DMP(Data Management Plan) 데이터관리계획은 최근에 맡게 된 컨설팅 업무와 관련이 있다보니 관련 정보를 찾으면서 이 곳에 정리하게 되었습니다. 이는 연구 데이터를 체계적으로 관리하고 보존하기 위한 계획을 의미하는 용어입니다. 연구 데이터의 수집, 저장, 보존, 공유 및 활용에 대한 구체적인 지침을 포함하고 있으며 연구의 신뢰성과 재현성을 높이고, 데이터를 효과적으로 공유 및 활용할 수 있도록 하는 목적이 있습니다.
DMP의 주요 구성 요소
- 데이터 수집: 어떤 데이터를 수집할 것인지, 데이터를 어떻게 수집할 것인지에 대한 계획을 포함합니다. 여기에는 데이터 형식, 수집 방법, 수집 주기 등이 포함됩니다.
- 데이터 저장: 수집된 데이터를 어디에 저장할 것인지, 저장 공간의 용량과 보안 조치에 대한 계획을 포함합니다. 안전한 저장소와 백업 방법도 명시합니다.
- 데이터 보존: 데이터를 얼마나 오랫동안 보존할 것인지, 장기 보존을 위한 전략을 포함합니다. 데이터의 중요도와 활용 가능성에 따라 보존 기간을 설정합니다.
- 데이터 공유: 데이터를 누구와 어떻게 공유할 것인지에 대한 계획을 포함합니다. 데이터 공유의 목적, 공유 대상, 공유 방법 등을 명시합니다.
- 데이터 접근 및 보안: 데이터에 대한 접근 권한 관리와 보안 조치를 포함합니다. 데이터의 민감도에 따라 접근 권한을 설정하고, 보안 정책을 적용합니다.
- 데이터 활용 및 재사용: 데이터를 어떻게 활용할 것인지, 다른 연구자나 기관이 데이터를 재사용할 수 있도록 하는 방법을 포함합니다. 데이터의 재사용 가능성을 높이기 위한 메타데이터 작성과 문서화도 중요합니다.
DMP의 중요성
DMP(Data Management Plan) 데이터관리계획의 중요성은 연구의 신뢰성을 향상시키고, 데이터의 공유를 촉진하여 협업을 도우며 데이터 관리의 다양한 규정등을 준수할 수 있도록 도으며 데이터의 활용도를 높여주는데 있습니다. 국내에 많은 연구기관과 대학들이 연구 데이터 관리가 의무화 되어 있으며 연구비 지원을 받기 위해 DMP를 제출해야 하는 경우도 많습니다. 이것이 아니더라도 연구의 전 과정에서 데이터를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있는 DMP(Data Management Plan) 데이터관리계획은 의미가 있다 볼 수 있습니다.
- 연구 신뢰성 향상: 데이터를 체계적으로 관리함으로써 연구의 신뢰성과 재현성을 높일 수 있습니다.
- 데이터 공유 촉진: 체계적인 데이터 관리 계획을 통해 데이터를 다른 연구자와 공유하고 협업을 촉진할 수 있습니다.
- 법적 및 윤리적 준수: 데이터 관리와 관련된 법적 및 윤리적 요구사항을 준수할 수 있도록 돕습니다.
- 데이터 활용 극대화: 데이터를 효율적으로 관리함으로써 데이터의 활용 가능성을 극대화하고, 새로운 연구 기회를 창출할 수 있습니다.
DMP 수립 절차
- 목표 설정 및 계획 수립:
- 연구의 목표와 데이터를 어떻게 관리할 것인지 명확히 합니다.
- 데이터 수집, 저장, 분석, 보존, 공유 계획을 포함한 전반적인 데이터 관리 계획을 수립합니다.
- 데이터 수집:
- 데이터를 수집할 방법과 데이터를 저장할 형식을 정의합니다.
- 수집되는 데이터의 유형과 출처를 명확히 하고, 데이터의 품질을 보장하기 위한 절차를 마련합니다.
- 데이터 저장 및 백업:
- 데이터를 저장할 장소와 방법을 결정합니다.
- 데이터의 안전한 보관을 위해 정기적인 백업 계획을 수립합니다.
- 데이터를 저장할 때 필요한 보안 조치를 마련하여 무단 접근을 방지합니다.
