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EC는 11월 26일 FAIR원칙에 입각한 연구활동을 실현하고자 하는 보고서를 공개했다. EC 가 이번에 발표한 보고서는 FAIR 의 실현을 위한 보고서이자 실행 계획서이다 . 이번 보고서는 FAIR 를 실행하기 위해 무엇이 필요한지에 대한 조사와 분석을 제공하며 , 유럽과 그 이상의 이해관계자들에게 일련의 구체적인 권고와 조치를 제공하고 있다 . European Open Science Cloud 의 창설에 큰 지원을 하고 , 전 세계적으로 다른 유사한 이니셔티브에 적용할 수 있는 프레임워크를 제공하고자 하는 것이 이 보고서가 의도하고자 하는 바이다 . 투명성 , 재생산성 및 사회적 효용성을 보장하면서 디지털 혁명을 이용하고 연구를 가속화하며 대규모 기계분석의 힘을 사용하기 위해서는 , 연구를 통해 생산되거나 연구를 위해 사용되는 데이터와 기타 디지털 자원들이 FAIR(Findable, Accessable, Interoperable, Reusable) 되어야만 한다 . 전 세계적으로 오픈사이언스 움직임이 발전하고 European Open Science Cloud를 더욱 개발하고자 하는 것이 이번 보고서의 목표이다 . FAIR 는 연구 관행과 문화 , 그리고 특정 기술 및 관행의 실행과 표준화에 있어서 주요한 변화를 요구한다 . 보고서는 총 27 개의 제안을 하고 있다 . 이 제안들을 “ 우선순위가 있는 것 ” 과 “ 지원하는 것 ” 으로 크게 구분하고 “ 우선순위가 있는 것 ” 으로 15 개의 제안을 하고 있다 . 보고서의 결론과 제안의 우선순위를 정리해 보면 다음과 같다 . 1. FAIR 실현의 핵심은 데이터 , 소프트웨어 또는 기타 연구 자원을 대표 할 수있는 FAIR 디지털 객체 이다 . 이러한 디지털 개체에는 검색 , 인용 및 재사용이 가능하도록 영구 식별자 , 메타데이터 및 상황별 문서가 수반되어야 한다 . 데이터는 또한 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 코드를 첨부해야 한다 . 2. FAIR 디지털 객체는 FAIR 를 지원하는 데 필요한 핵심 데이터 서비스를 구성하는 FAIR 생태계 에서만 존재할 수 있다 . 여기에는 영구 식별자 , 메타데이터 규격 , 관리 책임 및 저장소 , 실행 가능한 정책 및 데이터 관리 계획을 제공하는 서비스가 포함된다 . 각종 서비스의 목록을 작성하기 위해서는 레지스트리가 필요하다 . 3. 데이터 공유 , 데이터 형식 , 메타데이터 표준 , 도구 및 인프라에 대한 커뮤니티 관행을 정의하는 상호운용성 프레임워크 가 핵심적인 역할을 한다 . 이들은 서로 다른 연구 커뮤니티의 목표와 문화를 인식한다 . 이러한 프레임워크는 전통적인 학문의 경계를 넘어서고 우선 순위가 높은 학제간 연구 영역의 맥락에서 FAIR 를 지원할 필요가 있다 . 4. FAIR 는 인간과 기계 모두를 위해 작동 해야 한다 . 분산된 인프라 구조 전반에 걸쳐 규모와 데이터 통합의 가능성을 열어주는 것은 FAIR 를 실현시키는데 있어 주요한 이점 중 하나이다 . 5. 이 중 어느 것도 데이터 과학 및 데이터 관리 능력 을 상당히 광범위하게 향상하지 않고는 작동하지 않을 것이다 . 또한 FAIR 디지털 객체가 관리되는 서비스는 인증을 받아야하며 , 장기간의 관리책임과 지속가능한 기금지원이 보장되어야 한다 . 6. 연구 공헌에 대한 계량적 분석과 지표 들이 오픈 사이언스 와 FAIR 에 대한 강력한 인센티브 로서의 역할을 할 수 있도록 재검토되고 강화되어야 한다 . 효과적인 인정과 보상은 연구문화의 변화에 필수적이다 . 7. FAIR 를 위한 자금지원은 높은 투자 수익률 을 가져오지만 , 비용을 조정하고 공유하는 방법을 고려하는 동시에 전략적인 목표가 되어야 한다 . |