2017 한국정보관리학회 하계학술대회 튜토리얼 발표자료 part04 입니다. 데이터 관리 계획서(Data Management Plan)에 대해 전반적인 이야기를 합니다. DMP 특징과 여러가지 DMP 템플릿을 비교한 결과가 담겨있습니다. NSF에서 요구하는 DMP의 요건에 대해 살펴봅니다.

1. 연구 데이터 관리와
데이터 관리 계획서 (DMP)
2017.8.22 (화)
한국과학기술정보연구원
과학데이터연구센터
Dr. 김선태 stkim@kisti.re.kr
2017 한국정보관리학회 하계학술대회,‘17.8.22
연세대학교 위당관 문과대학 100주년 기념홀
Part 04
• 데이터 관리 계획서

2. 목차
• 진정한 과학과 연구자 환경
• 연구환경과 데이터 인식변화
• 데이터와 데이터세트
• 메타데이터와 연구기록
• 연구 데이터
• 데이터 관리 계획서

3. 데이터 관리 계획서
Data Management Plan

4. DMP
DMP정의
• A data management plan or DMP is a formal document that outlines how data are to be
handled both during a research project, and after the
project is completed.
DMP 목적
• 프로젝트가 시작되기 전에 데이터 관리, 메타데이터 생성, 데이터 보존, 데이터 분석과 같은
다양한 측면을 미리 고민하는데 있음
• 현재와 미래에 데이터가 잘 관리되도록하며, 데이터 보존을 위한 준비가 가능
DMP 효과
• 데이터 수집 전, DMP 준비 : 정확한 형식의 데이터 수집, 제대로된 데이터 관리, 충실한 데이
터 설명이 가능
• 데이터의 재구성, 포맷변환, 그리고 데이터에 대한 상세내역을 기억하기 위한 노력이 불필요
• 데이터 수집자 및 타 연구자들이 잘 설명된 데이터에 대해 이해할 수 있어 재사용 가능
출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_management_plan

5. DMP란 무엇인가?
Data Collection
what & how
Documentation &
Metadata
Ethics &
Legal Compliance
Storage &
Backup
Selection &
Preservation
Data Sharing
Responsibilities &
Resources
DMPonline 0.2.14 13in7

6. 수집과 생산 대상 데이터
• What type, format and volume of data?
• Do your chosen formats and software enable sharing and
long-term access to the data?
• Are there any existing data that you can reuse?
유형(type) 형식(format)
크기(volume)
데이터의 장기적 접근
기존 데이터 재사용 여부
Outline and justify your choice of format e.g. SPSS,
Open Document Format, tab-delimited format, MS
Excel. Decisions may be based on staff expertise, a
preference for open formats, the standards accepted
by data centres or widespread usage within a given
community. Using standardised and
interchangeable or open lossless data
formats ensures the long-term usability
of data.
(출처: https://dmponline.dcc.ac.uk/plans/18778/phases/1/edit#question-form-9)

7. 데이터 수집과 생산 방법
• What standards or methodologies will you use?
• How will you structure and name your folders and files?
• How will you handle versioning?
• What quality assurance processes will you adopt?
커뮤니티 데이터 표준
폴더 구조 파일 명명법
버전 컨트롤 수집 일관성
품질제어 방법 문서화 하는 방법

8. 데이터 문서와 메타데이터
• What information is needed for the data to be to be read and
interpreted in the future?
• How will you capture / create this documentation and metadata?
• What metadata standards will you use and why?
미래에 제3자의 데이터 이해 및 재사용
데이터 검색을 위한 기본항목(데이터 생산자, 데이터 공헌자,
데이터 이름, 데이터 생산일, 데이터 접근 조건 등)
선택사항 포함 (데이터 생산 방법, 분석 방법, 절차 정보, 변수
정의, 용어집, 측정 단위, 가정(가설), 데이터 형식 및 유형)
가능한 커뮤니티 표준 사용

