연구데이터 관리 가이드라인  (Research Data Management Guidelines) - 연구데이터 관리 가이드라인 (Research Data Management Guidelines)-  연구데이터 보존 가이드라인 (Research Data Preservation Guidelines)-  연구데이터 관리 계획(DMP)가이드라인 (DMP(Data Management Plan) Guidelines)- 연구데이터 라이선스 가이드라인 (Research Data License Guidelines)- 연구데이터 윤리 가이드라인 (Research Data Ethical Guidelines)- 연구데이터 인용과 활용지표 가이드라인 (Guidelines for Indicators of Citation and Utilization of Research Data)- 연구데이터 관리 규정(안) (Research Data Management Regulations(draft))- 연구데이터 리포지터리 활용 지침서 (Research Data Repository Utilization Guidelines)- 메타데이터 설계지침서 (Metadata Design Guidelines)

Backup and Recovery Guidelines for DataONDataON의 백업 시스템은 Lustre와 NAS로 구성되며, 서비스 스토리지로부터 주기적으로 백업된 데이터를 백업시스템에 저장하여 백업을 수행함.1. 백업 정책 및 지침   - 백업대상 : DataON의 연구데이터, 데이터베이스 및 사용자 데이터파일 에 대한 백업 수행   - 백업 주기 :          - 사용자 데이터파일 백업 : 일(Sun)        - 데이터베이스 백업 : 월(Mon), 수(Wed), 금(Fri)        - 사용자 데이터, 데이터베이스  및 연구데이터 전체 백업 : 토(Sat)2. 아카이빙 : 테이프 백업을 통하여 원격지 소산 및 아카이빙 ('2023년 구축 예정)3. 복구 정책 및 지침    - 시스템 소프트웨어 및 응용 소프트웨어는 로컬 GIT 리포지터리로 부터 복구 수행    - 연구데이터, 데이터베이스, 사용자 데이터파일에 대한 복구는 백업장치에 저장된 데이터로 복구 수행    - 백업된 데이터가 문제가 발생하였을 경우, 소산지의 테이프 백업을 통한 복구 수행

KISTI와 ARDC의 MoU가 2019년 7월 16일에 맺어졌습니다. 

KISTI-NII_MOU

KISTI-OpenAIRE_MOU

출연(연) 연구데이터 협의체 운영 계획(안)(Operation Plan of the Research Data Consultative Body of Government-funded Institution(draft)󰊱 목적 (Objectives)ㅇ 연구데이터 공유·활용 분야에서 개별 기관에서 생산되는 연구데이터의 효율적인 관리와 활용으로 국가 R&D 효율성 제고와 출연연 R&R 달성에 기여 󰊴 대상 기관 (Target institution)ㅇ (경과) ’19년 국가과학기술연구회 주도로 협의체 구성 및 운영(13개 출연(연) 참여)  - KISTI(간사기관), KIST, 핵융합연, 안전연, 지자연, 천문연, 생명연, 한의연, 표준연, 재료연, 기계연ㅇ ’22년부터 국가과학기술연구회 산하 24개 기관(보안기술연구소 제외) 전체 및 유관기관(과기부, NST) 대상으로 협의체 구성  - ’22년도 NST에서 실시한 출연(연) 연구데이터 관리 현황 조사를 위한 설문 결과 및 이를 구체적으로 파악하기 위한 각 기관 방문 인터뷰 시 참여 희망 기관 󰊵 협의체 역할 (The role of the consultative body)ㅇ 4차 산업혁명·데이터 중심의 사회로의 변화에 따른 각 출연(연)의 데이터 관리에 대한 중요성 부각과 대응 방안 마련ㅇ 기관 간 정기적인 교류를 통한 연구데이터 공유·활용 정책 활성화 및 연구데이터의 체계적 관리 독려ㅇ 기관별로 추진 중인 연구데이터 공유 정책(DMP 및 연구데이터) 현황 파악 및 지속적인 장려󰊶 협의체 운영 일정 (Operation schedule of the consultative body)ㅇ 연 2회(4월, 11월) 정기 운영

