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과학발전은 고품질의 정보를 기반으로 하며 과학 분야에 있어 디지털화의 성장은 과학자를 위한 보다 넓은 기회를 열어준다. 시간과 장소에 구애받지 않고 과학적 결과를 얻어내는 것이 가능한 현재 상황과, 가상 연구교류 환경인 '시민과학(Citizen Science)' 이라고 불리는 과학적 인지과정의 비전문가 포함사례 등은 잠재적인 과학의 디지털화이다. 코멘트나 기능평가 방법과 같은 품질 보증을 위한 표절확인 과정은 새로이 일상적인 과학적 업무로 통합된 모습으로, 과학 정보의 품질보증을 위한 새로운 관점이 생겨나고 있음을 보여준다. 반면 디지털화 때문에 특히 STM(과학?기술?의학) 분야에서는 디지털 연구데이터의 빠른 성장을 조직하고 영구적으로 유지해야 하는 조직의 과제에 직면하고 있다. 과학적 정보의 품질보증은 장기 디지털 보존의 필수 전제 조건과 필수 구성 요소이다. 다음은 APARSEN (Alliance for Permanent Access, to the Records of Science in Europe Network)에서 말하는 품질 보증 이슈이다. - 리포지터리와 같은 과학적 디지털 인프라의 품질보증 - 연구데이터 등의 디지털 인프라에 저장된 아이템의 품질보증 연구데이터와 그에 대한 영구적인 접근에 관한 현대적인 처리방법에 대한 논의는 다방면에서 실시되고 있다. 과학단체와 후원자들은 연구데이터를 처리하는데 중점을 두고 있다. 그들의 목적은 데이터의 재가용성을 지원하는 것으로 특히 스폰서 기관이 요구하는 데이터 관리 계획을 제작하는 과정에서 과학자는 프로젝트가 완료된 후 데이터의 처리방법을 설명해야 하기 때문이다. 인프라 시설은 연구데이터 리포지터리의 설정까지 참여하고 있으며 연구데이터는 안정적인 환경에서 접근을 가능하게 만든다. 반면 출판사는 리포지터리, 재사용이 가능한 연구데이터를 간행할 수 있는 데이터 저널 발행기관을 설립하고 있다. 연구데이터의 품질 관리를 위한 전제 조건은 이런 데이터의 접근성이다. 연구정보 네트워크(Research Information Network, RIN)의 '공유하거나 하지 않거나(To Share or not to Share)' 연구에 따르면, 연구데이터의 품질 보증은 세 가지 범주로 나눌 있다고 한다. - 데이터 생성 과정에서의 품질보증 : 데이터를 수집하는 동안 데이터의 품질을 보장하기 위해서 과학자들은 전문가로서의 자세로 보증된 도구와 방법을 적용해야 한다. - 데이터 관리 계획 : 도서관과 데이터센터 등의 인프라 시설은 재사용이 가능한 연구데이터들의 리포지터리를 제공하고 연구데이터 관리를 통해 데이터의 품질보증을 위해 기여할 수 있다. - 데이터 세트의 품질 평가 : 출판사 및 저널은 논문의 편집방침 등의 기본 형식을 처리할 수 있도록 요구하여 품질 보증을 지원할 수 있다. |
