세션만료알림

후 자동 로그아웃됩니다.
세션을 초기화하시겠습니까?

본문으로 바로가기 본문으로 바로가기 주메뉴 바로가기

뉴스

뉴스

전체 38 현재페이지 1/4

  • 바이오연구데이터 확보·관리·활용 표준가이드라인 시범운용

    [이데일리 정다슬 기자] 데이터 플랫폼을 중심으로 바이오 데이터 공유 생태계를 조성하기 위해 수립한 ‘생명연구자원(바이오 연구데이터) 확보·관리 및 활용 표준 가이드라인’이 시범운용된다.과학기술정보통신부는 20일 연구관리 전문기관인 한국연구재단, 데이터관리기관인 국가생명연구자원정보센터가 참석한 가운데 간담회를 사업 기획부터 데이터 확보·관리·활용까지 데이터 전 주기 단계의 이행사항에 대해 논의하였다. 앞서 과기정통부는 지난 2020년 7월 관계부처와 함께 ‘생명연구자원 빅데이터 구축전략’을 수립해 바이오 연구데이터를 통합 수집·관리해 활용될 수 있도록 ‘국가바이오데이터스테이션’(K-BDS)를 구축해 지난해 1월부터 시범운영하고 있다.이번 가이드라인은 이렇게 모집된 바이오 연구데이터를 실제 활용함에 있어 △연구데이터 정의와 범위 △데이터 확보·관리체계 △단계별 절차 △이행주체별 역할과 준수사항을 기록했다.가이드라인의 적용범위는 국가연구개발사업으로 지원하는 바이오연구개발사업에서 생산되는 연구데이터이다. 국가연구개발사업에서는 바이오 연구데이터의 통합적 확보·관리, 활용을 위해 데이터 전(全)주기에 걸친 표준 절차를 제시했다.가이드라인으로 관리되는 연구데이터는 공개가 원칙이지만, 연구개발기관(연구자)이 데이터를 기탁·등록하면서 ‘국가연구개발혁신법’에 따라 비공개 기간을 설정하여 비공개 또는 제한적으로 공개할 수 있다.과기정통부는 이번 가이드라인을 시범 적용하면서 관계부처와 연구관리 전문기관, 데이터 관리기관 및 연구개발기관(연구자) 등 이행 주체별 이행 사항에 대한 문제점을 발굴하고 개선사항을 도출하는 정책연구를 추진할 예정이다. 이는 향후 법령에 근거한 표준지침을 수립시 반영된다.과기정통부는 이번 가이드라인 연구현장에서 규제로 적용하지 않고 연구현장의 혼선을 최소화하며 연구데이터의 공유·활용 환경 조성에 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다고 밝혔다. 이 일환으로 과기정통부는 연구자들이 작성에 어려움을 제기하는 데이터 관리계획(DMP)의 간소화된 양식을 마련해 바이오의술개발사업의 과제 공고부터 적용할 예정이다.출처: https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01830246632396816&mediaCodeNo=257
    등록일2022-07-22 조회수143
  • 「제주연구데이터플랫폼」 구축방안 연구 결과 발표

    제주연구원(원장 김상협)은 연구데이터를 저장·관리·활용하기 위한 “제주연구데이터플랫폼 구축방안 연구”를 발표하였다.“제주연구데이터플랫폼”은 제주지역에 산재해 있는 연구자료를 수집하고, 도민들이 이용할 수 있도록 하는 시스템으로, 이번 연구에서는 그 시작점으로 제주연구원 자체 생산데이터를 대상으로 플랫폼을 구축하는 방안을 연구하였다.제주연구원은 2022년 2월말 기준, 자체 홈페이지(www.jri.re.kr)의 연구보고서 탭을 통해 총 775편의 보고서의 원문 파일을 제공하고 있다.연구결과에 따르면, 이 중 자체생산 연구데이터가 있는 경우는 354편으로 전체의 45.7%를 차지하는 것으로 조사되었고, 설문자료가 297건으로 연구자료 전체의 83.9%를 차지하였다.이번 연구에서는 제주연구원의 자체생산 연구데이터를 저장, 관리하기 위한 물리적 시스템인 「제주연구데이터플랫폼」의 정보화전략계획(ISP)을 수립하는 한편, 제주연구원 연구데이터의 이용 확산을 위한 관리체계고도화 방안도 함께 검토하였다.정보화전략계획(ISP)에서는 「제주연구데이터플랫폼」의 기능을 11개 분야 31개 세부항목으로 세분화하여 구체적으로 제시하였다.데이터 관리 및 개방 방안은 데이터 축적을 우선 목표하고, 데이터가 축적되면 데이터 개방을 검토하는 2단계 추진전략을 제시하였다.데이터 축적 단계에서는 인프라 구축, 전담인력 확보, 데이터 수집 제도화의 세 가지를 검토하였다.데이터 개방 단계에서는 데이터 정형화, 데이터 선별, 데이터 공유체계 마련, 데이터 이용 활성화, 데이터 이용성과 측정, 위원회 구성의 여섯 가지를 검토하였다.단, 제주연구원이 물리적 플랫폼과 연구데이터에 대한 관리체계를 구상하는 현 단계에서, 연구데이터 관리 체계 전반을 일거에 마련해 개별연구자를 대상으로 전면 시행하는 것보다는, 시범적으로 연구데이터플랫폼과 연구데이터관리 체계를 운영한 후에, 축적된 운영 경험을 바탕으로 원내 구성원 간 협의를 통해 연구원에 적절한 연구데이터 관리 체계를 마련해 제도화시켜나가는 것이 효과적일 것으로 기대된다.「제주연구데이터플랫폼」 구축을 통해, 연구데이터의 자산화, 연구 투명성 확보, 데이터 활용성 제고 등의 목적을 달성하고, 연구데이터가 제주지역 사회문제 해결 및 의사결정에 재사용(Reuse)되는 등 데이터 기반 정책이 도내 전역으로 확대되는 성과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.이번 연구보고서에서는 제주연구원에서 1997년부터 자체 수행한 연구보고서의 공개 리스트와 관련 설문자료 현황을 부록으로 제공하고 있으며, 원문은 제주연구원 홈페이지(www.jri.re.kr)에서 확인할 수 있다.출처 : 일간제주(http://www.ilganjeju.com)
    등록일2022-07-14 조회수182
  • KISTI, 2022 연구데이터 분석활용 경진대회 개최

