 기술 발전으로 연구데이터 생산·활용이 늘고 연구·혁신과정에서 연구데이터가 가지는 잠재력과 가치 또한 증가하고 있기 때문이다.17일 과학기술정책연구원(STEPI)이 최근 발표한 ‘국내외 연구데이터 법제도 비교분석 및 개선과제’ 보고서에 따르면, 연구데이터 생산·활용이 늘면서 주요국들도 제반 활동을 지원하고 규범화하는 법제도를 마련하고 있다. 미국·프랑스는 정부지원 연구 결과(데이터 포함)에 대한 접근·재이용 촉진제도를 시행 중이다.일본은 정부 중심, 정부지원 연구데이터 관리·이활용 촉진제도를 확대하고 있다. 영국과 독일은 연구기관·연구회 중심 연구를 위한 데이터 접근·재이용 조치를 확대했다. 하지만 우리나라 현행 연구데이터 제도는 과학기술정보통신부 고시 수준으로 범부처 규범력과 실행력이 부족하다는 지적이다.국내 연구데이터 관련 법률(안)은 발의된 상황이다. 현재 발의된 여당안은 정부지원 연구결과로서 연구데이터 액세스를 강조한다는 측면에서 미국 공공액세스 정책과 유사한 측면이 있다. 야당안은 광의의 연구데이터를 상정하고 기반 환경을 조성하고자 한다는 점에서 영국이나 독일의 접근법과 유사하다. 다만 여당안과 야당안 모두 국가 중심 관리 체계를 구축하고자 한다는 측면에서 연구회나 연구조합 중신 관리체계를 갖춘 영국이나 독일과는 차별화됐다.이에 우리나라도 현재 발의된 연구데이터 법률을 여당안과 야당안을 병합 심사, 단일 법안화해야 한다고 STEPI 측은 조언했다.국가 차원 범부처 연구데이터 관리 체계를 마련·운영하기 위한 법제도적 기반을 마련하는 게 일차적인 목표이며, 법제도 실효성을 위해 적용범위 합리화가 필요하다고 주장했다. 국가연구데이터를 광의적으로 설정하고 기술, 인력, 조직, 협력 기반을 확충하는 진흥법적 기능을 강화할 경우 그 파급력이 클 순 있다고 분석했다. 동시에 광범위한 연구데이터에 대해 공개 의무, 권리 승계, 실태조사 등 책무를 일괄 적용할 경우 지나친 규제로서 연구·혁신 활동을 저해할 수 있다고 우려했다.연구데이터에 대한 의무 규정 및 책무 설정 시 적용범위를 합리적으로 제한해, 연구·혁신을 촉진하고자 하는 입법취지가 퇴색되지 않도록 주의해야 한다고 제언했다.출처: 데일리안 https://m.news.nate.com/view/20240917n05000?mid=m05데일리안 김소희 기자 (hee@dailian.co.kr)
2024-09

뉴스

KISTI, CTS 인증 국내 최초로 획득…연구데이터 리포지터리 신뢰성 입증

KISTI는 2024년 3월 28일 국내 최초로 국제 연구데이터 리포지터리 인증인 Core Trust Seal을 획득했다고 밝혔다.한국과학기술정보연구원(KISTI·원장 김재수)은 지난달 국내 최초로 연구데이터 리포지터리 신뢰성을 인증하는 '코어 트러스트 실(CTS)' 인증을 획득했다고 3일 밝혔다.CTS 인증은 2017년에 국제과학위원회 산하 세계 데이터 시스템(WDS) 정규 회원 기관과 DSA(Data Seal of Approval)가 공동 발급하는 인증이다. 신뢰할 수 있는 연구데이터 리포지터리임을 보장한다.연구데이터 체계적 관리 정책 및 시스템 신뢰성을 평가하며 전 세계 107개 연구데이터 리포지터리만 인증을 획득했다.기관 안정성, 임무 적합성, 기술·조직적 인프라 운영 적합성, 연구데이터 보존·품질·접근·라이센스·검색·식별·재인용·평가 등 요구사항들을 16개 항목에서 살펴본다. 각 항목별 기준이 충족돼야 획득할 수 있는 인증이다.이번에 CTS 인증을 획득한 KISTI의 DataON은 연구데이터 수집, 저장, 검색, 분석 및 활용 등 데이터 기반 연구 활동을 지원하는 국가연구데이터플랫폼이다.DataON은 2020년 1월부터 서비스를 게시해, 국내외 기관에 연구데이터 리포지터리 배포 및 연계함으로써 현재 약 192만 개 연구데이터셋을 확보, 연구자들이 활용할 수 있도록 제공한다.DataON은 연구데이터를 보존하기 어려운 개인 연구자, 과제 종료 사업단, 데이터 저널 투고 연구자 등이 연구데이터를 등록할 수 있도록 지원한다.'국가연구데이터 관리 및 활용 촉진에 관한 법률' 입법 추진에 따라, DataON에 대한 관심이 높아지고 있다.김재수 원장은 “국내 최초로 CTS 인증을 획득함에 따라, KISTI가 국가연구데이터 관리 체계 구축에 선도적인 역할을 하면서 연구데이터 관리를 위한 인프라 마련과 생태계 구축에 힘을 받을 것으로 기대한다”며 “KISTI는 DataON을 통해 향후 출연연, 대학, 정부 산하 연구소 등에 연구데이터 관리 노하우를 공유 및 확산할 계획”이라고 밝혔다.김영준 기자 kyj85@etnews.com출처) 전자신문 https://www.etnews.com/20240403000061
2024-04

