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    ○ 협의회 운영 목적 - DataON을 활용하고 있는 산·학·연 데이터 기반 연구자 10명 내·외와 플랫폼 기술 관련 전문가 2명 내외로 협의체를 구성하여 DataON에 대한 사용 문제점 및 활용 아이디어의 수렴과 DataON의 안정적인 운영을 위한 기술적인 조언을 수렴함 ·사용자 중심의 플랫폼이므로 데이터를 이용하는 전문가와 실사용자 등으로 구성하여 다양한 의견을 수렴하여 플랫폼의 개선에 반영함 ·기술적인 조언은 우리 플랫폼에 맞는 시스템 전문가로 소수로 구성하여 현재와 미래의 방향을 설정하는데 조언을 받음 ○ 협의회 운영 및 회의 개최 - DataON 협의체는 매년 재구성함을 원칙으로 하며, 금년에는 하반기 1회 개최하고 내년부터는 매년 상반기와 하반기에 각 1회씩 총 2회를 개최하기로 함 - 기술전문가는 경험이 많은 전문가로 구성하여 지속적으로 활용함 .tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px; overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;} .tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px; font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;text-align:center;} .tg .tg-0lax{vertical-align:center;} .tg-0lax{width:20%;text-align:center;} .tg_01az{width:80%} 구분 자문내용 사용자 가이드 - 각 기능에 대해 상세히 안내하고 있는 사용자 가이드라고 생각함. 하지만, 몇몇 부분에서 사용자 가이드가 업데이트가 필요한 것 같음, 예를 들면, 등록 탭의 리포지터리 연계 부분은 현재 확인할 수 없음. 그리고 분석 서비스 부분의 워크플로우는 조금 더 상세한 사용자 가이드가 필요한 것 같음. 일반적으로 사용하는 쉘 프로그래밍과 같이 터미널에서 진행했던 방법과는 달라서 이해하는데 어려움이 있음. 동영상 가이드가 추가된다면 사용자들에게 큰 도움이 될 것 같음. - 연구데이터 등록 시 인물정보에 생산자, 담당자, 기여자를 입력하 게 되어 있는데 필수는 2로 나오고 필수입력 표시(*)가 없음 - 다음 단계로 진행이 되지 않을 때 어디서 오류가 난 건지 안내가 없어333 어느 부분이 잘못된 건지 확인할 수 없고, 정상 입력한 경우에도 다음 단계로 넘어가지 않는 현상이 발생함 데이터의 등록과 이용 - 데이터 등록에서 "로컬파일 업로드하기" 기능이 정상 동작하지 않음 - 데이터 등록이 체계적으로 구성되어 있으나, 입력 및 선택 항목이 너무 많음 - 데이터 등록에서 공동소유일 경우, 이에 대한 정보를 등록하는 기능이 필요함 - 일반적인 수치 데이터 이외에 화학 분야에서 많이 사용되는 화합물 구조 데이터를 입력 및 활용할 수 있는 기능이 있다면 많은 도움이 될 것으로 생각됨 데이터 품질 - 현재 DataON에서 1,000,000개가 넘는 데이터를 제공하고 있는데 이는 굉장히 고무적인 수치라고 생각함. 다만, 제공되는 데이터의 품질과 완전성 면에서 보완이 필요한 것 같다고 생각함. 데이터가 깨져 있거나 데이터의 일부분만이 있는 경우가 있음 화면구성/검색결과/파일정보 표출 - 화면의 가로 폭이 상단 메뉴 폭보다도 좁아서 자료 확인이 어려움 - 여러 그림 파일을 등록한 경우, 미리보기창과 프로그램 코드창의 크기가 작아 확대·축소의 의미가 없음 - 검색 결과에서 표·그림이 같은 원문의 자료인데도 검색 결과창 에서는 같은 원문인지 알 수 없어 표·그림마다 원문을 확인해야 하는 불편함이 있음. 검색 시 자료의 해당 내용만 표출하지 않고 제목도 같이 표출되도록 보완하면 좋겠음 - 표·그림 검색 결과를 클릭하면 화면 정보가 "표·그림 검색"으로 나와야 하는데 그렇지 않고 "데이터셋 검색"으로 나옴. 데이터셋·소프트웨어을 클릭하면 화면 정보가 일관되지 않고 "데이터셋 검색"일 때도 있고 "소프트웨어 검색"일 때도 있음 - 검색결과 창에서 데이터셋 의미관계 정보를 그래프 데이터베이스로 제공하고 있는데, 그래프 데이터베이스의 유용성이 잘 반영되지 않고 있는 것 같음. 그래프 데이터베이스를 사용하는 이유에는 검색결과(target)의 다양성 및 노드 간 관계성 도출 등이 있는데, 현재는 이러한 부분보다는 단순히 시각화에 초점이 맞춰져 있는 것 같음. 제공되는 노드들도 데이터 리포지토리, 데이터수집처 등으로 의미 있는 관계를 볼 수 있을지 의문이 듬. 