팬데믹이 알려준 DMP의 필요성: 데이터관리계획(DMP) 작성법
오늘날 데이터는 연구의 핵심 자원으로 자리 잡고 있으며 이를 효과적으로 관리하는 것이 곧 성공적인 연구 수행의 필수 요소로 인식되고 있습니다. 이미 COVID-19 팬데믹을 통해 우리는 수집된 대량의 데이터가 어떻게 신속하게 분석되어 백신이 개발되었는지를 목격했죠. 그러나 이러한 데이터가 어떻게 관리되고 저장되는지는 종종 간과되고 있습니다. 데이터관리계획(DMP)은 이러한 문제를 해결하기 위한 체계적인 접근 방식으로, 연구데이터의 수집, 저장, 공유 및 재사용을 계획하는 데 중요한 역할을 합니다.
1. 데이터관리계획(DMP, Data Management Plan)이란
먼저, 연구데이터란 R&D 수행 과정에서 실시하는 각종 실험, 관찰, 조사 및 분석 등을 통하여 산출된 사실 자료로 연구결과 검증에 필수적인 데이터를 말합니다. 그래서 데이터관리계획은 연구데이터의 생산·보존·관리 및 공동활용 등에 관한 계획을 의미합니다.
연구데이터의 쉬운 접근과 재사용을 촉진하기 위해 우리나라는 2019년에 일부 국가연구개발과제를 대상으로 DMP 제출을 의무화하였으며, 2020년부터는 적용 대상을 확대하였습니다. 오늘은 국가연구개발사업에서 생산되는 연구데이터에 대한 DMP 작성 가이드라인에 맞춰 설명하겠습니다. 일반 연구에서도 이러한 구성을 참고하여 작성하기를 바랍니다.
2. 데이터관리계획 작성 방법
DMP는 크게 연구데이터 개요, 연구데이터의 저장 및 장기적인 보존 계획, 연구데이터의 공유 계획, 연구데이터 관리 및 공유 책임자 정보로 구성됩니다.
1) 연구데이터 개요
① 수집·생산 데이터 및 유형: 연구데이터로 예비분석결과, 논문이나 저술의 초안, 연구노트, 보고서 등은 데이터에 해당하지 않습니다.
② 데이터 수집·생산 방법: 관측 기구 혹은 실험 장비의 사용, 컴퓨터 시뮬레이션, 설문지, 인터뷰, 관찰 등 구체적인 수집 및 생산 방법을 기재하는 것이 중요합니다.
2) 연구데이터의 저장 및 장기적인 보존 계획
① 연구 수행 중 데이터 저장·백업: 저장 장소, 백업 주기, 데이터 복원 방법 등을 기재해야 합니다.
② 연구 종료 후 데이터 보존: 연구자 개인 컴퓨터, 연구실 서버 등은 장기 보존의 방법으로는 적합하지 않습니다. 전문적인 데이터센터, 데이터 리포지토리를 활용하거나 소속 연구기관이 제공하는 안정적인 저장 장소가 바람직합니다.
3) 연구데이터의 공유 계획
① 데이터 공유 방법: 데이터를 언제, 어디에, 어느 범위에서 공유할 것인지를 기재합니다.
② 공유·공개 제한: 공유 및 공개 제한이 있다면 이런 제한을 어떻게 해결·충족시킬지 기재해야 합니다.
4) 연구데이터 관리 및 공유 책임자
① 책임자 이름(연락처, 주소 혹은 이메일)
DMP가 필수 제출인 국가연구개발과제의 경우 연구과제 기획 및 선정 단계에서 함께 작성하여 제출해야 합니다. 그리고 연구과제 수행 중에 DMP가 변경될 경우 과제 종료(최종 보고서) 또는 연차 변경(연차 실적·계획서) 시 갱신 및 이행에 관한 사항을 포함하여 보고해야 합니다.
3. 유의 사항
1) 연구과제 선정 평가 시
DMP는 별도의 데이터 전문가 또는 관련 전담 부서에서 검토합니다. 그러므로 계획은 구체적이며 현실적이어야 합니다. 그리고 해당 연구분야 혹은 연구문제에 대한 표준적인 관행을 따르는 것이 좋습니다.
2) 연구 이행 중
DMP의 기재 내용에 대해서는 연차 보고, 최종 보고 등을 통해 그 이행 여부가 확인되어야 합니다. 그러므로 연구책임자에 관련 피드백이 전달되고 향후 연구계획서 평가에 그 내용이 반영되어야 합니다.
연구데이터 관리의 중요성이 더욱 부각되면서 여러 연구기관과 정부는 DMP의 수립을 필수적으로 요구하고 있습니다. 따라서 DMP는 형식적 요구 사항이 아니라, 연구의 질을 높이고 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 중요한 도구임을 숙지하기를 바랍니다.
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