연구는 정말 많은 면에서 요리와 닮아있다. 세상의 모든 요리사가 감자, 쌀, 생고기와 같은 날것의 식재료를 구해서 자기만의 주방으로 가져와 씻고 다듬고 섞고 지지고 볶아 맛있는 요리를 만들어 내는 것과 같이 세상의 모든 연구자는 다양한 연구 장비들에서 생산되는 날것의 데이터를 자신의 연구실로 가져와 정제하고 서로 결합하고 분석하고 통계 처리를 해 논문이나 분석 모델과 같은 연구 성과물을 만들어 낸다.요리의 수준을 좌우하는 요소에는 요리사의 능력을 포함해 다양한 변수가 있겠지만 어떤 것으로도 대체할 수 없는 것이 바로 신선하고 깨끗한 식재료의 확보다. 연구에서도 ‘품질’이 담보된 연구 데이터를 확보하는 것이 가장 기본일 듯싶다. 아무리 뛰어난 능력의 연구자라도 기본 데이터에 문제 있다면 좋은 결과를 찾을 수 있을까. 일반적으로 연구 과정에서 데이터를 생산‧수집‧정제‧저장하는 작업은 전체 노력의 약 80%를 차지하며, 데이터를 분석하는 작업은 약 20% 정도 노력을 차지한다고 알려져 있다. 이를 요리 과정에 비유해 보면 쉽게 이해된다. 제육볶음을 만든다면 시장에서 각종 재료를 구입하고 씻고 적당한 크기로 썰고 양념에 재우는 등의 ‘재료를 준비하는 과정’이, 말끔하게 준비된 재료를 불판 위에서 ‘볶아서 그릇에 담는 과정’보다 더 많은 수고로움을 요구하는 법이다.지금까지 농업 연구자들은 연구 과제를 진행할 때 연구에 필요한 데이터를 스스로 구해와서 직접 다듬고 연구실에 있는 개인 PC를 이용해 관리했다. 이는 마치 요리사가 제육볶음을 만들기 위해서 매번 직접 돼지를 도축해 살코기를 잘라 오고, 밭에 가서 채소를 뽑아오고, 이것들을 냉장고도 없는 주방에서 식탁 위에 계속 꺼내두고 사용하는 것과 비슷하다. 요리사는 주방에서 요리에 집중해야 한다. 마찬가지로 연구자는 데이터를 확보하고 준비하고 관리하는 과정보다는 데이터의 분석에 집중할 수 있어야 한다. 최근 농촌진흥청이 1000여 명의 내부 연구자에게 연구 데이터의 수집에서 활용까지의 전제 과정을 지원하기 위한 ‘농업R&D 데이터 지원센터’를 출범시킨 것은 무엇보다 반가운 일이 아닐 수 없다. 요리 재료를 잘 챙겨서 매뉴얼과 함께 제공하면 누구든지 기본적인 요리를 쉽게 만들 수 있게 되고 자연스럽게 더 창의적인 요리도 나타나게 되지 않을까 생각이 든다.‘농업R&D 데이터 지원센터’에서는 연구자를 대신해 다양한 분야의 연구 현장에서 생산되는 각종 데이터를 일원화된 수집 체계를 통해 통합적으로 수집‧저장‧전처리‧관리하며 연구자에게 실시간으로 제공하게 된다. 또한 지원센터에서는 수집하는 데이터의 이상치‧결측치를 모니터링해 연구 현장에서 발생한 장애 사항에 대응하고, 데이터의 표준‧품질 및 메타데이터를 관리한다. 이는 마치 거대한 냉동 창고를 하나 만들어서 요리사들이 원하는 모든 종류의 식재료를 산지 직송으로 수집해 요리사별 주방으로 필요한 재료를 공급해 주는 것과 같다. 즉 요리사가 밭에 가서 채소를 뽑아오지 않아도 깨끗하게 다듬어진 신선한 당근이, 갓 잡은 싱싱한 물고기가 손질돼 매일매일 요리사의 주방으로 배달되는 것이다. 이와 같이 지원센터는 전문인력·기술·장비를 이용해 데이터의 관리 업무를 전담함으로써 연구자에게는 데이터를 수집·관리하는 업무 부담을 크게 줄여줄 뿐만 아니라, 그동안 연구자마다 개인 PC에 개별적으로 저장·관리해 연구자 본인 외에는 활용하기 어려웠던 수많은 연구 데이터가 자연스럽게 지원센터에 한데 모이게 만들고 이렇게 모여진 데이터를 기관 차원의 일관된 관점으로 분류‧변환‧해석‧관리함으로써 외부 기관 및 민간 기업에 개방‧공유하고 연구 데이터를 모두 함께 사용할 수 있는 토대가 돼준다.앞으로 이와 같은 지원센터가 농업 분야뿐 아니라 다양한 연구 영역으로 확대돼 연구자의 연구 생산성이 향상되고, 모두에게 데이터가 공유돼 다양한 융복합형 연구 및 서비스가 많아지기를 기대해 본다. 출처: https://www.ajunews.com/view/20230725090029303