DataON 서비스 운영/관리 정책 (Service Operation and Management Policies of DataON)1. 회원 관리 정책   (Member Management Policy)2. 데이터 공개범위 설정 정책 (Data Disclosure Scoping Policy)3. 분석자원 할당 정책 (Data Analysis Resource Allocation Policy)4. 데이터 등록/관리 정책 (Data Registration/Management Policy)5. 데이터 수집/연계 정책 (Data Collection/Linkage Policy)6. 기타 (Etc)1. 회원관리 정책  - 회원 유형은 시민(시민과학자), 연구자(학생,교수,연구원), 기관(기관관리자,공공기관,민간기업), 정부(정책입안자,펀더)로 구분   - 회원 레벨은 비회원(대기회원포함), 일반회원, 특별회원으로 구분  - 회원유형별 레벨 및 권한- 회원 유형, 레벨 및 권한 상세 2. 데이터 공개 및 라이선스 설정 정책  - 메타데이터는 공개와 엠바고(1~10년)으로 설정하고, 엠바고 경과후 자동 공개  - 파일데이터는 공개, 비공개, 엠바고(1~10년)로 설정하며, CC라이선스에 따라 라이선스 설정  - 지정공개 : 엠바고 및 비공개 데이터에 대한 특정인 또는 그룹(커뮤니티)에 대한 공개 방안  -  소프트웨어 라이선스는 소프트웨어의 경우에 설정하며, 저작권자가 라이선스 조건에 맞게 CC라이선스로 설정 ※ 표준IDR의 공개범위 설정 현황 :    - 메타데이터 원내 공개/원외 공개로 나누어 공개, 엠바고 설정 후 공개    - 파일공개는 파일 공개(즉시 공개), 파일명 공개(엠바고 설정 후 공개), 파일 비공개3. 분석자원 할당 정책  - 본 정책은 분석자원 사용자에 대하여, 분석에 활용되는 자원할당에 관한 사항을 다룸.  - 분석자원은 Front-end 로그인 자원과 Back-end 계산 자원 (GPU, CPU)으로 구성됨.  - Hadoop, Spark 등의 부가 자원 (for multiple users)  - 계산자원에 대한 사용기한 설정 (계산자원은 사용기한에만 활성화)  - 로그인자원, 계산자원은 회원탈퇴와 동시에 자원 회수 (탈퇴시 공지(데이터 등 백업 – 사용자가 적절한 방법으로 백업))  - DataON 홈페이지의 분석신청을 통해 데이터분석관리자의 승인을 거쳐 분석사용자로 인정  - 분석사용자를 기본사용자(normal), 슈퍼사용자(super)로 구분  - 분석사용자 모두는 승인과 함께 로그인 자원과 계산자원을 할당 받음.  - 슈퍼사용자의 계산자원의 승격 및 부가자원에 대해 추가적인 신청서와 관리자의 승인 필요  - 추가적인 사용자의 스토리지 요구에 대한 신청 및 승인 프로세스 구축 필요  - 사용자의 기본환경에서 CPU와 GPU를 선택 기회 제공  ※ 슈퍼컴퓨터, AWS 등의 자원은 플랫폼에서 개발 Roadmap에 따라  별도로 관리함.4. 데이터 등록 정책  - 연구데이터의 등록은 DataON 리포지터리에 메타데이터와 파일데이터를 등록함.   - 등록자는 메타데이터를 충실히 작성하여 이용자들이 공유활용할 수 있도록 해야함.5. 데이터 수집/연계 정책  - 메타데이터 수집/연계 리포지토리 단위 : 기관, 부서 단위까지 제한  - 연계 방식 :         - 주 연계 프로토콜은 세계 표준 프로토콜 사용 (OAI-PMH)        - OAI-PMH를 지원하지 않는 경우, 연계 대상 리포지토리의 API 사용        - 외부 제공시에는 OAI-PMH를 통해 제공  - 메타데이터 수집 주기 :       - DataON Repo : 실시간 수집       - 자동 수집 : 3개월마다 전체 데이터 수집       - 수동 수집 : 6개월마다 전체 데이터 수집  - 연계수집/중단 절차      - 연계수집 개시 : 협의 → 수집연계협약서 → 수집                      (데이터 관리/보존, 책임관계 등)       - 연계수집 중단 : 협의 → 수집연계중단합의서 → 중단                (데이터보존 여부 등)6. 기타   - IDR 호스팅 서비스는 반드시 메타데이터를 공개한다는 전제하에 호스팅 서비스를 제공   구분   

KISTI에서 개발한 DMP 사이트를 이용해 DMP를 등록할 수 있습니다.https://dmp.kisti.re.kr/info/dmpUseView.do;jsessionid=20B3B7D59B9E1226904006EB93AB025A

연구데이터 개념“연구데이터”란 연구개발과제 수행 과정에서 실시하는 각종 실험, 관찰, 조사 및 분석 등을 통하여 산출된 사실 자료로서 연구결과의 검증에 필수적인 데이터를 말한다.미국 국가조사위원회에 의하면 “출판을 통해 과학적 연구결과, 연구데이터, 재료를공유하는 것은 과학적 진보를 가능하게 하는 핵심이다. 양호한 양질의 출판 과정은대중의 관심 사항이다. 그러므로 저자들은 다른 연구자들이 자신들이 수행한 연구를 검증하고 재현할 수 있도록 하기 위해, 그리고 다른 연구자들이 자신의 연구를 더욱 효과적이고 효율적으로 발전시킬 수 있도록 하기 위해 원데이터를 공유해야 한다.” 고 하였다.※ 이인재, 「연재6: 데이터의 관리」, 대한피부미용학회지 제11집 3호, 2013, p.414※  KIRD, "대학원생을 위한 연구윤리"연구데이터 출판연구데이터를 출판한다는 의미는 연구데이터를 공개한다는 의미를 가지며, 출판된 연구데이터는 논문 식별자와 같은 DOI를 발급받게 된다. 연구데이터 등록을 통해 연구데이터가 공유되면서 상호 검증이 쉬워지고, R&D　연구비의 불필요한 중복 투자가 줄어들을 수 있다.(출판시 주의사항)1. 연구데이터는 데이터를 생산한 연구자가 충분한 검증을 통해 데이터를 공유해야한다.2. 데이터에 대한 저작권을 명시해야한다. 윤리적인 갈등이 발생할 수 있으므로 라이센스를 반드시 명시하고, 인용의 경우 레퍼런스를 명시해야한다.3. 개인정보를 포함한 연구데이터는 철저히 검증 후에 공유해야한다.