자료실

DataON 매뉴얼 영상

2023년도에 제작한 DataON 매뉴얼 영상입니다.각 서비스별로 제작하였으며, 본 영상은 모든 서비스를 통합한 버전입니다.https://youtu.be/7sV3QDbtSDI
2024-04

자료실

DataON 홍보영상

2023도에 제작한 홍보영상입니다.전체 약 4분이내의 영상입니다.https://youtu.be/3gZUdadL_Ec
2024-04

자료실

DataON 홍보영상(shorts)

2023년에 제작한 shorts 영상입니다.짧은 영상이지만 임펙트가 강합니다.https://www.youtube.com/shorts/TPrQlUwGab4
2024-04

자료실

DataON 전문가 협의회 운영

○ 협의회 운영 목적 - DataON을 활용하고 있는 산·학·연 데이터 기반 연구자 10명 내·외와 플랫폼 기술 관련 전문가 2명 내외로 협의체를 구성하여 DataON에 대한 사용 문제점 및 활용 아이디어의 수렴과 DataON의 안정적인 운영을 위한 기술적인 조언을 수렴함· 사용자 중심의 플랫폼이므로 데이터를 이용하는 전문가와 실사용자 등으로 구성하여 다양한 의견을 수렴하여 플랫폼의 개선에 반영함· 기술적인 조언은 우리 플랫폼에 맞는 시스템 전문가로 소수로 구성하여 현재와 미래의 방향을 설정하는데 조언을 받음 ○ 협의회 운영 및 회의 개최 - 협의회 운영 · DataON 협의체는 매년 재구성함을 원칙으로 하며, 금년에는 하반기 1회 개최하고 내년부터는 매년 상반기와 하반기에 각 1회씩 총 2회를 개최하기로 함 · 기술전문가는 경험이 많은 전문가로 구성하여 지속적으로 활용함 ○ 2020년 협의회 개최 - 회의명 : DataON 기술전문가 협의회 회의 - 일시 : 2020년 11월 17일 (화), 14:00 ~ ○ 종합의견 .tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px; overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;} .tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px; font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;text-align:center;} .tg .tg-0lax{vertical-align:center;} .tg-0lax{width:20%;text-align:center;} .tg_01az{width:80%} 구분 자문내용 사용자 가이드 - 각 기능에 대해 상세히 안내하고 있는 사용자 가이드라고 생각함. 하지만, 몇몇 부분에서 사용자 가이드가 업데이트가 필요한 것 같음, 예를 들면, 등록 탭의 리포지터리 연계 부분은 현재 확인할 수 없음. 그리고 분석 서비스 부분의 워크플로우는 조금 더 상세한 사용자 가이드가 필요한 것 같음. 일반적으로 사용하는 쉘 프로그래밍과 같이 터미널에서 진행했던 방법과는 달라서 이해하는데 어려움이 있음. 동영상 가이드가 추가된다면 사용자들에게 큰 도움이 될 것 같음. - 연구데이터 등록 시 인물정보에 생산자, 담당자, 기여자를 입력하 게 되어 있는데 필수는 2로 나오고 필수입력 표시(*)가 없음 - 다음 단계로 진행이 되지 않을 때 어디서 오류가 난 건지 안내가 없어 어느 부분이 잘못된 건지 확인할 수 없고, 정상 입력한 경우에도 다음 단계로 넘어가지 않는 현상이 발생함 데이터의 등록과 이용 - 데이터 등록에서 "로컬파일 업로드하기" 기능이 정상 동작하지 않음 - 데이터 등록이 체계적으로 구성되어 있으나, 입력 및 선택 항목이 너무 많음 - 데이터 등록에서 공동소유일 경우, 이에 대한 정보를 등록하는 기능이 필요함 - 일반적인 수치 데이터 이외에 화학 분야에서 많이 사용되는 화합물 구조 데이터를 입력 및 활용할 수 있는 기능이 있다면 많은 도움이 될 것으로 생각됨 데이터 품질 - 현재 DataON에서 1,000,000개가 넘는 데이터를 제공하고 있는데 이는 굉장히 고무적인 수치라고 생각함. 