한국과학기술정보연구원(KISTI·원장 김재수)이 주관하고, 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회, 대전광역시, 국회도서관이 주최하는 '2023 DATA·AI 분석 경진대회'가 7월 10일부터 28일까지 AI 모델 개발 부문 참가자를 모집한다.데이터·AI 기반 과학·사회적 문제 해결과 D.N.A(Data, Network, AI) 저변 확대를 목적으로 하는 이번 경진대회는 문제 발굴, 문제 해결의 2단계로 순차적으로 개최된다.6월 말까지 진행된'문제 발굴' 단계에서는 연구소, 공공기관, 중소기업 등에서 시급히 해결해야 할 다양한 문제들이 접수됐으며, 심사를 통해 채택된 문제는 경진대회 홈페이지를 통해 공개하고 있다.문제 발굴 단계에서 선정된 총 17개의 문제는 문제 해결 단계로 이어진다. 해당 단계에서는 데이터·AI 기반으로 과학·사회적 문제를 해결하는 분석 모델을 개발하게 된다.오는 7월 10일부터 7월 28일까지 모집이 진행되며, 데이터·AI 분석에 관심이 있는 누구나 개인 또는 4명 이하 팀으로 참여할 수 있다.지원자는 경진대회 홈페이지에서 참가 신청할 수 있으며, 1차 서류평가 결과 발표는 8월 4일 홈페이지에 공개된다.최종 발표평가를 통해 13팀을 선정하며, 대상 1팀 국회의장상(상금 500만원), 최우수상 2팀 과기부장관상(각 상금 300만원), 우수상 4팀 연구회이사장상 및 대전광역시장상(각 상금 200만원), 장려상 6팀 KISTI원장상과 국회도서관장상(각 상금100만원)이 수여된다. 또한 우수 수상자에게는 학술대회 발표 및 공동연구 기회도 제공한다.이번 경진대회 참가자들은 KISTI가 수집, 구축한 연구데이터와 AI 학습데이터를 자유롭게 활용할 수 있다. 이들 각각의 데이터는 DataON과 AIDA 홈페이지를 통해 제공하고 있다.DataON은 연구데이터를 체계적으로 공유·관리하고 검색·분석·활용을 지원하는 국가연구데이터플랫폼이며, AIDA는 기계학습 데이터셋(국내 과학기술 논문 전문 텍스트, 국내 논문 질의응답 및 문장의미태깅, 보고서 표·그림, 기관 식별, 대전시 도로영상 객체인식 등)과 과학기술 논문 전문 기반 사전학습 언어모델을 공개하고, 이의 활용을 지원하고 있다.KISTI는 데이터경제 시대를 대비하고 다양한 가치 창출을 위해 연구데이터 및 AI 학습데이터의 검색, 분석, 활용 등 많은 이용자들이 자유롭게 접근, 처리, 분석할 수 있도록 지속적으로 고도화하고 서비스 지원을 확대해 나갈 예정이다.김재수 원장은 “데이터경제 시대의 핵심요소인 데이터와 인공지능 기술을 통해 중소기업, 지역사회 등이 안고 있는 과학·사회적 문제를 다양한 분야의 지원들이 서로 협력하여 해결하는 체계가 확산될 수 있도록 많은 참여를 부탁드린다”고 말했다.김영준 기자 kyj85@etnews.com출처: https://www.etnews.com/20230707000368