한편, 시각화 부분에도 조금 불편한 부분이 있는데, 데이터셋에 관한 여러 속성을 노드와 엣지로 설명한 것은 참신하나, 현재 인터페이스는 가독성이 떨어져 노드들에 관한 정보를 읽기 어려움 - 동일 검색 결과에서 어느 경우에는 파일목록이 빈칸으로 나오는 현상이 발생함 - 소프트웨어 검색에서 원문보기를 클릭하면 새탭으로, 원문정보 를 클릭하면 새창으로 열림. 왜 다르게 설정했는지 의문임 - 파일의 메타정보 입력 개선 필요함 메타데이터/데이터 링크 - 데이터를 이해하기 위해서는 메타데이터 부분이 충실해야 하는데, 그렇지 않은 경우가 많아서, 원하는 데이터를 찾더라도 그 데이터를 사용하기 위해서는 추가적인 노력이 필요하였음. 링크를 통해 연결된 외부 데이터 역시 마찬가지임. raw data의 품질면에서 메타데이터가 제대로 설명되어 있지 않음. - DataON에서 제공하는 데이터 중에는 외부 링크를 통해 제공하는 데이터가 많은데, 제공하는 인터페이스에서 데이터가 제공되고 있는지 여부를 확인하기 어려운 문제가 있음 데이터 확보 - DataON과 출연연의 연구데이터 연계의 원활하고 추진력을 갖추기 위해서는 출연연의 연구분야별로 “데이터 센터”지정이 필요한 것으로 판단됨 - DMP와 같은 정책으로 절차를 강화하여 국가연구개발 과제의 결과 데이터를 과제 종료 시 모두 제출하도록 하는 등 제도적인 뒷받침이 필요함 - 데이터를 생산하고 공유, 활용을 활성화하기 위해서는 논문인용도와 같이 데이터가 얼마나 많이 인용되고 있는지 파악할 수 있는 데이터인용도를 제공할 필요가 있음 - Dataon에서 제공하고 있는 데이터 오류 점검, 기능 오류 점검과 다양한 제안사항에 대해 모니터링할 수 있는 ‘Dataon’모니터링단 운영을 제안함 - 데이터 분석 환경을 보다 활성화하기 위한 컴퓨터 파워를 늘려서 제공하면 좋은 유인책이 될 수 있지 않을까 제안함 보안 - 웹상에서 동적인 요소가 많아질수록 보안이 취약해지는 것은 당연한 일임. 관련하여 정기, 수시로 전체 서비스의 취약점 점검이 필요함. 이는 서비스가 확대되고 사용자가 늘어날수록 더욱 필요함. 일례로 주피터랩의 취약점을 이용하여 채굴 프로그램을 돌린 사례가 있음 - 취약점뿐만 아니라 upload 되는 데이터에 악성코드가 있지는 않은지, 개인정보가 포함되어 있지는 않은지 검사할 필요도 있음 - 최근 연구회에서 주관하는 기관장 간담회가 월 1회 열리고 있음. 연구회 힘을 빌려 기관장 모임에서 데이터 공유에 대한 공감대 형성 노력을 하면 좋을 것 같음 연구분석 환경 측면 - 분석서비스에서 대용량 데이터의 업로드 기능의 제한 및 결과 가시화의 제약에 대해서 개선이 필요함 - PyTorch 이용자는 CUDA 10.2 이상으로 지원되면 좋겠고, Environment Modules 지원이 고려되면 더 좋을 것 같음 - 애플리케이션 ·자세한 작성 튜토리얼이 동영상으로 있으면 함 ·이미 승인된 애플리케이션을 업그레이드할 때, 구버전의 정보를 불러와서 수정하는 방식이 필요. 현재는 다시 모두 작성해야 하는 번거로움이 있음 ·라이브러리 설치와 공용/내 가상환경 동기화에 에러가 있음. 동기화가 잘 되는지 관련 설명이 튜토리얼 영상에 포함되면 함 ·애플리케이션 승인 과정은 개발을 지연시킴. 공개되기 이전에는 자신의 워크플로우에서만 작동할 수 있게 한다면, 개발 후 완성된 애플리케이션을 한 번만 승인 요청할 것임 ·애플리케이션 등록 시 등록 절차에서 입력 포트 추가하는 단계에서 포트 타입을 폴더로 하고 샘플 파일을 등록하려는데 파일 등록에서 로드 에러가 남. 분석플랫폼 사용에서와 같은 에러이며, 이후로 진행이 되지 않음 - 슈퍼컴퓨터에 접속할 수 있는 기능이 있는 것 같은데 어떤 방법으로 연동이 되는 것인지 궁금함. 없다면 연결할 수 있도록 지원되면 함 - 등록한 RAIN-F 데이터셋을 처리할 때 해당 파일이 있는 디렉토리가 오픈되지 않는 문제가 있음. 파일이 많거나 용량이 크면 오류가 나는 것 같음. (Load error!(404) 에러입니다.) 그리고 로드가 계속되고 있다고 실행 중인 아이콘이 표시가 되는데 가능하다면 그 실행을 중지할 수 있는 기능도 추가되면 좋을 것 같음 - JupyterLab ·폴더를 삭제할 때 빈폴더가 아니어도 삭제가 가능하면 좋겠음 ·크기가 큰 파일을 pandas나 numpy로 불러올 경우 실행이 자주 중지됨 ·폴더를 통째로 업로드할 수 있도록 수정되었으면 함 ·폴더 우클릭 후 Copy Shareable Link를 클릭 후 해당 링크로 들어가면 해당 폴더가 아닌 Workspace 폴더로 이동되는 오류가 있음 ·업로드를 시작과 동시에 JupyterLab에 바로 표시되어 해당 파일이 업로드가 완료 여부가 표시되었으면 함 ·브라우저가 종료되어도 계속 실행이 가능하면 좋겠음 ·JupyterLab을 로그아웃을 하지 않으면 브라우저 또는 컴퓨터 종료 후에도 JupyterLab은 계속 작동하면 좋겠음. 