다만, 제공되는 데이터의 품질과 완전성 면에서 보완이 필요한 것 같다고 생각함. 데이터가 깨져 있거나 데이터의 일부분만이 있는 경우가 있음 화면구성/검색결과/파일정보 표출 - 화면의 가로 폭이 상단 메뉴 폭보다도 좁아서 자료 확인이 어려움 - 여러 그림 파일을 등록한 경우, 미리보기창과 프로그램 코드창의 크기가 작아 확대·축소의 의미가 없음 - 검색 결과에서 표·그림이 같은 원문의 자료인데도 검색 결과창 에서는 같은 원문인지 알 수 없어 표·그림마다 원문을 확인해야 하는 불편함이 있음. 검색 시 자료의 해당 내용만 표출하지 않고 제목도 같이 표출되도록 보완하면 좋겠음 - 표·그림 검색 결과를 클릭하면 화면 정보가 "표·그림 검색"으로 나와야 하는데 그렇지 않고 "데이터셋 검색"으로 나옴. 데이터셋·소프트웨어을 클릭하면 화면 정보가 일관되지 않고 "데이터셋 검색"일 때도 있고 "소프트웨어 검색"일 때도 있음 - 검색결과 창에서 데이터셋 의미관계 정보를 그래프 데이터베이스로 제공하고 있는데, 그래프 데이터베이스의 유용성이 잘 반영되지 않고 있는 것 같음. 그래프 데이터베이스를 사용하는 이유에는 검색결과(target)의 다양성 및 노드 간 관계성 도출 등이 있는데, 현재는 이러한 부분보다는 단순히 시각화에 초점이 맞춰져 있는 것 같음. 제공되는 노드들도 데이터 리포지토리, 데이터수집처 등으로 의미 있는 관계를 볼 수 있을지 의문이 듬. 한편, 시각화 부분에도 조금 불편한 부분이 있는데, 데이터셋에 관한 여러 속성을 노드와 엣지로 설명한 것은 참신하나, 현재 인터페이스는 가독성이 떨어져 노드들에 관한 정보를 읽기 어려움 - 동일 검색 결과에서 어느 경우에는 파일목록이 빈칸으로 나오는 현상이 발생함 - 소프트웨어 검색에서 원문보기를 클릭하면 새탭으로, 원문정보 를 클릭하면 새창으로 열림. 왜 다르게 설정했는지 의문임 - 파일의 메타정보 입력 개선 필요함 메타데이터/데이터 링크 - 데이터를 이해하기 위해서는 메타데이터 부분이 충실해야 하는데, 그렇지 않은 경우가 많아서, 원하는 데이터를 찾더라도 그 데이터를 사용하기 위해서는 추가적인 노력이 필요하였음. 링크를 통해 연결된 외부 데이터 역시 마찬가지임. raw data의 품질면에서 메타데이터가 제대로 설명되어 있지 않음. - DataON에서 제공하는 데이터 중에는 외부 링크를 통해 제공하는 데이터가 많은데, 제공하는 인터페이스에서 데이터가 제공되고 있는지 여부를 확인하기 어려운 문제가 있음 데이터 확보 - DataON과 출연연의 연구데이터 연계의 원활하고 추진력을 갖추기 위해서는 출연연의 연구분야별로 “데이터 센터”지정이 필요한 것으로 판단됨 - DMP와 같은 정책으로 절차를 강화하여 국가연구개발 과제의 결과 데이터를 과제 종료 시 모두 제출하도록 하는 등 제도적인 뒷받침이 필요함 - 데이터를 생산하고 공유, 활용을 활성화하기 위해서는 논문인용도와 같이 데이터가 얼마나 많이 인용되고 있는지 파악할 수 있는 데이터인용도를 제공할 필요가 있음 - Dataon에서 제공하고 있는 데이터 오류 점검, 기능 오류 점검과 다양한 제안사항에 대해 모니터링할 수 있는 ‘Dataon’모니터링단 운영을 제안함 - 데이터 분석 환경을 보다 활성화하기 위한 컴퓨터 파워를 늘려서 제공하면 좋은 유인책이 될 수 있지 않을까 제안함 보안 - 웹상에서 동적인 요소가 많아질수록 보안이 취약해지는 것은 당연한 일임. 관련하여 정기, 수시로 전체 서비스의 취약점 점검이 필요함. 이는 서비스가 확대되고 사용자가 늘어날수록 더욱 필요함. 일례로 주피터랩의 취약점을 이용하여 채굴 프로그램을 돌린 사례가 있음 - 취약점뿐만 아니라 upload 되는 데이터에 악성코드가 있지는 않은지, 개인정보가 포함되어 있지는 않은지 검사할 필요도 있음 - 최근 연구회에서 주관하는 기관장 간담회가 월 1회 열리고 있음. 