(서울=뉴스1) 김승준 기자 = 과학기술정보통신부는 한국과학기술정보연구원에서 '범부처 연구데이터 체계확립을 위한 출연(연) 기관장 협의회' 첫 회의를 개최했다고 1일 밝혔다.연구데이터는 실험·관측·조사 및 분석 등 연구개발 과정 또는 그 결과로 생산·수집된 데이터다. 디지털 기술의 발전에 힙입어 새로운 지식·가치 창출의 원천으로서 연구데이터의 가치가 높아짐에 따라 과기정통부에서는 연구데이터의 체계적인 관리와 활용을 위한 근거법령 (연구데이터법) 마련을 추진 중이다.연구데이터 출연(연) 협의체는 연구데이터법의 제정을 포함하여 국가 전략적 차원에서 연구데이터를 체계적으로 관리·활용할 수 있는 기반 조성을 위해 부처와 연구현장 간의 지속적인 소통의 장으로서 마련됐다.협의체에는 국가과학기술연구회와 한국과학기술정보연구원이 공동간사 기관으로 참여한다.이날 회의에는 과학기술분야 25개 출연(연)의 장 등이 참석했다. 과기정통부는 연구데이터법의 제정방향과 주요 내용 등을 설명하고 연구데이터법의 출연(연) 적용을 위한 주요쟁점과 대응방향 등을 논의했다. 주영창 과학기술혁신본부 본부장은 "연구데이터는 저출산·고령화 시대에 따른 과학기술분야 인구감소와 빠르게 변화하는 연구개발 트렌드에 선제적으로 대응하기 위한 중요한 연구자원"이라며 "연구데이터법 제정을 통해 데이터 기반의 디지털 연구체계를 확립하고 국내외 연구자들 간 연구데이터 공유를 통한 협동 연구와 혁신적 성과 창출을 유도해 나갈 것"이라고 밝혔다. 출처: https://www.fnnews.com/news/202306011400567292

'국가R&D 연구데이터 관리·활용 법제화 추진을 위한 토론회'가 24일 국회의원회관 제1소회의실에서 정필모 의원 주최로 열렸다.행사에는 정 의원과 김복철 국가과학기술연구회 이사장, 김재수 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장 등 관계자 50여명이 참석했고 유튜브로 생중계 됐다.국내외 연구환경은 연구데이터를 개방하고 공유하는 것에 초점을 맞춰 빠르게 변화하고 있다. 실제, 미국과 영국, 유럽연합(EU) 등 선진국은 공적자금을 투입한 연구과제의 경우 연구과정에서 생성한 연구실험데이터를 공유하고 활용할 수 있도록 연구기관과 연구자들에게 의무를 부과하고 있다.우리나라도 2019년 데이터관리체계(DMP) 제도를 도입하고, 이듬해 국가연구데이터플랫폼 시범사업을 시작하는 등 국가R&D 연구데이터를 국가 중요 자산으로 인식하고 있다. 특히 출연연 중 한 곳인 KISTI(한국과학기술정보연구원)는 국가연구데이터플랫폼인 '데이터온(dataon)'을 2020년 1월 오픈해 운영하고 있다. 하지만 대학 등 연구현장에서 연구데이터 관리 인식 수준이 아직 낮고, 연구데이터 관련 규범도 과기정통부 고시 수준에 그쳐, 국가 차원 관리가 어려워 국가R&D사업을 통해 생산한 수많은 연구데이터가 연구 종료 후 활용되지 못하거나 연구자가 개인적으로 저장, 보관하는 수준에 머물러 있다는게 정필모 의원 판단이다. 정 의원이 이날 토론회를 개최한 이유다.정 의원은 축사에서 "국가자산이자 과학기술 원천인 연구데이터가 잊혀지거나 소실되지 않도록 해야 한다. 후속연구에 적극적으로 활용될 수 있도록 환경을 만들어 줘야 한다"면서 "그러기 위해서는 범정부 차원에서 연구데이터를 통합적으로 관리하고 개방형 연구데이터 생태계를 구축하기 위한 법 제정이 꼭 필요하다"며 입법화를 강조했다.행사 토론자로 나온 최미정 과기정통부 과학기술정보분석과장은 관련 법을 준비하고 있다면서 "정부는 출연연과 대학이 보유한 자료를 디지털화하는 것에 초점을 두고 있다. 실패 사례보다는 논문이나 특허 등 연구성과로 인정받은 것을 플랫폼화하는데 더 치중하고 있다"고 말했다. 