9. 윤리적 이슈
• Have you gained consent for data preservation and sharing?
• How will you protect the identity of participants if required? e.g.
via anonymisation
• How will sensitive data be handled to ensure it is stored and
transferred securely?
피시험자가 포함된 연구의 경우, 데이터 보존과 공유를 위한
동의 확보 여부
필요한 경우, 개인정보 보호 방법 (익명처리 등)
개인정보 취급 방법 (안전한 저장 및 전송 방법)
윤리적 이슈는 데이터 저장 방법, 데이터 접근 대상 및 이용
방법, 데이터 보존 기간에 영향을 줌
윤리적 문제를 다룬다는 것은 데이터의 익명처리, 부서나 조
직의 윤리위원회로 이첩, 공식적 동의확보 등을 포함

10. 저작권 이슈
• Who owns the data?
• How will the data be licensed for reuse?
• Are there any restrictions on the reuse of third-party data?
• Will data sharing be postponed / restricted e.g. to publish or seek
patents?
수집되거나 생산된 데이터와 관련하여 저작권과 지적재산권을
누가 소유하는가? 데이터 (재)사용 권한은 누가 갖는가?
다자협력 프로젝트의 경우, 지적재산권 소유는 컨소시엄 협약에
서 다루어져야 함
저작권과 지적재산권에 대한 다양한 이해그룹의 정책 참고 (연
구비지원기관, 소속 기관, 부서, 그룹 정책)
제 3자 데이터 사용 허가권 및 데이터 공유와 관련된 제약조건
고려 필요

11. 데이터 저장과 백업
• Do you have sufficient storage or will you need to include charges
for additional services?
• How will the data be backed up?
• Who will be responsible for backup and recovery?
• How will the data be recovered in the event of an incident?
백업 주기, 백업 위치, 복사본 수
노트북, 컴퓨터 하드디스크, 외장디바이스 저장 지양
대학 IT팀이 제공하는 강력한 저장장치 지향
수동에 의한 백업 지양, IT서비스로 제공되는 자동백업 지향
제 3서비스 백업서비스 사용시
연구비지원기관, 소속기관, 부서 및 그룹 정책과의 충돌 검토
(데이터가 보관 위치 혹은 민감데이터 보호 등)

12. 데이터 접근제어 및 보안
• What are the risks to data security and how will these be
managed?
• How will you control access to keep the data secure?
• How will you ensure that collaborators can access your data
securely?
• If creating or collecting data in the field how will you ensure its
safe transfer into your main secured systems?
데이터 보안 위협 요소
데이터 보안 위협 요소 처리방안
데이터 보안을 유지하기 위한 접근 제어 방법
협력자들의 안전한 데이터 접근 방법
야외에서 생산, 수집되는 데이터의 안전한 전송
민감정보가 포함된 데이터의 경우, 합리적인 보안 수단
제시 필요. ISO 27001과 같은 공식적 표준 준수와 같은
표기 필요

13. 장기보존 데이터 선별
• What data must be retained/destroyed for contractual, legal, or
regulatory purposes?
• How will you decide what other data to keep?
• What are the foreseeable research uses for the data?
• How long will the data be retained and preserved?
계약, 법률, 규제와 관련하여 보존/파기 되어야 하는 데이터
유지 되어야하는 데이터 결정 방법
미래에 데이터를 사용할 예측가능한 연구
데이터 보유 및 보존 기간
잠재적 재사용 가치 (potential reuse value)
연구 발견 검증 및 새로운 연구 수행 또는 교육을 위해서
데이터가 어떻게 재사용될 수 있는지....
데이터 공유와 보존을 위해서 파일형식 변환과 같은 부수적인 노력이 요구
될 수 있음을 기억해야 함

14. 데이터 장기보존 계획
• Where e.g. in which repository or archive will the data be held?
• What costs if any will your selected data repository or archive
charge?
• Have you costed in time and effort to prepare the data for
sharing / preservation?
데이터 장기보존 계획
리포지터리 혹은 아카이브
데이터 보존 비용
프로젝트가 종료된 후 장기 보존이 필요한 데이터세트를 어떻게 보존할것인
가? 데이터 공유 및 아카이빙을 위한 준비작업과 문서작업 계획.
확실히 자리잡은 리포지터리를 사용하지 않을 경우, 프로젝트가 종료되어도
데이터가 효율적으로 관리되도록 하기 위한, 자원들과 시스템이 어떻게 구축
되는지를 기술해야 함