연구회 힘을 빌려 기관장 모임에서 데이터 공유에 대한 공감대 형성 노력을 하면 좋을 것 같음 연구분석 환경 측면 - 분석서비스에서 대용량 데이터의 업로드 기능의 제한 및 결과 가시화의 제약에 대해서 개선이 필요함 - PyTorch 이용자는 CUDA 10.2 이상으로 지원되면 좋겠고, Environment Modules 지원이 고려되면 더 좋을 것 같음 - 애플리케이션 ·자세한 작성 튜토리얼이 동영상으로 있으면 함 ·이미 승인된 애플리케이션을 업그레이드할 때, 구버전의 정보를 불러와서 수정하는 방식이 필요. 현재는 다시 모두 작성해야 하는 번거로움이 있음 ·라이브러리 설치와 공용/내 가상환경 동기화에 에러가 있음. 동기화가 잘 되는지 관련 설명이 튜토리얼 영상에 포함되면 함 ·애플리케이션 승인 과정은 개발을 지연시킴. 공개되기 이전에는 자신의 워크플로우에서만 작동할 수 있게 한다면, 개발 후 완성된 애플리케이션을 한 번만 승인 요청할 것임 ·애플리케이션 등록 시 등록 절차에서 입력 포트 추가하는 단계에서 포트 타입을 폴더로 하고 샘플 파일을 등록하려는데 파일 등록에서 로드 에러가 남. 분석플랫폼 사용에서와 같은 에러이며, 이후로 진행이 되지 않음 - 슈퍼컴퓨터에 접속할 수 있는 기능이 있는 것 같은데 어떤 방법으로 연동이 되는 것인지 궁금함. 없다면 연결할 수 있도록 지원되면 함 - 등록한 RAIN-F 데이터셋을 처리할 때 해당 파일이 있는 디렉토리가 오픈되지 않는 문제가 있음. 파일이 많거나 용량이 크면 오류가 나는 것 같음. (Load error!(404) 에러입니다.) 그리고 로드가 계속되고 있다고 실행 중인 아이콘이 표시가 되는데 가능하다면 그 실행을 중지할 수 있는 기능도 추가되면 좋을 것 같음 - JupyterLab ·폴더를 삭제할 때 빈폴더가 아니어도 삭제가 가능하면 좋겠음 ·크기가 큰 파일을 pandas나 numpy로 불러올 경우 실행이 자주 중지됨 ·폴더를 통째로 업로드할 수 있도록 수정되었으면 함 ·폴더 우클릭 후 Copy Shareable Link를 클릭 후 해당 링크로 들어가면 해당 폴더가 아닌 Workspace 폴더로 이동되는 오류가 있음 ·업로드를 시작과 동시에 JupyterLab에 바로 표시되어 해당 파일이 업로드가 완료 여부가 표시되었으면 함 ·브라우저가 종료되어도 계속 실행이 가능하면 좋겠음 ·JupyterLab을 로그아웃을 하지 않으면 브라우저 또는 컴퓨터 종료 후에도 JupyterLab은 계속 작동하면 좋겠음. 작업이 오래 걸릴 때 이런 기능은 사용자에게 편리하며, Slurm과 같은 Scheduler가 지원되면 더 좋을 것 같음 ·주피터 허브에서 sever Options에 대한 설명과 Launcher에 있는 각 내용에 대한 안내가 필요함 - Workflow ·진행 상황과 사용 자원에 대한 모니터링이 가능할 수 있으면 좋을 것 같음 ·워크플로우가 불안정한 경우가 많아 실행되지 않는 경우가 종종 있음 ·워크플로우의 어플리케이션 결과물이 간단하게 화면에 출력이 된다면 제 3자 입장에서 좀 더 직관적으로 이해할 수 있을 것 같음 ·워크플로우에 이미지 또는 출력되는 그래프를 워크플로우에서 볼 수 있는 시각화 기능이 있다면 데이터 분석과 인공지능 분야에서 좋은 기능을 할 것 같음 ·애플리케이션 전체 선택, 삭제, 이동이 가능했으면 함 - Software ·어플리케이션 등록 중 비공개 어플리케이션은 어플리케이션의 등록 절차가 복잡하지 않았으면 좋겠음 ·개인이 등록절차 없이 간단하게 직접 만든 어플리케이션을 자유롭게 실행할 수 있는 환경이 조성되면 좋겠음 기타 의견 - 연구 데이터가 공유되어지고 소프트웨어나 애플리케이션을 직접 실행해 볼 수 있다는 것이 연구를 확장할 수 있는 기회가 될 수 있고, 연구자에게는 본인의 연구 소스 코드를 체계적으로 정리하고 플랫폼에 등록해서 관리할 수 있다는 것에서 매우 의미 있다고 생각함. 하지만, 워크플로우나 애플리케이션 등록 절차가 일반적인 개발 프로세스와 달라서 사용하는데 어려움이 있음. 관련되서 안내가 상세하게 되고 연구자들에게 플랫폼이 널리 알려진다면 연구데이터 공유 문화를 더욱 확장할 수 있을 것으로 생각함
2023-05