이어 최 과장은 연구 데이터 공유도 중요하지만 유출 문제도 있다면서 사안에 따라 일정 기간 공유하지 않는 것도 준비법안에 염두에 두고 있다고 밝혔다. 또 국가가 시행하는 과제가 매년 7만개 정도 된다면서 "현재 출연연을 상대로 실태조사를 하고 있는데 자율적으로, 혹은 저장소를 내부에 운영하는 등 잘 운영하고 있어 최소한의 지침(가이드)만 주려한다"면서 "출연연에 비해 대학은 아직 갈 길이 멀어 어느 정도 가이드를 줄지 고민하고 있다"고 덧붙였다.김민수 KAIST 학술문화원장 등 토론 패널들은 연구개발 데이터가 보다 잘 수집, 활용되려면 이의 주체인 연구자에 대한 인센티브가 확실히 있어야 한다고 강조했다. 인센티브와 관련해 김 원장은 미국을 예로 들며 "단순히 금전 보상과 평가시 높은 점수를 주는게 아니라 연구자들이 국가데이터 플랫폼에 올려야 겠다는 생각이 들 인센티브가 필요하다"고 제안했다.한종규 한국지질자원연구원 지질자원데이터센터장 역시 연구자에 대한 인센티브를 강조하며 데이터의 품질 문제도 지적했다. "단순히 관리 및 저장이 아니라 (연구데이터가) 미래 세대가 사용할 수 있게 돼 있어야 한다"면서 "바이오나 소재 분야는 잘 관리 되고 있는데 다른 분야는 어떤지 들여다 봐야 한다"고 말했다. 또 법 제정시 연구자 불편을 최소화해야 한다고 덧붙였다.김영식 성균관대 문헌정보학과 교수는 연구데이터 공유와 재사용에 대해 오랫동안 탐구해왔다면서 "활용 가능한, 재사용이 가능한 데이터가 공유돼야 한다. 또 데이터 생애주기를 고려한 데이터 재사용을 지원하는 제도와 장치가 마련돼야 한다"고 말했다.행사에서 주제발표를 한 최광남 KISTI 본부장은 연구데이터 관리, 활용 동향과 제정법 필요성을 제기하며 ▲연구 분야의 전문 분야에서 연구데이터 생성과 관리가 중요(활용가능한 형태로 관리 및 가공)하며 ▲연구데이터 통합 관리에 따른 융합 연구 활성화로 거대과학 문제 해결을 기대할 수 있으며 ▲연구데이터플랫폼의 페어 정책과 표준, 상호운용성 관점의 거버넌스 체계 구축이 필요하다고 밝혔다. 연구데이터가 다양하게 정의되지만 연구 전주기적 과정에서 발생하는 데이터는 공통적이라고 짚은 그는 "실물데이터, 관측 데이터, 시뮬레이션 데이터, 파생 데이터, 창조 데이터, 조사 데이터 등 연구 데이터 종류가 많다"고 들려줬다.세계적 흐름인 오픈 사이언스에 대해서는 "디지털 기술을 통해 연구의 전 과정을 보다 개방적으로 전환하려는 일련의 움직임을 말한다"면서 "KISTI가 운영하고 있는 '데이터온'을 통해 1300만건의 데이터를 제공하고 있다"고 설명했다.출처: https://zdnet.co.kr/view/?no=20230424222232

[충청뉴스 이성현 기자] 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 한국표준과학연구원(KRISS)이 18일 참조표준의 DataON 연계·보급 및 연구데이터 참조표준화 관련 공동협력 협약을 맺었다고 밝혔다.이번 업무협약은 표준연이 보유하고 있는 참조표준의 연계와 KISTI가 보유하고 있는 연구데이터의 참조표준화를 위한 상호협력을 목표로 하며 ▲국가연구데이터플랫폼 DataON으로 참조표준 메타데이터를 연계·제공하기 위한 기술협력 및 상호 교류 ▲국가연구데이터플랫폼 DataON 내 국가 R&D 연구데이터의 참조표준 제정을 위한 기술협력 및 상호 교류 ▲ 과학기술 지식인프라의 공유·활용을 위한 연구 및 상호 교류 등을 주요 내용으로 한다.