- 데이터 보존:
- 데이터를 장기적으로 보존하기 위한 계획을 수립합니다.
- 데이터의 중요성과 활용 가능성을 고려하여 보존 기간을 설정합니다.
- 데이터의 형식과 저장 매체가 시간이 지나도 접근 가능하도록 관리합니다.
- 데이터 공유:
- 데이터를 누구와 어떻게 공유할 것인지 결정합니다.
- 데이터의 민감도에 따라 접근 권한을 설정하고, 적절한 공유 방법을 마련합니다.
- 데이터의 재사용을 촉진하기 위해 메타데이터를 작성하고 문서화합니다.
- 데이터 접근 및 보안:
- 데이터 접근 권한을 설정하고, 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 마련합니다.
- 데이터의 무결성과 기밀성을 유지하기 위해 암호화, 접근 제어 등의 보안 기술을 적용합니다.
- 데이터 활용 및 재사용:
- 데이터를 효과적으로 활용하고, 다른 연구자들이 데이터를 재사용할 수 있도록 준비합니다.
- 데이터를 표준화하고, 사용 가능한 형식으로 제공하여 재사용을 촉진합니다.
- 데이터 관리 계획 문서화:
- 데이터 관리 계획을 문서화하여 연구팀과 공유하고, 필요한 경우 수정 및 업데이트합니다.
- 데이터 관리 계획의 각 단계를 명확히 기록하고, 계획에 따른 실행 결과를 평가합니다.
- 정기적 검토 및 업데이트:
- 데이터 관리 계획을 정기적으로 검토하고 업데이트합니다.
- 새로운 데이터 관리 기술이나 방법이 도입될 경우 이를 반영하여 계획을 수정합니다.
이 절차를 통해 연구자는 데이터를 효율적으로 관리하고 보호하며, 연구 데이터의 신뢰성과 재현성을 높일 수 있습니다. 또한 아래의 다양한 솔루션을 활용하여 데이터의 수집, 저장, 관리, 보존, 공유를 체계적으로 지원하여 연구의 신뢰성을 높이고 데이터를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한, 연구자들은 데이터 관리 계획을 효율적으로 수립하고, 데이터를 안전하게 보존하며, 필요한 경우 다른 연구자들과 데이터를 공유할 수 있습니다.
DMP 솔루션
DMPTool:
- 미국 캘리포니아 디지털 라이브러리(CDL)에서 개발한 오픈 소스 도구로, 연구자들이 쉽게 데이터 관리 계획을 작성할 수 있도록 지원합니다.
- 다양한 기관의 템플릿을 제공하며, 한국에서도 일부 연구기관에서 활용되고 있습니다.
DMPonline:
- 영국의 Digital Curation Centre(DCC)에서 개발한 웹 기반 DMP 작성 도구입니다.
- 한국 연구기관들도 이 플랫폼을 통해 DMP를 작성하고 관리할 수 있습니다.
국가과학기술연구회(NST) 데이터 관리 플랫폼:
- 한국 내 연구기관들을 위한 데이터 관리 플랫폼으로, 연구 데이터의 관리 및 공유를 지원합니다.
- 다양한 연구기관들이 NST의 가이드라인을 따르고 있으며, DMP 작성 및 데이터 관리 서비스를 제공합니다.
EUDAT:
- 유럽연합의 데이터 인프라 프로젝트로, 연구 데이터를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다.
- 한국의 연구기관들도 EUDAT의 서비스와 연계하여 데이터 관리 및 공유를 할 수 있습니다.
KISTI(한국과학기술정보연구원) DataON:
- 한국과학기술정보연구원에서 제공하는 연구 데이터 관리 플랫폼으로, 연구 데이터의 저장, 관리, 공유를 지원합니다.
- 연구자들이 DMP를 작성하고 데이터를 안전하게 보존할 수 있도록 다양한 도구와 서비스를 제공합니다.
서울대학교 연구 데이터 관리 시스템:
- 서울대학교에서 개발한 자체 연구 데이터 관리 시스템으로, 연구자들이 데이터 관리 계획을 수립하고 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
국가연구데이터플랫폼(NRD):
- 한국연구재단에서 제공하는 연구 데이터 관리 플랫폼으로, 국가 연구 데이터를 통합 관리하고 공유할 수 있는 환경을 제공합니다.
- 연구자들이 DMP를 작성하고 데이터를 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.