과학 연구자가 수행하는 연구 패러다임이지속적으로 변하여 최근에는 데이터가 연구의중심이 되고 있다. Green(2009)은 데이터 수집이 연구의 대부분이라고 주장하였으며 학위논문이나 저널 논문, 단행본도 데이터 없이는쓰일 수 없음을 강조하였다. 인터넷 이전에는데이터를 손쉽게 얻는 것이 불가능 하였지만,1995년 이후 인터넷이 활성화되고 최근 들어 하드웨어의 눈부신 발전과 고성능 네트워크,센서장비의 확산이 여러 분야에서 다양한 포맷의 데이터를 발생시키고 있다. 따라서 도서관이나 정보센터는 연구자들의 새로운 연구 패러다임을 지원하기 위하여 기존의 학술논문이나 특허, 연구보고서 중심의 서비스에 데이터¹⁾ 서비스를 추가 확대할 필요가 있다.

도서관이나 정보센터에서 데이터 서비스를 추가하는 것은 문헌위주의 과학기술정보 서비스 체계를 구성하는 각각의 구성요소가 관찰/실험 데이터도 처리할 수 있게 확장되어야 함을 의미한다. 과학데이터 관련 서비스를 확대하는 데 있어 OCLC(2005)의 보고서가 지적한사항을 고려해야 한다. 그 보고서에 따르면 학술연구자들의 1%만이 기관에서 제공한 OPAC을 활용한 서비스를 이용하고 있으며, 연구자들의 90%는 검색포털 엔진(예: 구글, 야후 등)이나 이메일 등을 검색의 접점으로 이용하는 것을 알 수 있다. 이 결과는 연구자들이 선호하는정보 접근 방식을 연구자 소속 기관이 충분히검토 수용해야 함을 시사하고 있다. 다시 말하면, 연구자들이 접점으로 사용하고 있는 서비스와 연구자의 상황을 분석하여 최적의 서비스를 제공할 수 있도록 서비스 구성요소 간 상호운용성 확보가 중요하다. OpenURL2)은 이런 환경에서 연구자의 상황을 인지하여 서비스 할 수 있는 적절한 해결책 중 하나가 될 수있다. 그러나 현재의 OpenURL은 학술정보유통에 그 초점이 맞추어져 있으며, 과학데이터 유통을 위한 메타태그는 제공하지 못하고있다.

본 연구에서는 메타태그나 데이터 기반을 알기 위해 NISO OpenURL Version 0.1과 2004년 NISTO AX위원회에서 표준으로 제정한Z39.88-2004를 검토하였다. 과학데이터 기술을 위한 DataCite3) 컨소시엄의 메타데이터 요소를 기준으로 하고, Dublin Core(이하 DC)의 핵심 메타데이터 요소, 데이터세트와 테이블을 인용하기 위해 개발된 OECD 메타데이터 요소, 지구관측 분야의 메타데이터 표준인Directory Interchange Format(이하 DIF)메타데이터 요소를 비교 분석하여 관측분야의과학데이터를 위한 OpenURL 핵심 메타태그를 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 제안하였다.

1) 연구자가 연구과정을 통해 생성한 모든 데이터는 연구데이터(Research Data)와 과학데이터(Scientific Data)로불린다. 본 논문에서는 이를 혼용하여 사용한다.

2) Herbert Van de Sompel(http://public.lanl.gov/herbertv/) 박사에 의해 주창된 것으로 학술정보에 대한 서지사항을 표준 된 포맷으로 전송하기 위해 파라미터(예를 들어 서명, 저자명, 시작페이지 등)를 정의하였다. 초기 버전은 0.1 버전으로 현재까지도 가장 많이 사용되고 있으며, NISO에 의해 OpenURL 1.0이 2004년에 표준(Z39.88-2004)으로 제정되었다.

3) DataCite는 국제적인 컨소시엄으로서 2010년 8월 말 현재, 9개국에서 12개 기관이 참여 중이며, DOI(Digital Object Identifier)가 부여된 80만 건 이상의 레코드를 확보하고 있다. DataCite는 과학데이터에 DOI를 부여하는에이전시 역할을 수행하고 있다(김선태 외 2010, 87).

데이터 중심의 제 4세대 R&D 패러다임이도래하면서 과학데이터에 대한 관심이 급증하고 있으며, 과학데이터에 대한 보존, 공유, 재사용에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.특히, 메타데이터 통합관리를 위한 표준화, 데이터에 영속적 접근제공 방법, 데이터의 인용에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이를 하나씩 살펴보면 아래와 같다.