이를 통해 KISTI가 운영하는 DataON에 표준연의 참조표준을 연계하고 DataON의 연구데이터를 참조표준화하여 참조표준 보급체계를 확대함으로써 연구데이터의 정확도와 신뢰도를 한층 더 높일 것으로 기대된다.KISTI 김재수 원장은 “KISTI가 데이터 기반 R&D를 지원하기 위해 구축하고 있는 연구데이터 공유·활용 체계에 정보의 신뢰성을 보장할 수 있는 참조표준 데이터를 함께 활용함으로써 연구개발 활동의 신뢰도 향상과 신기술 연구개발 지원에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.KRISS 박현민 원장은 “국가연구데이터플랫폼에 공인된 고품질 데이터인 참조표준을 연계한다면 참조표준 보급·유통이 확대될 것”이라며 “국가연구데이터플랫폼 연구데이터의 참조표준화 추진을 통해 연구데이터의 과학·기술적 정확도와 신뢰도를 높이길 바란다”고 했다.출처 : 충청뉴스(http://www.ccnnews.co.kr)

대규모 연구 데이터 플랫폼 구축 6년간 3억 달러 투자데이터베이스 구축 통해 약효 검증 및 신 기술개발 지원[메디칼타임즈=황병우 기자] 올해 초 허가받은 알츠하이머 치료제 레켐비를 필두로 알츠하이머 시장의 확장이 기대되는 가운데 미국 정부가 알츠하이머 데이터베이스(이하 DB) 구축을 위한 대규모 투자에 나선다.한국바이오협회가 7일 공개한 보고서에 따르면 미국 국립보건원(NIH) 산하 국립노화연구소(National Institute on Aging, NIA)가 대규모 알츠하이머 데이터베이스 구축에 나선 것으로 확인됐다.지난 4일 NIA는 대규모 알츠하이머 연구 데이터 플랫폼 구축을 위해 6년간 3억 달러를 투자하는 프로젝트를 진행한다고 밝힌 상태다.플랫폼을 통해 의료기록, 약국, 모바일기기 및 다양한 정부기관으로부터 나오는 데이터를 모으겠다는 게 NIA의 계획이다.미국 알츠하이머협회(Alzheimer's association)에 따르면 600만 명 이상의 미국인이 알츠하이머병으로 인한 치매를 앓고 있으며 향후 20년 동안 2배로 증가해 2050년에는 1300만 명으로 증가할 것으로 예상되고 있다.이런 상황에서 NIA 데이터베이스가 구축될 경우 향후 약물 시험을 위해 약 600만 명의 미국인에게 영향을 미치는 알츠하이머병 위험이 있는 건강한 사람들을 식별하는데 도움이 될 수 있다는 게 미국 정부의 판단이다.해당 플랫폼은 2023년 1월 미국 FDA에서 가속 승인을 받았고 7월 6일까지 정식 승인을 받을 것으로 예상되는 알츠하이머 신약 레켐비와 같은 치료를 받은 환자에 대한 추적이 가능해질 전망이다.이밖에도 NIA는 지난 달 13일 미국 인구의 70%~90%에 대해 장기간의 건강정보를 보관할 수 있는 데이터 플랫폼 구축 프로젝트에 대한 지원 공고를 게시한 바 있다.공고는 알츠하이머병(AD) 및 AD 관련 치매(ADRD)에 관련된 실사용 데이터(RWD) 플랫폼 자금 지원에 대한 내용을 포함하고 있다.이미 미국 정부는 NIH의 예산을 전년대비 25억 달러 증액하며 바이오헬스 분야의 혁신기술개발을 위한 투자를 실시하고 있다.이를 위해 설립된 보건첨단연구계획국(ARPA-H)은 2022년 처음으로 10억 달러 예산을 시작으로 2023년에 15억 달러의 예산을 확보해 알츠하이머, 당뇨, 암 등에 대한 연구를 추진할 계획이다. NIH의 예산에는 알츠하이머 및 기타 치매 연구에 37억 달러에 대한 내용이 포함돼 있다.이번 데이터 레지스트리의 목적은 AD/ADRD를 연구하는 기업들이 접근할 수 있는 중앙허브 역할을 함으로써 기업을 변화시키려는 목적을 담고 있다.