    국가연구데이터플랫폼(DataON)을 운영하는 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 주관하고, 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)가 주최하는 '2022 연구데이터 분석활용 경진대회'가 5~22일 개최된다.올해로 3회째를 맞는 이번 경진대회는 DataON에서 제공하는 데이터 또는 개인이 보유한 연구데이터를 활용한 분석활용 사례를 발굴하기 위해 개최된다. 이번 대회는 총상금 1500만원으로 최우수상 수상자에게는 과학기술정보통신부 장관상과 500만원의 상금을 수여한다.지난 6월, 국제과학위원회(ISC) 산하 과학기술데이터위원회(CODATA)와 월드데이터시스템(WDS), 연구데이터동맹(RDA) 등 데이터 관련 국제기구와 세계 최대 국제 데이터 행사 IDW 2022를 공동 개최한 KISTI는 연구데이터의 우수 활용 사례를 발굴하고, 연구자 및 연구데이터 보유 기관들의 자발적인 데이터 공유 및 활용 문화를 확산시키기 위해 올해도 DataON을 통한 연구데이터 분석활용 경진대회를 개최한다.DataON은 국내외 연구데이터 정보를 한곳에서 서비스하는 국가연구데이터 포털로서 연구데이터를 검색·공유·관리하는 것뿐만 아니라 커뮤니티 연구자들끼리 데이터를 공유하고 공동 활용해 국가 연구개발(R&D) 투자 효율성을 높이고 연구 생산성 향상에 기여하고자 KISTI에서 2020년부터 서비스하고 있다. 현재 DataON은 해외 유수 연구데이터플랫폼 OpenAIRE(유럽), ARDC(호주), RCOS(일본)와 연계를 통해 약 123만 개 메타 데이터셋을 서비스하고 있으며, 국내의 경우 한국지질자원연구원, 한국표준과학연구원, 극지연구소 등과의 연계를 통해 약 3만3000개 데이터셋을 서비스하고 있다.경진 대회 참가를 희망하는 개인(팀)은 7월 5일부터 22일까지 경진대회 공식 홈페이지를 통해 접수할 수 있으며, 서류접수 신청 전 경진대회에 대한 워크숍(설명회)이 7월 4일 KISTI 서울청사에서 진행됐다. 경진대회 관련 자세한 내용은 추후 홈페이지에서 확인할 수 있다.경진대회 서류심사 평가위원은 데이터 분석활용 전문가로 구성되며, 총 15개 팀(개인)이 서류심사를 통과하게 된다. 서류심사를 통과한 팀(개인)은 KISTI에서 제공하는 DataON 환경에서 모든 분석 및 활용 과정을 수행해야 한다. DataON에서 제공하는 데이터 및 개인이 보유한 데이터를 사용하여 사례 및 모델을 개발하고 9월 16일까지 발표자료와 함께 그 결과물을 제출해야 한다.최종 제출된 자료는 내외부 전문평가위원과 청중단 평가위원의 심사를 거치게 되며, 이를 통해 최종 수상 팀(개인)이 결정된다. 대회 1등상인 최우수상 1명(팀)에게는 상금 500만원과 과학기술정보통신부 장관상이 수여되고, 우수상 2명(팀)은 상금 300만원과 국가과학기술연구회 이사장상이 수여된다. 마지막으로 장려상 2명(팀)에게는 상금 200만원과 KISTI 원장상이 수여될 예정이다.2021년 11월 제41차 UNESCO 총회에서 오픈사이언스 권고문이 채택된 후 개최되는 KISTI의 이번 연구데이터 분석활용 경진대회는 과학지식과 데이터, 자료에 자유롭게 접근할 수 있게 하고 개방적인 정보 공유와 협력을 가능하게 하는 오픈사이언스 정의에 입각하여 KISTI의 DataON을 통한 국내 오픈사이언스 문화 확산에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.서동민 KISTI 연구데이터공유센터장은 “DataON은 매년 연구데이터 분석활용 경진대회를 개최하며 데이터 분석활용사례를 발굴하고, 다양한 연구자들과 함께 공유할 수 있도록 노력하고 있다”며, “2022 연구데이터 분석활용 경진대회를 통해 국내 오픈사이언스, 특히 오픈데이터 문화가 확산될 수 있도록 연구데이터 분석활용에 관심 있는 개인 또는 팀의 많은 참여를 부탁드린다”고 말했다.김영준기자 kyj85@etnews.com출처: 전자신문, https://www.etnews.com/20220705000107
    등록일2022-07-06 조회수189
  • [뉴스기사] KISTI, 세계 최대 국제 데이터 행사 'IDW 2022' 개최...오픈사이언스의 장 마련