15. 데이터 공유 방법
• How will potential users find out about your data?
• With whom will you share the data, and under what conditions?
• Will you share data via a repository, handle requests directly or
use another mechanism?
• When will you make the data available?
• Will you pursue getting a persistent identifier for your data?
잠재적 이용자의 데이터 검색
데이터 공유 대상과 공유 조건
리포지터리를 통해 데이터를 공유할 것인가?
데이터 사용 요구를 직접 처리할 것인가?
데이터 사용을 언제 가능하다록 할 것인가?
데이터 식별자를 사용할 것인가?
데이터 재사용시 인용방법

16. 데이터 공유 관련 제약
• What action will you take to overcome or minimise restrictions?
• For how long do you need exclusive use of the data and why?
• Will a data sharing agreement (or equivalent) be required?
데이터 공유와 관련된 제약조건은 무엇인가?
제약조건을 극복하고 최소화하기 위한 조치
데이터 배타적 사용권 기간과 이유
데이터 공유 협약이 필요한가?
비공개 협약이 기밀데이터를 충분히 보호해주는지 검토필요

17. 데이터 관리 책임
• Who is responsible for implementing the DMP, and ensuring it is reviewed
and revised?
• Who will be responsible for each data management activity?
• How will responsibilities be split across partner sites in collaborative
research projects?
• Will data ownership and responsibilities for RDM be part of any
consortium agreement or contract agreed between partners?
DMP 시행/검토/수정 책임자
데이터 관리 활동 책임자
협력 연구 프로젝트의 경우, 데이터 관리 책임 소재
데이터 소유권 및 연구데이터 관리책임이 연구 파트너 사이의 컨소시엄 협약 혹
은 계약에 포함되어 있는가?
다음 내용과 관련된 역할과 책임 명시 (데이터 획득, 메타데이터 생산,
데이터 품질, 저장 및 백업, 데이터 아카이빙과 데이터 공유)
관련된 정책 준수 여부 확인자 (가능한한 이름 명시)

18. DMP 이행을 위한 자원
• Is additional specialist expertise (or training for existing staff) required?
• Do you require hardware or software which is additional or exceptional to
existing institutional provision?
• Will charges be applied by data repositories?
데이터 관리 계획을 이행하기 위해 요
구되는 자원
전문가, 하드웨어, 소프트웨어
데이터 리포지터리 이용을 위한 비용

19. DMP 항목 분석

20. DMP 항목

21. DMP 템플릿 분석 (1/2)
BCO-DMO NSF OCE: Biological and Chemical Oceanography / NSF-AGS: Atmospheric and Geospace Sciences
NSF-AST: Astronomical Sciences / NSF-BIO: Biological Sciences (2015- )
NSF-CHE: Chemistry Division / NSF-CISE: Computer and Information Science and Engineering
NSF-DMR: Materials Research / NSF-EAR: Earth Sciences / NSF-EHR: Education and Human Resources
NSF-ENG: Engineering / NSF-GEN: Generic / NSF-PHY: Physics /NSF-SBE: Social, Behavioral, Economic Sciences

22. DMP 템플릿 분석 (2/2)
Institute of Museum and Library Services IMLS (2014-): Research Data / IMLS (2014-): Digital Content
IMLS (2014-): New Software Tools or Applications / U.S. Geological Survey DMP Guidance