구체적으로 ▲더 다양한 모집단을 포함하는 다양한 데이터베이스 제공 ▲다양한 데이터 자료를 연결해 완전한 정보 수집 및 과학적 질문에 신속한 답변 ▲임상을 통해 실행 가능하거나 어려운 질문에 답변하도록 능력향상 ▲임상 시험 모집 및 연구 참여 촉진 등을 가능하도록 역량을 키우겠다는 계획이다.한국바이오협회는 "알츠하이머는 현재 승인된 치료법이 거의 없어 관련 연구 및 임상에서 신기술 약물의 규제승인 시점에 불균형이 발생하고 있다"며 "실사용 데이터(RWD)를 통해 임상에 참가하는 환자보다 훨씬 광벙위한 인구에 대한 자료 확보를 통해 약효에 대한 다양한 결정을 내릴 수 있다"고 분석했다.또 협회는 "알츠하이머 증상이 나타나기 전과 후의 환자를 추적하고 그 데이터를 활용하게 되면 향후 질병에 대응한 많은 진전을 이룰 수 있다"며 "RWD에 접근하는 것은 연구자가 직면한 주요 과제를 해결하고 연구 효율성을 높이는 중요한 도구(TOOL)가 될 것으로 보인다"고 덧붙였다.출처: https://m.medicaltimes.com/News/NewsView.html?ID=1152989

서울=연합뉴스) 조현영 기자 = 과학기술정보통신부는 국가 연구데이터 수집·관리·활용 체계를 확립하기 위해 전문가 자문회의를 열었다고 25일 밝혔다.주영창 과기정통부 과학기술혁신본부장은 회의에서 연구 현장 관계자, 연구데이터 정책·제도 연구자 등과 연구데이터 현황 및 정책연구 추진 계획에 대한 발표를 듣고 향후 자문회의 운영 방안 등을 논의했다.범정부 차원의 국가연구데이터 플랫폼 체계를 확립하는 건 이번 정부의 국정 과제 중 하나다. 과기정통부는 내년까지 '국가 연구데이터 제공 및 이용 촉진에 관한 법률'(가칭)을 제정할 계획이라고 밝혔다.과기정통부는 그간 축적된 과학기술 통계 데이터의 활용을 촉진하고 수요자 중심의 맞춤형 통계 데이터 생성을 지원하기 위한 '과학기술 통계 데이터 분석 서비스'도 개시했다.이 서비스는 이용자들이 보안이 확보된 환경에서 연구 주체별 연구개발 활동 현황 등에 대한 자료를 분석·활용할 수 있게 한다.주 본부장은 "향후 국가연구개발사업 조사 분석 결과와 성과 분석 결과까지 데이터 제공 범위를 확대해 과학기술 통계 데이터 활용 확대를 적극적으로 추진할 계획"이라고 말했다.출처: https://www.yna.co.kr/view/AKR20221025099700017

정부가 국가 연구데이터를 체계적으로 활용할 수 있도록 법령 제정작업에 나섰다.과학기술정보통신부는 25일 오후 2시 서울 광화문 국가과학기술자문회의 회의실에서 주영창 과학기술혁신본부장 주재로 연구데이터 관련 전문가 자문회의를 개최했다.이번 회의는 '국가연구데이터 수집 및 관리·활용 체계 확립'에 필요한 의견을 청취하기 위한 목적으로 열렸다. 신은정 과학기술정책연구원(STEPI) 박사가 '연구데이터 현황 및 정책연구 추진 계획'을 주제로 발표하고, 정부출연연구기관(출연연) 관계자, 연구데이터 정책·제도 연구자 등 관련 전문가들이 참석했다.주 본부장은 이 자리에서 "국가 전략적 차원에서 연구데이터를 체계적으로 활용할 수 있는 여건을 조성해야 한다"며 "이를 통해 국내외 연구자 간 능동적 협력 연구를 촉진해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "데이터와 정보기술(IT) 기반의 디지털 연구 체계 확립과 이를 통한 혁신 연구 성과 창출을 유도할 필요가 있다"며 "연구 현장 수요에 부합하는 국가연구데이터 생태계가 조성될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.과학기술혁신본부는 이번 정부 국정과제 중 하나로 범정부 차원의 국가연구데이터 플랫폼 체계 확립을 추진 중이다. 그 일환으로 가칭 '국가 연구데이터 제공 및 이용 촉진에 관한 법률안'을 연내 마련하고, 이후 법령을 제정한다는 계획이다.출처: https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2022102510463998852