    한국과학기술정보연구원(KISTI)은 20일부터 24일까지 서울 드래곤시티 호텔에서 '더 나은 세상을 만드는 데이터'를 주제로 세계 최대 국제 데이터 주간 행사 'IDW(International Data Week) 2022'를 개최한다.IDW 2022는 국제과학위원회(ISC) 산하 과학기술데이터위원회(CODATA), 월드데이터시스템(WDS), 연구데이터동맹(RDA) 등 데이터 국제기구와 국내 KISTI, 한국지질자원연구원, 한국한의학연구원, 한국표준과학연구원, 국립중앙도서관, 성균관대가 공동 개최한다. 연구데이터 개방·활용을 위한 행사다. 2016년 미국 덴버, 2018년 보츠와나 가로보네에 이은 이번 서울 행사는 아시아 최초로 개최하는 데이터 국제 행사다.△'더 나은 세상을 만드는 데이터'를 포함한 총 6개 총회 세션 △'데이터 공유와 재사용을 촉진하는 글로벌 인프라 개발·지원'에 대한 19차 RDA 총회 △'연구데이터와 관련된 다양한 이슈'에 대한 싸이데이터콘(SciDataCon) 2022 △KISTI의 '오픈사이언스' 워크숍 등이 마련됐다.20일 진행되는 IDW 2022 개막총회에서는 오세훈 서울시장 환영사와 박성중·김영식 국민의힘 의원, 이상민·이원욱·조승래 더불어민주당 의원, 김복철 국가과학기술연구회(NST) 이사장, 바렌드 몬스 CODATA 대표, 힐러리 하나호 RDA 사무총장의 축사로 시작됐다. 메레디스 고인즈 WDS 집행위원장, 김재수 KISTI 원장의 개회사가 이어졌다. '교육의 대전환: 100만 디지털 인재 양성 어떻게 할 것인가?'를 주제로 차상균 서울대 데이터사이언스대학원장이 기조강연을 진행했다.오세훈 시장은 환영사에서 “오픈사이언스는 이제 과학계의 화두를 넘어 사회 전반에서의 상생의 지름길이자 협력과 연대의 기반”이라고 말했다.김재수 원장은 개회사에서 “데이터는 국가·사회가 직면한 문제를 해결할 수 있는 가장 중요한 요소로 부상하고 있고 과학기술계와 정부는 데이터 중심의 R&D 체계 구축과 디지털 플랫폼 정책 등을 제시하며 본격적인 데이터 경제 시대로의 도약을 준비하고 있다”며 “이번 IDW 2022가 데이터를 기반으로 한 데이터 혁신 생태계 구축 및 활성화와 관련된 많은 아이디어들이 논의될 수 있는 장이 되길 희망한다”고 밝혔다.김영준기자 kyj85@etnews.com출처: https://www.etnews.com/20220620000134
    등록일2022-06-21 조회수353
  • [뉴스기사] 흩어진 `소재 연구데이터` 한 곳으로 모은다

    소재 분야 연구개발 혁신과 산업발전을 위해 '소재 연구데이터'가 한 곳에 통합된다.과학기술정보통신부는 국내에서 생산되는 소재 연구데이터의 공유·활용을 위한 '국가 소재 데이터 스테이션(K-MDS)'을 구축, 20일부터 오픈한다고 19일 밝혔다.이 플랫폼은 부처, 사업, 연구자별로 흩어져 관리되던 소재 연구데이터를 통합적으로 수집·공유해 AI 기반의 신소재 발굴과 개발 기간 단축 등에 활용된다. 이를 위해 연구자들이 다양한 형식의 소재 연구데이터를 웹상에서 쉽게 등록·관리할 수 있도록 지원하고, 공개된 데이터를 활용할 수 있는 분석 서비스를 제공한다.현재 3대 소재분야(에너지·환경, 스마트·IT, 구조·안전)를 중심으로, 한국표준과학연구원, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국과학기술연구원(KIST), 한국재료연구원 등이 참여하며, 소재 분야 국가 R&D 과제를 수행하는 대학, 기업 연구자 등으로 확대될 예정이다.현재 실험과 계산 데이터를 통해 생산된 데이터, 논문 등에서 자동 수집된 약 7만3000건의 데이터가 K-MDS에 등록돼 있다. 과기정통부는 2027년까지 약 36만 건의 소재 데이터를 제공할 계획이다.아울러, 소재 데이터를 인터넷상에서 고유 식별하기 위해 등록된 데이터에 디지털 객체 식별자(DOI)를 부여하고, NTIS(국가과학기술지식정보서비스)의 국가 연구개발 과제정보 서비스와 연계하는 등 데이터 활용성을 높일 방침이다.소재분야 전문가로 구성된 표준화 위원회도 구성·운영해 소재 연구데이터 표준화 기반을 마련할 예정이다.이창윤 과기정통부 기초원천연구정책관은 "정부 지원 소재·부품·장비 분야 국가 R&D 과제에서 생산되는 소재 연구데이터도 등록하고 활용할 수 있는 공간으로 확장할 계획"이라며 "K-MDS 운영을 통해 소재 연구데이터가 다양한 분야에서 유용하게 쓰일 수 있도록 산학연 연구자들의 자발적인 데이터 공유가 절대적으로 필요하다"고 말했다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr출처: http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2022051902109931731001
    등록일2022-05-20 조회수474
  • [뉴스기사] (시론) 디지털연구 플랫폼 핵심 '오픈 사이언스'

