인문학 분야 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 전략 연구 - 기초학문자료센터를 중심으로 - = Strategies for Improving the Collection and Use of Research Data in the Humanities

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid growth of information technologies and data networks has increased the volume of data generated from scholarly research and the possibilities of re-using and sharing such data. However, there is a serious problem of management and sharing of research data due to the lack of facilitating policies and supporting infrastructure. In particular, few data repositories exist that support systematic collection and sharing of research data in the humanities. In this regard, the Korea Research Memory (KRM) established by the Korea Research Foundation is a rare exception. The purpose of this research is to present specific processes and strategies that can facilitate the data collection, reuse and preservation through the KRM using task analysis and source document gathering as main focal points. In addition, in order for the effective collection and sharing of research data, the following recommendations are proposed: 1) the need for the adoption of data management plan related policies that govern the collection and sharing of research data generated from publicly funded research projects, 2) the need for training and support services for individual researchers and research institutes, 3) the need for training data specialists, and 4) the citation scheme and structure designed for research data.

국문 초록 (Abstract)

정보기술 및 데이터 네트워크의 발전은 다양한 학술연구에서 생산되는 데이터의 양의 폭발적인 증가 및 활용 가능성을 가져왔다. 하지만 관련 정책 및 인프라 구축의 부재로 인해 연구데이터의 관리 및 공유가 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 과학 및 공학 분야와 비교할 때 인문사회 분야에서는 데이터의 체계적인 수집 및 공유를 뒷받침하는 데이터 리포지토리가 취약하다. 본 연구에서는 국내 인문사회 분야 연구데이터 및 자료의 대표적인 리포지토리인 한국연구재단의 기초학문자료센터를 중심으로 인문학 분야 연구데이터의 체계적인 수집, 활용 및 보존을 위한 프로세스 및 전략을 제시하고자 한다. 특히 데이터센터 운영자의 관점에서 효과적인 데이터 수집을 위한 과제분석과 인문학 분야의 특성을 반영한 원자료 정보 구축에 초점을 맞추고 있다. 또한 향후 국내에서 정부의 재정지원을 받아 수행된 연구에서 생산, 산출되는 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 방안으로 데이터관리계획 관련 정책의 시행, 데이터 관리, 수집 및 공유를 위한 교육 및 지원 서비스 제공을 통한 환경 구축, 데이터 전문가의 양성, 연구데이터의 인용을 통한 활용체계 구축 등을 제시하고 있다.

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