국가R&D과제 데이터관리계획(DMP) 유명무실표준연, 생기원, 기초지원연 등 9곳, 연구데이터 관리계획 0 건정필모 “귀중한 연구실험 데이터 사라지는 건 국가적 손실”석유와 반도체에 이어 데이터가 산업의 쌀로 주목받지만, 정작 4대 과학기술원에서는 국가연구개발과제를 수행하면서 데이터관리계획(Data Management Plan)을 제대로 세우지 않는 것으로 드러났다. 관리 사각지대에 있는 수많은 연구데이터가 손실되지 않도록 관리가 필요하다는 지적이다.25일 정필모 의원(더불어민주당)이 입수한 국정감사 자료에 따르면, 2020년부터 올해 상반기까지 출연연이 국가R&D과제에 대한 데이터관리계획(DMP)을 수립한 비율은 60% 수준에 불과했다. 특히, 4대 과학기술원의 DMP 수립 비율은 1% 수준에 그쳤다.DMP란 연구 과정에서 산출된 연구데이터를 생산·보존하고 활용하기 위한 계획을 말한다. 우리나라는 연구데이터의 중요성을 인식하기 시작하면서 2019년 9월 「국가연구개발사업의 관리 등에 관한 규정」에 연구데이터와 DMP의 정의, DMP 제출 사항 등을 반영했다. 2019년 이전까지만 해도 연구데이터를 표준화하고 관리한다는 개념조차 없었다.데이터관리계획 수립 의무화 안 한 게 문제규정 신설 이후 많은 변화가 생겼지만, 국가R&D과제 가운데 실제 DMP를 수립한 경우는 턱없이 적다.중앙행정기관의 장이 필요하다고 인정하는 국가R&D과제만 연구계획서 제출 시 DMP를 함께 내도록 규정하고 있기 때문이다. 데이터관리계획 수립을 의무화하지 않는 한 과제를 수주한 기관이 이를 지킬 필요가 없는 것이다.출연연 별로 살펴보면, 2020년부터 올해 상반기까지 DMP 비율이 50%를 넘는 경우는 전체 25곳 중 7곳에 불과했다.사업상 보안 유지가 필요한 국가보안기술연구소를 제외하면, 한국표준과학연구원, 한국생산기술연구원, 한국기초과학지원연구원, 한국과학기술연구원, 녹색기술센터 등 9곳은 국가R&D과제에 대한 DMP 수립 건이 0건이었다.KAIST 등 4대 과기원, 연구데이터 관리 엉망4대 과학기술원의 경우 연구데이터의 체계적 관리 수준이 전체 출연연 평균보다 훨씬 더 낮았다. KAIST는 2020년부터 올해 상반기까지 4,956건에 달하는 국가R&D과제를 수행하면서 단 63건만 연구데이터 관리계획을 제출해 DMP 수립 비율이 1.3%에 그쳤다.UNIST는 DMP 수립 비율이 1.9%에 불과했고, DGIST(0.8%), GIST(0.2%) 2곳은 DMP 수립 비율이 1% 미만이었다.우리와 달리 미국, 영국 등 주요 선진국은 공적자금을 투입한 논문, 보고서, 데이터 등 연구성과물의 공유·활용을 촉진하는 강력한 정책을 추진하고 있다.미국 국립보건원(NIH)은 2003년 50만 달러를 초과하는 연구과제의 경우 데이터공유계획(Data Sharing Plan) 제출을 의무화했고, 미국 국립과학재단(NSF)도 2011년 1월부터 모든 연구과제에 대해 DMP를 첨부하도록 의무화했다. 영국, 호주 등은 DMP 제출 의무화를 시행하고 있다.