23. DMP 연구사례

24. 명확하지 않은 DMP 요구
• NSF Grant Proposal Guide : samples 포함
• Directorate for Biological Sciences (BIO) Guide : samples 미포함
• DMP 최소 요구사항도 NSF 연구주제 분야마다 다양했음
• 제안서 작성자에게 투명성과 명확성을 제공하지 못함
• 심지어 데이터에 대한 정의도 일관되지 못했음
• 이는 NSF 만의 문제가 아니었으며, 2012년 당시 여러 연구비 지원기관들이
다양하면서 명확하지 않은 DMP 항목을 요구하고 있었음
• The U.S. Department of Energy, U.S Environmental Protection Agency,
Sloan Foundation, and other funders also have very imprecise DMP
requirements (Dietrich, Adamus, Miner, & Steinhart, 2012).
[9] Mischo WH, Schlembach MC and O’Donnell MN (2014) An analysis of data management
plans in University of Illinois National Science Foundation grant proposals. Journal of eScience
Librarianship 3(1): 31–43. DOI: 10.7191/jeslib.2014.1060.
(출처: Dietrich, Dianne, Trisha Adamus, Alison Miner, and Gail Steinhart. “De-Mystifying the Data Management Requirements of
Research Funders.” Issues in Science and Technology Librarianship, Summer 2012:1- 16, http://dx.doi.org/10.5062/F44M92G2)

25. DMP 연구사례 (1/5)
(출처: Susan Wells Parham, Chris Doty. (2012) NSF DMP Content Analysis: What Are Researchers Saying? Bulletin of the A merican Society for
Information Science and Technology – October/November 2012 – Volume 39, Number 1)
• 연구자원 : 조지아텍 대학의 사서와 정보 기술자들이 DMP 개발
가이드 제시. 그후, 2011년 9월6일까지, 8개월 동안 제출된 181
개 DMP를 조사
• 연구방법 : 표절시스템을 이용한 DMP 분석
- 조지아텍 대학의 리포지터리가 기술된 경우는 39개(22%) DMP에 불과
- 리포지터리 관련 서비스 내용 조사
- 연구자간, 부서간 DMP 공유 조사
- 클라우드 기반의 툴 조사
- 데이터 리포지터리 인식 조사
- 표현방식 조사
- 홍보 및 교육 필요 제안
- 연구 데이터 큐레이션 서비스에 대한 전략적 계획 필요
- 관련된 데이터 책임소재 계획 필요

26. Curty et al. (2013)
• 데이터 관리 계획과 관련된 연구자들의 인식(태
도)과 실제 연구현장의 사례를 온라인 조사
• 68개 DMP 조사
• 연구결과: 연구자들이 데이터 관리의 중요성
을 완전히 인식하고 있음. 하지만 DMP를 작
성하고 실행하는 방법은 의견이 분분함 / 이
메일과 같은 비공식적이고 개인적 방법으로 데이
터 공유 / 메타데이터 표준 기술 작성 문제 / 데
이터 재사용 및 재배포 관련 정책부분 작성 문제
파악
(출처: Curty R, Kim Y and Qin J (2013) What have scientists planned for data
sharing and reuse? A content analysis of NSF awardees’ data management plans.
In: Research data access & preservation summit 2013, Baltimore, MD, USA.
Available at: http://surface.syr.edu/ischool )
Nicholls et al. (2014)
연구비를 받은 엔지니어링
분야 104개 DMP
NSF 가이드라인을 잘 따르
고 있는지 분석
• 대부분의 DMPs가 수용
가능한 품질임
• 데이터 관리 주체, 데이
터 보유기간과 같은 필수
항목을 누락하고 있음
(출처: Nicholls NH, Samuel SM, Lalwani LN, et al. (2014) Resources
to support faculty writing data management plans: Lessons learned
from an engineering pilot. International Journal of Digital Curation
9(1): 242–252. DOI: 10.2218/ijdc.v9i1.315.)
DMP 연구사례 (2/5)

27. DMP 연구사례 (3/5)
Mischo et al. (2014)
일리노이 주립 대학 1260개 DMP
• 연구결과를 설명하는 scholarly
paper와 연구 과정에서 생산되
는 데이터의 차이를 잘못 이해
함으로써 DMP에는 전통적인 학
술적 연구 결과물들만 기술됨
• 데이터 저장소와 연구제안서 채
택과의 연관성은 없음
• 연구 데이터 보존 장소로 IR에
대한 의존성이 증가하고 있음
(출처: Mischo WH, Schlembach MC and O’Donnell MN (2014) An
analysis of data management plans in University of Illinois
National Science Foundation grant proposals. Journal of eScience
Librarianship 3(1): 31–43. DOI: 10.7191/jeslib.2014.1060)
Bishoff and Johnston (2015)
미네소타 대학 182개 DMP 분석
• 데이터 공유 방법, 데이터 공유 대상,
데이터 보존 전략이 다양함을 발견
(출처: Bishoff C and Johnston L (2015) Approaches to data sharing: An
analysis of NSF Data Management Plans from a large research university.
Journal of Librarianship and Scholarly Communication 3(2): eP1231. DOI:
10.7710/ 2162-3309.123)
<본 연구가 가능하게 한 것>
• 관리자들과 캠퍼스 연구 데이터 서비스에 대한
논의
• 데이터 관리 및 출판도구 개발
• 데이터 큐레이션과 보존정책 개발