    인류 역사상 절대 잊히지 않을 코로나19 팬데믹이 드디어 종식의 희망이 보이는 가운데 많은 전문가는 팬데믹이 세상을 이전과는 전혀 다른 모습으로 변화시킬 것이라고 예측한다. 특히 과학기술 분야에서는 백신과 치료제 개발을 위해 국제사회가 공동 대처하는 과정에서 모든 종류의 과학적 지식(산출물)을 개방하고 공유하려는 오픈 사이언스 패러다임이 더욱 강조된 시기라 할 수 있다. 국내는 오픈 사이언스 패러다임 실현을 위해 제도·정책 및 시스템 마련을 위해 노력해 왔다. 인공지능(AI) 및 과학기술 혁신을 위해 오픈 데이터의 필요성이 갈수록 중요함을 고려할 때 매우 시의적절한 대응이라 할 수 있다.유럽연합(EU), 미국, 호주, 일본 등 주요 선진국에서는 일찍부터 오픈 사이언스 핵심 주제의 하나인 연구데이터 공유·활용을 위해 다양한 정책 및 프로젝트를 진행해 왔다. 과학기술 혁신을 위해서는 연구데이터 공유 및 활용에 대한 정책 및 체제 구축의 필요성이 무엇보다 중요하다는 인식을 반영한 것이다. 가장 대표적인 것이 EU의 유럽 오픈 사이언스 클라우드(EOSC:European Open Science Cloud)이다. 이는 연구데이터와 이를 활용하기 위한 컴퓨팅 자원을 모든 연구자와 시민 연구자 등이 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 지원하는 디지털 연구 환경이다.기존에 소수 연구자나 기관에서 독점해 오던 연구자원(연구데이터 및 컴퓨팅 자원)을 모든 참여자에게 공유해 활용성을 높임으로써 오픈 사이언스 실현이 가능한 프로젝트다. 프로젝트를 기반으로 호주, 중국, 미국, 일본 등 다수 국가에서 국가 내부뿐만 아니라 글로벌 차원의 연구자원 공유 논의를 활발하게 진행하고 있다.또 국내외의 다양한 플랫폼, 기관, 국가 연구데이터와 컴퓨팅 자원 공유를 위해서는 무엇보다도 표준화된 연계 체계 구축이 우선돼야 하는데 이를 위해 국제과학위원회(ISC) 산하 데이터위원회(CODATA)와 국제연구데이터연맹(RDA)에서는 공통 모델 개발 및 글로벌 협력을 위한 작업그룹(Working Group)을 만들어 글로벌 이해당사자 간 조정 작업을 2021년부터 진행해 오고 있다. 국내에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 두 작업그룹에 참여해 연구자원 연계 활용에 대한 국내 현황 및 진행 상황을 소개하고, 글로벌 협력을 진행하고 있다.국내 연구데이터 공유·활용 관련 현황은 2018년에 마련된 '연구데이터 공유·활용 전략' 수립 이후 본격화됐다. KISTI는 국가연구데이터플랫폼인 'DataON'을 2020년에 구축 및 공개함으로써 국가 연구데이터 허브로서의 소임을 수행하고 있다. 연구데이터플랫폼 관련 경험과 노하우를 한국지질자원연구원·한국한의학연구원·한국과학기술연구원 등 국가과학기술연구회 산하 10개 정부출연연구기관(출연연)에 지원했으며, 계속 확대할 예정이다. 현재 각 기관은 성공적으로 연구데이터 수집·저장 시스템을 구축·운영하며 DataON과 연계하고 있다.DataON은 분야별 연구데이터 수집을 위해 대형연구장비 분야 연구데이터(GSDC), AI 및 해당 분야 연구데이터(AIHub)와도 연계를 완료했다. 유럽 OpenAIRE, 호주 ARDC, 일본 IRDB 등 세계 최고 연구데이터플랫폼들과도 연계해 4월 말 현재 126만건(425GB) 연구데이터 셋을 제공하고 있다. 또 KISTI는 한국생명공학연구원 국가 생명(바이오) 데이터 스테이션 구축 사업 및 한국표준과학연구원 소재 연구데이터 플랫폼 구축 사업 등에도 공동으로 참여하고 있어 DataON을 비롯한 다양한 플랫폼에서 제공하는 연구데이터 및 관련 컴퓨팅 자원을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 디지털 연구환경 체계를 마련하고 있다.국내는 연구데이터 공유·활용 관련 정책이 연구데이터 수집·공유에 초점을 맞추고 있어 컴퓨팅 자원 공유에 대한 노력은 초기 단계로, 글로벌 선진국과 비교해 뒤처진 상태다. 이에 KISTI는 연구데이터 관련 글로벌 기구 표준화 동향과 국내 이해 당사자들의 요구사항을 통합한 한국형 오픈 사이언스 구현 환경을 구축할 계획이다.이를 위해 2021년부터 오픈 사이언스 구현의 핵심 가운데 하나인 연구데이터 및 관련 컴퓨팅 자원 공유·활용을 극대화하기 위한 공통 체계를 마련해 오고 있다. 이는 국가연구데이터플랫폼인 DataON을 기반으로 다양한 분야별·기관별 연구데이터 시스템의 데이터와 컴퓨팅 자원 등을 한 곳에서 통합 검색해 손쉽게 활용할 수 있는 EU의 오픈사이언스 클라우드와 같은 한국형 디지털 연구 플랫폼을 의미한다.플랫폼 구축을 통해 향후 구축되는 분야·기관별 연구데이터 공유·활용 시스템은 표준화된 체계를 기반으로 구축 속도 향상을 꾀할 수 있고, 다른 기관 및 분야별 연구데이터플랫폼과 손쉬운 연계가 가능하다. 또 그동안 공유되기 어렵던 특정 분야 또는 기관 서비스나 분석 알고리즘, AI, 빅데이터 기술 등이 개방된 환경에서 체계적으로 공유·활용됨으로써 공적자금을 투입해 개발된 연구성과물의 활용성 극대화를 꾀할 수 있다. 유럽, 호주, 중국, 일본, 미국 등 글로벌 연계도 자동화할 수 있는 기반이 마련돼 글로벌 협력 확대와 글로벌 경쟁력을 갖춘 연구성과 확대가 기대된다.디지털 연구 플랫폼 구축은 다양한 연구자들의 협력 및 융합 연구 활성화에도 효과가 클 것으로 기대된다. 이는 기관·분야별 전문성이 있는 연구데이터와 알고리즘·서비스 등 자원을 다른 분야의 수요자가 손쉽게 찾아 활용 및 융합할 수 있는 기반을 제공하기 때문에 더욱 중요하다고 할 수 있다. 나아가 연구자나 전문가뿐만 아니라 일반 국민까지도 누구나 디지털 연구 플랫폼을 기반으로 자신들의 창의력을 맘껏 발휘할 수 있는 환경을 제공할 것이다. 일례로 EOSC 'Cos4Cloud' 프로젝트는 국민과 연구자, 소프트웨어(SW) 개발자가 협업하는 대표적인 사례인데 SW 개발자가 개발한 다양한 종류의 모바일 앱을 활용해 일반 국민이 가진 스마트폰으로 환경·생물 등 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 연구자들이 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 이처럼 디지털 연구 플랫폼 상에서 다양한 연구 주체의 자유로운 협력을 극대화하거나 다양한 분야 연구자들의 융합연구 가속화가 가능할 것이다.오픈 사이언스를 구현한 디지털 연구 플랫폼 구축은 글로벌 선진국에서도 중점적으로 추진하고 있는 핵심 과제로, 국내 오픈 사이언스 실현 및 활성화를 위해 시급히 추진해야 할 과제다. 특히 최근에 다양한 연구데이터의 저장 및 활용을 위한 플랫폼이 다양한 기관에서 구축되고 있는 상황을 고려할 때 국가 차원의 표준화된 공유 활용 체계 구축을 통해 국내뿐만 아니라 글로벌 협력이 매우 시급하다고 할 수 있다.새 정부의 국정 키워드인 '디지털 플랫폼 정부'는 AI와 데이터를 활용해 개인 맞춤형 정책 정보를 추천하는 것을 목표로 하고 있다. 디지털 플랫폼 정부는 부처 간 SW 장벽을 허물어서 모든 행정 서비스를 효율화하는 것으로, 과학기술 분야에서는 오픈사이언스 패러다임 구현인 디지털 연구 플랫폼과 일맥상통한다. 디지털 플랫폼 정부의 성공을 위해 고도의 AI 기술과 클라우드 컴퓨팅 인프라 조성이 절실하다. 이들은 공공 데이터뿐만 아니라 연구데이터 및 디지털 연구 플랫폼과 매우 밀접히 연관돼 있다. 국내 과학기술 연구환경에 최적화된 디지털 연구 플랫폼 구축 및 오픈 사이언스 실현을 통해 연구 데이터를 누구나 쉽고 제약 없이 스마트하게 활용할 수 있기를 기대한다.김재수 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장출처: https://m.etnews.com/20220502000188
    등록일2022-05-03 조회수527
  • [뉴스기사] 사용자 편의성 높인 농업연구데이터 관리시스템 구축