작업이 오래 걸릴 때 이런 기능은 사용자에게 편리하며, Slurm과 같은 Scheduler가 지원되면 더 좋을 것 같음 ·주피터 허브에서 sever Options에 대한 설명과 Launcher에 있는 각 내용에 대한 안내가 필요함 - Workflow ·진행 상황과 사용 자원에 대한 모니터링이 가능할 수 있으면 좋을 것 같음 ·워크플로우가 불안정한 경우가 많아 실행되지 않는 경우가 종종 있음 ·워크플로우의 어플리케이션 결과물이 간단하게 화면에 출력이 된다면 제 3자 입장에서 좀 더 직관적으로 이해할 수 있을 것 같음 ·워크플로우에 이미지 또는 출력되는 그래프를 워크플로우에서 볼 수 있는 시각화 기능이 있다면 데이터 분석과 인공지능 분야에서 좋은 기능을 할 것 같음 ·애플리케이션 전체 선택, 삭제, 이동이 가능했으면 함 - Software ·어플리케이션 등록 중 비공개 어플리케이션은 어플리케이션의 등록 절차가 복잡하지 않았으면 좋겠음 ·개인이 등록절차 없이 간단하게 직접 만든 어플리케이션을 자유롭게 실행할 수 있는 환경이 조성되면 좋겠음 기타 의견 - 연구 데이터가 공유되어지고 소프트웨어나 애플리케이션을 직접 실행해 볼 수 있다는 것이 연구를 확장할 수 있는 기회가 될 수 있고, 연구자에게는 본인의 연구 소스 코드를 체계적으로 정리하고 플랫폼에 등록해서 관리할 수 있다는 것에서 매우 의미 있다고 생각함. 하지만, 워크플로우나 애플리케이션 등록 절차가 일반적인 개발 프로세스와 달라서 사용하는데 어려움이 있음. 관련되서 안내가 상세하게 되고 연구자들에게 플랫폼이 널리 알려진다면 연구데이터 공유 문화를 더욱 확장할 수 있을 것으로 생각함
    등록일2023-06-09조회수21
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    1. 회의 목적   - DataON 및 연구데이터 리포지터리를 활용하고 있는 NST 산하 정부출연(연) 담당 연구자 10명 내·외의 협의체를 구성하여 연구데이터 리포지터리 개선사항 및 요구사항 아이디어를 수렴하고, 연구데이터 활용 문화 확산을 위한 전문가 의견 수렴2. 회의 일시 및 장소  - 일시: 2021년 12월 7일(화) 오후 2시  - 장소: KISTI 대전 본원 국제회의실 (본관 1층) 3. 참석 대상자  - 출연(연) 연구데이터 리포지터리 운영 담당자 및 관련 부서원(참석 확인서는 첨부파일 참조)  - 한국한의학연구원, 한국기초과학지원연구원, 한국원자력연구원, 한국전자통신연구원, 한국지질자원연구원, 한국화학연구원,  한국철도기술연구원, 한국과학기술연구원, (주) 아르고넷, KISTI 4. 회의 순서 및 내용번호내 용시간1연구데이터공유센터 소개‘5분2협의체 참여 기관별 연구자 소개‘10분32021년 연구데이터 리포지터리 개발 현황 발표‘15분42022년 연구데이터 리포지터리 개선 요구사항 수렴‘15분5기타 문의사항 응대 및 협의체 운영 방향 논의‘15분                                                                                                                                                      5. 협의체 논의사항-  여러 분야의 연구자가 협의체에 참여했으면 함. - 공공데이터와 연구데이터의 개방 정책이 명확히 구분될 필요가 있음. - 연구데이터 리포지터리 보급 및 활용 기관이 모두 참여할 수 있는 협의체가 구성되었으면 함. - 연구데이터 관련 최신 동향이나 운영사례를 공유할 수 있었으면 함. - 뉴스레터 형식의 정보를 제공하면 좋을 듯 함. -  연구데이터의 입력 편의성 증진 필요- 국가 기관 간 네트워크 및 통신의 보안 문제 해결 필요-  메타데이터 연관 검색 및 그래프 가시화가 진행되면 활용 편의성 증대 될 수 있음. -  KISTI 주관하에 연구데이터 리포지터리 보급 기간의 교류 활동을 위한 정기적으로 협의회 개최
    등록일2023-05-03조회수2