28. • This detailed analysis has allowed us
– to engage in a dialog with university administrators regarding the creation of a campus-wide research data
service and
– to develop campus-wide tools and services that can be used by Illinois researchers to manage their data,
provide access to it through dataset publication, and
– to develop best practices and standard approaches for data curation and management.
(출처: Mischo WH, Schlembach MC and O’Donnell MN (2014) An analysis of data management plans in University of Illinois National Science
Foundation grant proposals. Journal of eScience Librarianship 3(1): 31–43. DOI: 10.7191/jeslib.2014.1060.)
the creation of a
campus-wide
research data
service
campus-
wide tools
and
services
data curation
and
management
데이터 큐레이션과
보존
데이터 관리 및
출판도구
캠퍼스
연구 데이터 서비스

29. Rolando et al. (2015)
연구배경: 현재, DMPTool이나 DMP Online
과 같은 도구가 있으나 연구목적으로 DMP
를 분석할 수 있는 도구는 존재하지 않음
연구결과: 분석적 지시문 개발
DART를 활용하여, DMPs 평가
• DMP 품질이 다양함
• DMPs에서 자주 누락되는 요소 발견
– 데이터 관리 역할과 책임소재
– 메타데이터 표준
– 지적재산권 정책
(출처: Rolando L, Carlson J, Hswe P, et al. (2015) Data
management plans as a research tool. Bulletin of the
American Society for Information Science and Technology
41(5): 43–45. DOI: 10.1002/bult.2015.1720410510)
연구자들이 작성한 DMP를
분석함으로써, 연구자들이
무엇을 요구하는지? 데이
터에 대한 연구자들의 인
식 수준은 무엇인지? 도서
관이 새로운 RDM 서비스
를 어떻게 기획해야 하는
지 아이디어를 얻을 수 있
다. 따라서 DMP는 RDM
서비스 기획의 시작도구로
사용될 수 있다.
DMP 연구사례 (4/5)

30. James E. Van Loon et al. (2017)
• Wayne State University, 도서관 시스템 (연구 데이터 서비스)를 운영하는 팀에서 연구 수행
• 2012년부터 2014년까지 제출된 NSF 연구비신청시 함께 제출된 119개 DMPs 분석
• 분석내용: 대부분의 연구자들은 데이터 공유에 대한 필요성 이해. 하지만 프로젝트를 수행을 통해 생산된
데이터에 대해서는 DMPs에 충분히 설명을 하지 못하고 있음
• 연구결과: academic librarian들이 DMPs작성과 연구데이터 배포에 지속적으로 도움을 주고 있음. DMPs의
부족한 내용들이 분야별로 다양함을 밟혔으며, 미래의 NSF DMPs를 향상시킬 차별화된 교육 서비스의 필
요성을 제안하였음
• ‘연구 데이터가 어떻게 관리되고 공유될 것인가?’에 대한 기술 내용이 완벽하지 않고 애매모호함. 따라
서 Wayne State 대학의 DMP 품질 개선이 필요하다 판단됨
• Engineering과 Liberal Arts and Sciences 분야의 DMP 내용에 차이점을 발견하였음  연구자들이 보다 완
벽한 DMP를 작성하도록 또한 연구 데이터 관리 및 배포를 성공적으로 할 수 있도록 도서관이 여러가지 홍
보와 교육, 컨설팅을 제공해야함. 이러한 일련의 활동은 특정 연구자집단의 요구에 맞춤형으로 제공되어야
함 (출처: James E. Van Loon, Katherine G. Akers, Cole Hudson and Alexandra Sarkozy, 2017, Quality evaluation of data management plans at a research university.
Vol 43, Issue 1, 2017)
DMP 연구사례 (5/5)