    농업 연구개발(R&D) 분야에서는 매년 약 1,700여 개의 연구과제가 수행된다. 이 과정에서 품종, 특허, 논문, 영농기술 등 연구 성과물과 연구데이터가 대량 생산된다. 이 가운데 토양, 유전자원, 농작물 생육, 농식품 성분 정보 등 공공데이터로 활용 가능한 연구데이터는 각종 정보시스템을 통해 대내외에 제공되고 있다. 반면 전문연구실에서 생산된 기초 연구데이터는 연구자 간 공유나 활용이 어려운 실정이다. 농촌진흥청(청장 박병홍)은 4차 산업혁명시대 과학기술 경쟁력으로 떠오른 연구데이터를 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 체계적으로 수집, 저장하고 개방하는 디지털 연구환경을 조성한다고 밝혔다. 지난해 3월 ‘디지털농업 촉진 기본계획’을 발표한 농촌진흥청은 이러한 한계를 극복하고 데이터 기반의 디지털 연구환경을 구현하기 위해 농업기술 데이터 생태계 구축사업을 최우선으로 추진하고 있다. 20개의 분야별 디지털 시범연구실을 시작으로 연구기관별 디지털랩 환경을 구축하기 위한 자발적인 노력이 시작됐고, 가시적인 성과가 나타나고 있다. 국립식량과학원에서는 생산-저장-가공-유통-소비 전 분야의 연구데이터 융복합을 위해 실험과정 설계부터 데이터 통합관리, 참여 연구원 간 실시간 데이터 공유, 활용을 모델화한 디지털랩 시스템을 구축했다. 또한, 효율적인 데이터 생산, 관리를 위해 그간 수작업으로 해오던 데이터 수집, 저장과정을 큐아르(QR)코드 및 자체 개발한 ‘수량일괄분석장치’를 활용해 수행함으로써 인력은 1/3배 감소, 데이터 처리 속도는 3배 증가하는 성과를 거두었다. 이러한 노력을 통해 농촌진흥청은 ‘농업 R&D 데이터 전주기 관리시스템(전주기 데이터 관리시스템)’을 2021년 구축했고, 올해 시범운영을 거쳐 2023년부터는 230여 전문연구실을 대상으로 전면 시행할 예정이다. 전주기 데이터 관리시스템은 연구계획 설계 및 분석지원을 위한 디지털랩, 연구과정을 추적, 검증할 수 있는 전자연구노트 및 데이터의 관리, 공유, 개방을 위한 리포지터리로 구성되어 있다.             ↑농업연구 데이터 통합 플랫폼 서비스 구성도 연구데이터 표준화를 통한 공공데이터의 품질과 활용성을 높이기 위해 메타데이터 표준안 마련 및 품목별, 기능별 연구 조사 분석 지침(매뉴얼) 작성도 추진하고 있다. 아울러 국가연구개발과제로부터 생산된 연구데이터를 체계적으로 관리하고자 국가연구개발혁신법에 따른 데이터관리계획(Data Management Plan;DMP)도 도입해 병행 추진할 예정이다. 박병홍 농촌진흥청장은 “연구데이터 관리시스템을 마련함으로써 농업인뿐만 아니라 국민 누구라도 연구데이터를 활용할 수 있는 디지털 환경으로 전환하고자 한다.”라며 “국가 과학기술 분야 새로운 데이터 관리시스템의 표본이 될 수 있도록 구축, 관리에 최선을 다하겠다.”라고 말했다. 강경남 기자출처: 식약일보, http://www.kfdn.co.kr/55788
    등록일2022-02-25 조회수535
  • [뉴스기사] (시론) 국가 R&D 미래, '연구데이터'