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    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 .table_css { width: 745px !important; height: 361px !important; border: 1px solid #444444 !important; border-collapse: collapse !important; table-layout: fixed !important; } .table_css th, .table_css td { border: 1px solid #444444 !important; text-align: center !important; width: 40px !important; height: 35px !important; font-size: 75% !important; word-wrap: break-word !important; white-space :normal !important; } 사용자 유형 개인 단위 사용자 기능 기관 단위 사용자 기능 관리자 기능 홈/소개/검색 드라이브 등록 분석 커뮤니티 현황 API 리포지토리 데이터연계 포털 데이터 분석 회원 비회원/대기회원 ● ● 일반회원 ● ● ● 신청기능 ● ● 특별회원 분석 ● ● ● ● ● ● 기관 ● ● ● ● ● 관리자 포털관리자 ● ● ● ● ● ● ● 데이터관리자 ● ● ● ● ● ● ● ● 분석관리자 ● ● ● ● ● 시스템관리자 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 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. .table_css2 { width: 600px !important; height: 110px !important; border: 1px solid #7F7F7F !important; border-collapse: collapse !important; table-layout: fixed !important; } .table_css2 th, .table_css2 td { border: 1px solid #7F7F7F !important; text-align: center !important; height: 30px !important; font-size: 85% !important; word-wrap: break-word !important; white-space :normal !important; } .table_css2 th{ background-color: #659DBF !important; color: #efefef !important; } .table_css2 td{ background-color: #D8E3F2!important; color: black !important; } 구분 로그인 자원 계산자원 부가자원(Haboop, Spark) 기본사용자  CPU: 4(6)core, Memory:8(16)GB  GPU(12GB, 15TP)  Disk: 100GB  로그인자원과 동일한 규모로  2개의 POD까지 가능 추가 신청, 관리자 승인 슈퍼사용자 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<p style="margin-top: 0pt; margin-bottom: 0pt; margin-left: 0i2. 데이터 공개 및 라이선스 설정 정책 n; letter-spacing: -0.8px; line-height: 24px; direction: ltr; unicode-bidi: embed;"> 구분  
    등록일2023-03-16조회수12
  • 2021-11-02 줄바꿈 마지막 테스트

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    등록일2021-11-02조회수27
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    등록일2021-09-28조회수22
  • DMP 등록 안내

    KISTI에서 개발한 DMP 사이트를 이용해 DMP를 등록할 수 있습니다.https://dmp.kisti.re.kr/info/dmpUseView.do;jsessionid=20B3B7D59B9E1226904006EB93AB025A
    등록일2020-11-09조회수298
  • 연구데이터 등록(출판)

    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. 
    등록일2020-11-09조회수220
  • 연구데이터 라이센스

    등록일2020-11-09조회수204
  • 국가연구데이터플랫폼 로고 디자인 파일

    변경된 플랫폼의 로고의 디자인 파일입니다. 필요하시면 다운받아 사용하시면 되겠습니다.
    등록일2020-03-31조회수256
  • 2019 국가연구데이터플랫폼 홍보 동영상

    등록일2019-12-11조회수189