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데이터온

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사업개요

  • 개요

    개요

    국가연구데이터플랫폼(DataON) 비전

    • ·연구데이터의 지식자산化·빅데이터化를 통해 국가연구개발의 효율성 및 경쟁력을 강화하여 국가 혁신성장에 기여

    DataON의 임무

    • ·DataON의 비전을 실행하기 위한 DataON의 임무는 “연구데이터의 체계적인 관리를 통해 신뢰할 수 있으며, 장기적인 접근을 제공하는 것” 이다

    DataON 역할

    • 이러한 DataON의 임무를 달성하기 위해 다음과 같은 역할을 수행한다.
    • ·첫째, 연구데이터 공유 활용 체계 전반의 연구데이터를 원스탑으로 검색 및 활용할 수 있는 플랫폼을 구축한다.
    • ·둘째, 정부 지원 R&D 과정에서 축적되는 연구데이터의 제계적인 관리(접근, 보존, 저장,검색 등) 및 공유·활용을 지원한다.
    • ·셋째, 국내외 공유·활용 프로젝트와 연계하여 국내외 데이터 리포지터리와 상호운용성을 확보한다.
    • ·넷째, 데이터 유통이력의 투명한 관리와 위·변조 방지를 위해 데이터 저장 유통 기술을 개발한다.
    • ·다섯째, 국가연구데이터플랫폼의 운영과 대소분야 전문센터 임무수행 지원을 위한 컴퓨팅·스토리지·네트워크 인프라를 구축한다.

    DataON 필요성

    • ·국가적 차원의 연구데이터 활용과 공유·연계를 위한 플랫폼 구축 및 서비스 운영의 필요
    연구데이터 중요성 증대 및 국가 경쟁력의 원천으로 대두
    연구데이터 공유 융합을 통한 가치 창출 필요성 증대
    연구데이터 공유 활용을 위한 국가적인 환경 구축 필요

    공급자 중심에서 수요자 중심의 연구데이터 공유·활성 체계 구축으로
    과학기술 연구개발자들의 다양한 국가연구개발사업을 통해 양질의 데이터 축적과 부가가치를 창출

    DataON 개념

    • ·DataON은 연구데이터*를 체계적으로 공유·관리하고 검색·분석·활용을 지원하는 국가연구데이터플랫폼 임
      • 체계적인 연구데이터 유통관리
      효과적인 검색활용 환경 제공
      머신러닝기반의 데이터 분석 지원

      * 연구데이터(국가연구개발정보처리기준 제2조 6항)란?


      연구개발과제 수행 과정에서 실시하는 각종 실험, 관찰, 조사 및 분석 등을 통하여 산출된 사실 자료로서 연구결과의 검증에 필수적인 데이터


    • ·DataON은 국가에서 재정한 국가연구개발정보처리기준**을 준수함

      • [일부발췌]

      **국가연구개발정보처리기준

      2021.01.01 시행
        • 제1장 총 칙
        • 제2장 연구개발정보 처리의 주체와 역할
        • 제9조 운영기관
        • ①

          운영기관은 법 제20조에 따른 통합정보시스템에 대한 운영을 전담하며, 다음 각 호의 업무를 수행해야 한다.

        • 1.

          통합정보시스템의 기능 개선 및 관리

        • 2.

          통합정보시스템에 수집된 자료 또는 정보의 관리 및 제공

        • 제6장 보 칙
        • 제23조(연구데이터의 관리)
        • ①

          중앙행정기관의 장은 필요하다고 인정하는 국가연구개발과제에 한하여 과제를 수행하고 있거나 참여하려는 자에게 데이터관리계획을 작성하여 과제협약 시 제출하게 할 수 있다.

        • ②

          중앙행정기관의 장은 국가연구개발과제를 선정할 때 데이터관리계획에 따른 연구데이터 생산·보존·관리의 충실성 및 공동활용 가능성 등을 검토하여야 한다.

        • ③

          연구개발기관은 데이터관리계획에 따라 소관 국가연구개발과제의 연구데이터를 관리하고, 그 결과를 최종보고서에 포함하여 제출해야 한다.

        • ④

          중앙행정기관의 장은 연구데이터의 생산·보존·관리 및 공동활용 등에 관한 시책을 수립·추진할 수 있다.

      해당 규정의 전체 내용을 확인하기 위해서는 이곳을 클릭하세요.

    • ·DataON은 KISTI에서 제안한 연구데이터 리포지터리 활용 지침서***를 따름

      • [일부발췌]

      ***연구데이터 리포지터리 활용 지침서

        • 1.개요
        • 1.5. 연구데이터 리포지터리 역할 및 기대효과
        • -

          연구데이터 리포지터리는 국가연구개발사업의 중간 산출물인 연구데이터를 체계적으로 관리 및 보존 할 수 있으며, DOI 발급 기능 등과 웹 운영 방식을 통해 대내외에 연국데이터를 공유 할 수 있는 연구 데이터 출판 기능도 함께 지니고 있음.


        • 2.2 연구데이터 관리 체계 수립
        • -

          효과적이고 제도적인 연구 데이터 관리를 위해 연구 데이터 관리 주체(연구기관 또는 연구 그룹)는 아래 5개의 기본 요소를 통합 제공 필요

        • 1.

          정책과 절차: 책임 있는 연구 수행을 위해 규제력이 있는 정책과 절차를 수립 및 공표

        • 2.

          지원 서비스 : 온라인 툴킷, 정보, 교육 등과 같은 필수 자문과 지원 서비스 제공

        • 3.

          IT인프라: 데이터와 메타데이터 관리를 지원하는 하드웨어, 소프트웨어와 기타 기능을 포함하여 필수적인 IT 인프라 제공

        • 4.

          메타데이터: 메타데이터는 내부와 외부 목적 모두에 대해 검색 가능하고 접근 가능해야 하며 상호 운용가능하고 재사용 가능하게 관리(FAIR: finable, accesslible, interoperable and reusable)

        • 5.

          연구데이터 : 연구 데이터는 위의 FAIR 원칙(2.4.1 절에서 기술)에 따라 저장되고 관리

      해당 규정의 전체 내용을 확인하기 위해서는 이곳을 클릭하세요.

  • 개념도

    개념도

    개념도
    국가연구데이터플랫폼구조
    지원서비스 시스템 핵심 기능 데이터 수집/연계
  • Governance Framework

    Governance Framework of DataON

    Governance

    Roles and Functions of DataON Governance Organization(Research Data Sharing Center)

    • ·DataON's policy establishment and governance response in general
    • ·Establishing and operating a compliance environment for DataON
    • ·Development and operation of DataON
    • ·Collaboration of research data and policy and technical cooperation through cooperation with partners and committees

    DataON's Decision-making Structure

    • ·DataON operation department -> Consultative body(linked orgranzation and users) -> board of directors

    Composition of the board of directors

    • ·4 members from the Research Data Sharing Center(center head(1), team leader(2), and head of National Science and Technology Data Headquaters(1)

    Roles and Responsibilities of the Board of Directors

    • ·Dicision-making and budget control for DataON's operation management
    • ·Overall responsibility for DataON
  • DataON and OAIS

    DataON and OAIS

    OAIS
  • 기대효과

    기대효과

    기대효과
    연구데이터 공유활용 시, 영국 4억 파운드, 네덜란드 1.3억 유로, 덴마크 8천만유로의 비용절감이 가능할 것으로 추정 (HOUGHTON ET AL., 2014)