    수년간 정부 연구개발(R&D) 투자는 신기록을 경신 중이다. 올해 국가 R&D 예산도 29조8000억원의 역대 최대 규모로 편성됐다. 우리가 살길은 과학기술뿐이라는 국민의 믿음 덕분이다. 코로나 사태로 힘들어도 다음 해 심을 씨앗에 결코 손을 대지 않는다는 농부의 지혜와 인내를 떠올리게 한다. 세계는 이전과 비교할 수 없을 정도의 큰 변화를 겪었다. 4차 산업혁명이 도래한 이후 과학기술은 물론 사회경제 전 분야가 인공지능(AI)과 빅데이터 기반으로 빠르게 바뀌고 있다. 디지털 전환 역시 급속도로 진행되고 있다.R&D는 1세대 관측과 관찰을 통한 경험과학, 2세대 모델링과 일반화를 통한 이론과학, 3세대 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 계산과학을 넘어 방대한 연구데이터를 이용하는 방법으로 급격히 변화해 왔다. 첨단 관측·측정 장비 발달에 따라 방대한 연구데이터가 생산되고, 데이터 중심 4세대 연구 패러다임이 도래했다. 일례로 2013년 유럽원자핵공동연구소(CERN)의 뮤온 압출 솔레노이드(CMS)와 아틀라스(ATLAS) 검출기를 통해 생성된 데이터를 분석해 현대 물리학의 난제였던 힉스 입자 존재를 증명한 것이 대표적이다. 검출기에서 생성된 0.001%의 데이터 크기가 10페타(1경) 바이트 정도였다. 이제 연구데이터 없는 연구는 상상하기 어렵다.기술이 지배하는 기술 패권 시대가 도래했다. 총성 없는 미-중 패권경쟁도 본질은 기술전쟁이다. 글로벌 패권경쟁 패러다임이 국방과 경제에서 기술 중심으로 변화하고 있다. 초연결·초지능·초융합으로 대표되는 4차 산업혁명 시대에서 연구데이터는 과학기술과 산업 발전뿐만 아니라 사회문제 해결까지 활용 범위가 무한대로 확장되고 있다. 연구데이터의 세계적 공유와 개방을 통해 팬데믹, 기후변화 같은 인류의 위기를 공동으로 타개하고자 하는 오픈사이언스에 대한 국제사회의 요구 역시 더욱 높아지는 상황이다.유네스코는 공적자금을 투입한 연구 산출물의 글로벌 공개 및 공유를 위한 오픈사이언스 권고를 채택했다. 주요 선진국은 새로운 지식, 가치 창출과 공유·확산을 위해 연구데이터 관리 제도화, 연구데이터 공유·활용 인프라 지원, 연구자 가이드라인·교육 제공 등 주요 정책을 추진하고 있다. 연구데이터 재활용은 연구데이터 수집, 가공, 처리 등에 투자되는 시간과 비용을 절감해 R&D 주기를 획기적으로 단축하고 연구데이터의 공개를 통해 연구 재현성을 보장하고 투명성을 확보할 수 있다. 이뿐만 아니라 데이터 기반 커뮤니티 형성으로 학제 간 융합 및 공동 연구를 활성화할 수 있기에 그 중요성의 인식과 사회적 관심이 매우 높아졌다.미국은 공적 연구자금이 투입되는 과제에 연구데이터 접근성을 높이기 위해 2013년 백악관 과학기술정책국을 통해 연구데이터 관리와 공유 지침을 발표했다. 영국은 공적 자금으로 수행되는 과제의 연구데이터가 공공재로서 최소한의 제한으로 적시에 활용할 수 있도록 하기 위해 2011년 영국연구회 데이터 정책에 관한 공동원칙을 제시했다. 프랑스는 2016년 디지털 공화국 법을 제정해 유럽연합(EU) 공적자금으로 연구비 50% 이상을 지원받은 과제의 연구데이터는 독점권이 출판사에 있는 경우라도 무료로 배포하도록 하고 있다.우리나라도 국가연구개발혁신법을 통해 공적 자금으로 생산되는 연구성과를 체계적으로 관리·활용될 수 있는 국가 차원의 토대를 마련한 바 있다. 그간 국내에서 창출되는 국가R&D 연구데이터는 대부분 과제가 끝나면 개별 연구자의 서랍 속에서 사장되는 경우가 많았다. 이유를 찾자면 우선 연구데이터 공유에 대한 연구자의 인식 부족과 방어심리를 들 수 있겠지만 무엇보다 가장 큰 원인은 능동적인 소통과 협력으로 이끌 만한 동력이 부족했다는 것이다.한국과학기술정보연구원(KISTI)이 실시한 '연구데이터 공유·활용 의식조사'에 따르면 응답 연구자의 절대 다수는 개별 연구자 수준의 관리로는 연구데이터 유실 위험이 매우 크다고 우려하고 있었다. 국가 차원의 체계적이고 일원화된 시스템 구축이 시급하다는 데도 의견을 함께했다. 적절한 제도와 합리적 보상이 있다면 얼마든 자신의 연구 성과를 공개할 의지가 있음을 확인한 것이다.이렇게 연구데이터 관리와 활용에 대한 정책적 요구가 높아지며 2018년 과학기술정보통신부의 '국가 연구데이터 공유·활용 전략' 발표와 국가과학기술연구회(NST)의 '연구데이터 빅데이터화' 추진계획 등 국가 차원의 연구데이터 공유·활용 전략이 마련됐다. 주요 골자는 연구데이터의 체계적 관리를 위해 국가연구데이터플랫폼 운영을 총괄하는 국가연구데이터센터를 구축한다는 것, 이와 함께 바이오·소재·AI·대형연구장비 등 대분야와 소분야별 전문센터들을 설치해서 데이터 취합·관리 및 활용 촉진을 담당하도록 하자는 것이었다.KISTI는 국가연구데이터플랫폼인 '데이터온'(DataON)을 구축해 국내외 연구데이터 정보를 한곳에서 통합 검색·공유·관리하고 공동 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 2020년 1월에 오픈한 국가연구데이터플랫폼 데이터온이 거둔 대표 성과로는 먼저 연구데이터 리포지터리(NaRDA)의 보급을 통한 국내 연구데이터 수집 및 연계이다. 정부출연연구기관, 정부산하 연구기관 등이 연구데이터를 체계적으로 관리·활용할 수 있도록 하기 위해 KISTI가 자체 개발한 NaRDA를 총 20개 기관에 무상으로 보급했다. 해외 글로벌 연구데이터플랫폼과의 협력 및 데이터 연계를 적극적으로 추진해 유럽의 OpenAIRE, 호주의 ARDC, 일본의 IRDB 등 세계 최고 연구데이터플랫폼들과 연계하고 있다.분야별 연구데이터 수집을 위해 대형 연구장비 분야 연구데이터(GSDC), AI 및 인공지능 분야 연구데이터(AIHub)와도 연계돼 있다. 이 같은 노력을 통해 데이터온은 작년 말 기준 9개 기관 3만3000여 데이터셋의 국내 데이터와 유럽·호주·일본 등 약 113만 데이터셋 해외 데이터를 연계해 연구자들이 필요로 하는 국내외 연구데이터를 제공하고 있다.데이터온에서 제공하는 인공지능(AI)·3D·사물인터넷(IoT)·뇌영상·드론 등 데이터를 활용해 구름이동 예측, 도로에서의 사물 인식, 과일의 당도 예측, 대뇌피질 특성 분석, 항만의 대기오염 분석 등 다양한 연구를 진행해 왔다. 특히 KISTI가 구축한 400기가바이트(GB) 인체영상 데이터는 3D 기술과 접목돼 의대생과 연구원 등을 위한 교육용 수술·해부 시뮬레이션 툴인 '가상 해부 테이블'을 생산하는 데 활용되고 있다. 해당 제품을 생산한 미국 실리콘밸리 기업 아나토마지와 올해 기술이전 계약을 정식 체결할 예정이다.하지만 작은 성공에 만족할 수는 없는 일이다. 데이터온이 대한민국 오픈사이언스 마중물이 되기 위해 넘어야 할 산들은 당장 해결해야 할 국가센터 지정 문제 외에도 무수히 많다. 최근 추진 중인 바이오 데이터 스테이션 및 소재 연구데이터 플랫폼과 데이터온 연계를 강화하고, 연구자들의 연구데이터 개방과 공유를 촉진할 인센티브 및 성과인정 체계 마련도 시급하다. 유네스코, 경제협력개발기구(OECD)와 주요 선진국이 이미 한발 앞서 추진 중인 오픈사이언스 법제화를 국내에서도 신속하게 추진해야 한다. 건강하고 창의적인 연구데이터 공유·활용 생태계 조성을 위해 연구자들의 적극적인 참여와 국가 차원의 투자가 확대되기를 바란다.김재수 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장출처: https://www.etnews.com/20220124000180
    등록일2022-01-31 조회수225
  • [뉴스기사] KISTI, 연구데이터·AI 분석활용 경진대회 시상식