정필모 의원은 “연구데이터는 연구 진행기간 동안 체계적으로 관리하지 않으면, 품질을 보장할 수 없고 손실될 가능성이 높다”면서 “2019년 우리나라도 DMP 제도를 도입했지만, 대학 등 연구현장에서 연구데이터 관리에 대한 인식수준은 아직도 매우 낮은 상황이다”고 꼬집었다.그는 “귀중한 연구실험 데이터를 공공자산으로 관리·보존하고 후속연구에 적극적으로 활용할 수 있도록 국가R&D과제의 DMP 대상을 확대하는 등 제도 개선이 필요하다”고 강조했다.출처: https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01259526632463728&mediaCodeNo=257

과학기술정보통신부가 연구개발 과정에 인공지능과 디지털 트윈 등 디지털 기술을 접목해 기술 혁신을 가속화하는 ‘연구개발 디지털화 촉진방안’을 20일 발표했다.이를위해 첨단기술-디지털 융합 선도연구에 2027년까지 2000억원을 투입하고 디지털 트윈 가상실험환경, 스마트실험실 등 선도 모델 80개를 개발하기로 했다. 오태석 과학기술정보통신부 제1차관은 이날 대전 유성구 한국과학기술원(KAIST) 첨단제조지능혁신센터에서 이런 내용이 담긴 ‘연구개발 디지털화 촉진 방안’의 주요 내용을 공유하는 발표회를 열었다. 이번에 수립된 연구개발 디지털화 촉진방안은 ▲첨단기술과 디지털 융합연구 활성화 ▲연구데이터의 수집 및 활용 체계 고도화 ▲디지털 전환 연구기반 조성 등 3대 추진전략과 10대 세부과제를 설정해 이행해 나갈 예정이다.◆ 첨단기술-디지털 융합연구 활성화 과기정통부는 먼저 인공지능, 연구 빅데이터 등을 바이오, 소재, 기계시스템 등 연구개발 전반에 도입하는 융합연구를 활성화 하기로 했다. 또 난치질환 진단, 신소재 구현, 기후변화 예측 등 실질적인 성과를 달성하기 위한 융합연구 선도프로젝트에 2027년까지 2000억원을 투자하며, 인공지능 로봇 소재 연구실 등 첨단 스마트실험실을 구축 및 확산하기 위한 지원도 강화한다.특히 바이오, 소재 등 연구 분야별 특성에 따른 맞춤형 디지털화 촉진 전략을 순차적으로 수립할 예정이다.◆ 연구 데이터 수집·활용체계 고도화연구개발 디지털화의 핵심인 연구데이터의 수집부터 공유 및 활용체계를 고도화하기 위한 지원도 강화한다.인체 유래물 데이터, 위성 관측 데이터 등 연구자의 활용 수요가 높은 연구데이터를 추가로 확보한다. 데이터 품질 고도화를 위해서는 연구데이터 품질선도센터를 설치·운영하는 등 품질관리체계를 확립한다.아울러 단백질 데이터 분석을 통한 항체 설계 및 질병 진단, 소재 데이터 기반 합성 가능성 예측 등 연구데이터 분석모델을 2027년까지 40개 이상 개발 및 확산하고, 원격 실험이 가능한 디지털 트윈 가상 실험환경도 양자역학 등 10개 연구분야에 대해 구축할 계획이다.◆ 디지털 전환 연구기반 조성디지털 역량을 겸비한 핵심 연구인력을 양성하고 연구기관의 디지털 전환을 지원하는 등 기반을 조성하기 위한 지원도 확대한다.연구자 대상 인공지능 역량강화 교육을 확대하고, 과학기술 분야의 석·박사 과정 학생들이 디지털 기술을 익힐 수 있도록 교육 프로그램을  제공한다.연구기관의 연구지원 방식을 디지털화해 연구자의 연구몰입을 향상하기 위해서 연구행정 시스템을 클라우드로 통합하고 연구행정 근접지원 AI 챗봇 개발, 연구행정 자동화 시스템을 개발하는 등 지능형 연구지원시스템을 고도화한다.문의 : 과학기술정보통신부 기초원천연구정책관 연구개발정책과(044-202-4519)[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)