31. NSF DMP FAQs

32. NSF DMP FAQs
DMP 에서의 ‘data’란?
• 동료평가 혹은 프로그램 관리 프로세스를 통해 이해관계 그룹에 의해 data 범위 결정
• 데이터, 출판물, 샘플, 물리적 컬렉션, 소프트웨어, 모델을 포함할 수 있으나 여기에 국한되
지도 않음
데이터나 샘플을 생산하지 않는 프로젝트도 DMP 제출을 해야 하는가?
• 제출해야 함.
• 관리 및 공유가 요구되는 데이터 혹은 샘플의 생산이 예상되지 않음이라고 기술
공공 데이터베이스에 데이터를 제출해야 하는가?
• 이해 관계그룹의 동료평가 및 프로그램 관리 과정을 통해서 결정된다.
 영국의 경우, 일부 펀딩기관들은 자체적으로 제공하는 리포지터리에 데
이터 제출을 요구하고 있으며, 일부 펀딩기관은 자체적으로 리포지터리를
구축하는 비용을 연구비에 포함해서 지원하고 있음
• (출처: https://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmpfaqs.jsp)

33. NSF DMP FAQs
공공데이터베이스가 없을 경우는?
• 프로젝트에서 생산되는 데이터를 제출하기에 적합한 공공 데이터베이스가
없는 경우, NSF가 이를 지원하기 위한 서비스를 제공하는 것으로 판단됨
DMP 구현을 위한 예산신청은 가능한가?
• DMP를 시행하는데 소요되는 예산신청은 신청예산원칙에 부합되는 경우 가
능
연구자가 생산한 데이터가 소속기관 소유이며 연구자가 기관을 떠나는 경우는
데이터가 기관에 귀속된다. 이런 경우, 데이터 관리 및 접근에 대해 어떠한 영향
을 주는가?
• 기관에 의해 데이터가 유지되고 아카이빙 되는 것은 데이터 보존과 접근이
실현되는 하나의 수단이다. 데이터 접근 계획은 반드시 관련 데이터와 지원
도구에 대한 접근을 제공하는 기관의 전략을 다루어야함
(출처: https://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmpfaqs.jsp)

34. NSF DMP FAQs
데이터 아카이브 및 접근 가능기간은?
• 커뮤니티 협의 및 프로젝트에 따라 다름
출판전에 즉시 데이터를 공개해야 하는가?
• 아니요. 커뮤니티 협의 및 프로그램 관리에 따라 다름
데이터가 상업적 가치를 담고 있을 때에도 공개해야 하는가?
• 아니요. 지식재산권도 보장 받아야함
데이터나 샘플에 대한 분석이 모두 끝나지 않은 상황에서 데이터가 요구될 경우
에 데이터를 공유해야 하는가?
• 아니요.
오픈 액세스 정책 이슈와 관련이 있는가?
• DMP 시행에서 오픈 액세스 논문 출판 내용은 다루어지지 않아도 된다. 오픈
액세스 논문 출판은 또다른 이슈이다. (출처: https://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmpfaqs.jsp)

35. 결론

36. 데이터 생태계 이해그룹 관계도
Open Sciene
Open Access
Open Data
Funders Researchers
Libraries
DMP
Data
Policy
RDM
RDS
Preservation
Data Repositories
Data Publishing
Data
Policy
Data Journals
DCI
Publishers

37. 연구 데이터 서비스
• 데이터 리포지터리 운영 및 선정지원
• DMPs 작성을 위한 컨설팅
• 메타데이터 작성 지원
• Data Citation Index 서비스
• 연구기록 & 데이터 연계 서비스
• 연구데이터 관리 서비스
연구 데이터 서비스
Journal Paper &
Supporting Data &
DMP
Reproducibility
Replicability
Generalzability
DMP
Guidance
DMP
Sharing
Data &
DMP

38. Q & A