    연구데이터플랫폼서비스 DataON 확산 취지최우수상 2팀 우수상 4팀 장려상 3팀 수상KISTI는 지난 2일 미래연구정보포럼과 함께 연구데이터 ·AI분석활용 경진대회 시상식을 가졌다.[사진=KISTI]KISTI(한국과학기술정보연구원·원장 김재수)는 지난 2일 대전 호텔오노마 그랜드볼룸에서 'KISTI 2021 미래연구정보포럼'을 열고 연구데이터·AI 분석활용 경진대회 시상식을 가졌다고 5일 밝혔다.올해 2회를 맞는 이번 경진대회는 DataON 또는 개인 보유 연구데이터를 사용한 분석·활용 사례 발굴 및 인공지능 모델 개발을 주제로 진행됐다.  DataON은 KISTI가 운영하는 국가연구데이터플랫폼서비스.대회에는 일반적인 연구데이터의 분석·활용 사례를 보여주는 연구데이터 부문에 31개팀, 기계학습이 가능한 데이터셋을 기반으로 최적 성능을 보이는 인공지능 모델을 개발하는 인공지능 부문에 34개팀이 출전했다. 심사는 1차 서류평가와 2차 공개 발표평가 과정을 거쳤다.시상식에는 최우수상(과학기술정보통신부장관상과 200만원) 2팀, 우수상(국가과학기술연구회이사장상과 150만원) 4팀, 장려상(KISTI 원장상과 100만원) 3팀이 수상했다. 연구데이터 부문 최우수상은 충북대 NetDB(유재수, 최도진, 오영호, 편도웅)팀, 인공지능 부문 최우수상은 건국대 1007팀(이예진, 한미래)이 차지했다김재수 원장은 "이번 경진대회를 통해 연구데이터에 관심 있는 모든 분이 마음껏 기량을 펼치고 숨은 인재들을 많이 발굴할 수 있는 자리를 만들게 되어 기쁘다"며 "이런 기회를 통해 국가연구데이터플랫폼서비스인 DataON이 더 많이 알려지고, 국가 차원의 연구데이터 분석 및 활용에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.한편 KISTI 연구데이터·AI 분석활용 경진대회는 국가연구데이터플랫폼서비스 DataON 저변 확대 도모와 연구데이터·AI 분석활용 미래 인재양성을 목표로 매년 하반기에 개최하고 있다.연구데이터·AI 분석활용 경진대회 수상자.[이미지= KISTI]출처 : 헬로디디(http://www.hellodd.com)길애경 기자  kilpaper@hellodd.com
    등록일2021-12-06 조회수174
  • [뉴스기사] 총상금 1400만원 '2021년 연구데이터·AI 분석활용 경진대회' 오는 23일부터 접수