행사안내

[한국과학기술정보연구원] 2024 미래연구정보포럼

한국과학기술정보연구원에서는 'AI 시대의 오픈사이언스'를 주제로 2024 미래연구정보포럼을 개최합니다.국내외 전문가들의 발표와 토론을 통해 오픈사이언스와 생성형 AI, 미래 데이터 기술에 대한 시각을 넓히는 좋은 기회가 될 것입니다.원내 관심있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.- 행사명 : 2024 미래연구정보포럼- 온라인 사전등록 URL : https://frif2024.kr- 일   시 : 2024년 11월 20일(수), 09:30~17:30- 장   소 : 서울 강남구 테헤란로7길 22 한국과총회관 대회의실1, 중회의실3   ※ 본 행사는 KISTI 유튜브 채널을 통해서 동시 생중계됩니다.
2024-11

행사안내

[한국과학기술정보연구원] 2023 미래연구정보포럼

한국과학기술정보연구원에서는  “데이터 중심의 오픈사이언스 생태계 구축”을 주제로유네스코 사무총장보와 Max Planck Digital Library의 기조 강연을 포함하여 다양한 주제로 “2023 미래연구정보포럼 Future Research Information Forum”을 개최할 예정이오니 많은 관심과 참여 부탁드립니다. * 행사명: 2023 미래연구정보포럼* 주   제: 데이터 중심의 사이언스 생태계 구축* 일   시: 2023년 11월 30일 (목) 09:30~18:00* 장   소: 서울 한국과학기술회관 국제회의장 (B1F)* 사전등록: https://event-us.kr/SWTECH/event/74558
2023-11

행사안내

2023 DATA·AI 분석 경진대회

경진대회 홈페이지 바로가기( https://aida.kisti.re.kr/competition/main/main.do)
2023-05

행사안내

[국회] 국가R&D 연구데이터 관리, 활용 법제화 추진을 위한 토론회 (생중계)

4월 24일(월)에 국회에서 국가연구데이터 법률안 제정 필요성과 입법 추진 시 예상되는 쟁점에 대해 발표하고, 연구현장의 의견을 청취하는 토론회가 열립니다.YouTube 온라인 생중계될 예정이니, 관심있는 분들의 많은 참여를 바랍니다. 
2023-04

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