    연구데이터 공유·활용 활성화, DNA(Data·Network·AI) 저변 확대를 위한 '2021년 연구데이터·AI 분석활용 경진대회'가 오는 23일부터 30일까지 서류 접수를 받는다.과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)가 주최하고 '국가연구데이터플랫폼(DataON)'을 운영 중인 한국과학기술정보연구원(KISTI·원장 김재수)이 주관한다. 올해 두 번째로 열린다. 연구데이터, AI 부문으로 진행된다.분석환경은 KISTI에서 제공되며 연구데이터 부문은 DataON에서 모든 과정을 수행해야 한다. 데이터는 DataON 데이터 및 공개된 데이터와 개인 보유 데이터를 활용할 수 있다.이번 경진대회 AI 부문에서는 지난해 KISTI가 디지털 뉴딜 사업을 통해 구축한 과학기술 기계학습 데이터 5종 459만여 건을 공개하고 활용을 지원한다.해당 데이터셋은 'KISTI AI 데이터 아카이브'에서 연구 목적에 한해 이용 동의 후 무료로 접근 가능하다. 향후 과학기술 논문 전문 기반 사전학습 언어모델도 10월 공개할 예정이다.이번 경진대회는 1차 서류 평가와 최종 발표평가로 진행되며 개인이나 팀(최대 4명)으로 지원할 수 있다. 서류 접수는 DataON 공식 홈페이지를 통해 가능하다.평가는 창의성과 우수성, 효과성을 따진다. 독창적이고 이전과 차별성을 가지는지, 내용이 구체적이고 완성도가 높은지, 결과물 실제 활용성이 높은지 등을 평가한다.최종 발표평가는 내·외부 전문평가위원(100%)을 구성해 심사하며, 청중단 평가로 가산점을 받는 심사방법으로 진행된다.시상은 △최우수상(부문별 1명 혹은 팀) △우수상(부문별 2명 혹은 팀) △장려상(부문별 2명 혹은 팀)으로 진행된다. 상금 규모는 총 1400만원이다. 최우수상은 상금 200만원과 과학기술정보통신부장관상, 우수상과 장려상은 각각 상금 150만원과 100만원, NST 이사장상과 KISTI원장상이 수여된다.김재수 KISTI 원장은 “연구데이터에 관심 있는 모든 분이 마음껏 기량을 펼치고 숨은 인재들이 많이 발굴되길 바란다”며 “이런 기회를 통해 DataON이 더 많이 알려지고 국가 차원의 연구데이터 분석 및 활용에 기여할 수 있기를 바란다”고 말했다.한편 AI 분야 대회에 쓰이도록 지원하는 과학기술 기계학습 데이터는 'KISTI 과학기술 기계학습 데이터·공유활용 시범서비스'의 일환이다. AI 기술 경쟁력 제고 및 저변 확대를 위해 과학기술 기계학습 데이터 분석 및 활용 인프라를 구축해 제공하는 것이다. KISTI AI 데이터 아카이브 뿐만 아니라, 사이언스온(ScienceOn)과 DataON에서도 검색과 접근이 가능하다.주요 기능은 △과학기술 기계학습 데이터 등록 및 관리, 검색 조회 △데이터 활용 신청 및 오픈 API 제공 △과학기술 논문 전문 기반 사전학습 언어모델 제공 △데이터 분석·활용을 위한 DataOn 등 인프라 연계 기능 제공 등이다.향후 분야별 기계학습 데이터, 사전학습 모델, 관련 코드, AI 모델 구축 환경 등 과학기술 AI 데이터 분석·활용 인프라 구축, 데이터·AI 기반 문제 해결 체계를 추진할 예정이다.대전=김영준기자 kyj85@etnews.com출처: https://m.etnews.com/20210913000050
    등록일2021-09-14 조회수125