첫째, 분야별로 과학데이터에 대한 표준화를 주도하고 데이터를 공유하는 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 특히 학제 간 연계?융합 연구를 위해서 이질적인 메타데이터를 의미적으로 통합하여 연구자들이 관련된 데이터를 동시에 검색하고 발견할 수 있도록 하는 서비스의 개발이 필요하게 되었다. 둘째, 발생된 데이터에 대한 영구적 접근을 제공하기 위해 데이터식별자 부여에 대한 관심이 급증하고 있다. 국제적인 데이터 공유와 접근을 위해 독일의 국가과학기술도서관(TIB)에서 운영대행을 하고있는 DataCite 컨소시엄이 구성된 것도 바로 이러한 이유에서이다. 셋째, 데이터의 인용을 위한 표준 포맷에 관한 연구도 활발하게 진행 중에 있다. DataCite는 과학데이터를 기술하기위한 스키마를 최근에 발표하였으며, 데이터인용을 위한 핵심 요소와 그 형식을 제안하였다. OECD의 경우도 데이터세트와 테이블이인용되기 위한 핵심 요소와 그 형식을 제안하였으며, DIF의 경우도 ⁴⁾요소를 활용하여 데이터 인용과 관련된 정보를기술할 수 있도록 하고 있다.

과학데이터와 관련하여 출판업계의 움직임도 활발하다. ALPSP⁵⁾(2008)의 3번째 보고서에 따르면 전 세계의 과학?기술?의료 분야의 400개 출판사를 대상으로 조사한 결과160개(45%) 출판사가 그들이 발행하는 저널의 논문과 관련되어 있는 데이터로의 접근을 제공하고 있다. 한 가지 사례를 보면 ‘임상조사저널(Journal of Clinical Investigation)’의 경우 1999년부터 2009년까지 데이터가 딸린 논문의 양이 0%에서 87%로 늘었으며, 2010년엔 거의 100%에 이른다(Joan Starr, Angela Gastl 2011, 1). 이러한 조사결과는 학술정보유통에서 연구데이터의 중요성이 심화되어 가는 것을 의미한다. 또한 관련 커뮤니티에서 연구데이터 이용의 활성화를 준비해야 함을 시사한다.

연구패러다임의 변화 속에서 범지구적 문제의 해결을 위한 이해와 요구가 데이터를 중심으로 한 연구를 만들어 내고 있다. 특히 기후변화, 황사, 해양 오염 등 지구적 문제해결을 위해 많은 연구자들이 과학데이터를 공유하고 있으며, 대형 장비의 공동 활용을 시도하고 있다.예를 들어 휴먼 게놈 연구 결과의 공유 등이 그러하다. 이러한 글로벌 동향의 중심에 과학데이터가 있다. 과학데이터란 연구자의 연구활동 과정 중 생성되는 다양한 유형의 사실적 기록을 의미한다. 즉, 연구 활동을 통하여 생산된 연구 활동의 기록물로서 관측, 감시, 조사,실험, 분석, 계산 등의 과정을 통하여 생산된문자, 이미지, 오디오, 동영상 등의 아날로그 및디지털 형식을 포괄하는 데이터라고 종합하여정의할 수 있다. 따라서 그 형식이 복잡하고 널리 배포되며 범위가 넓은 것이 큰 특징이다. 또한 자료의 크기 또한 다양하다. 과학 분야의 대표 학술지인 Science는 최근 자매지 Science Signaling, Science Translational Medicine과함께 데이터의 홍수 속에서 부각되고 있는 여러 가지 이슈사항을 다루기 위해 연구데이터에 대한 특집호를 기획하여 발행하였다. 해당 호에는 과학데이터에 대한 설문조사 결과가 포함되어 있다. 내용은 에서 확인 가능하다. 설문조사는 2010년 Science학술지 동료 연구검토자(peer reviewers)들을 표본으로 선정하여 진행되었으며, 1,700명의연구자가 응답을 한 결과이다. <그림 1>에서와 같이 연구자들이 사용하고 있는 과학데이터는

그 크기가 다양하다. 1TB(TeraByte) 이상의대용량 데이터를 사용하는 연구자도 7.6%이며, 1GB(GigaByte) 미만의 데이터를 사용하는 연구자도 48.3%에 이른다.

관측분야의 과학데이터가 생산되는 자료형식은 관측분야와 관측요소에 따라 그 형태가매우 다양하다. <표 1>은 국내 지구 관측 분야별 자료형식 일부를 나타낸 것이다.

4) 본 논문에서는 가독성을 위해 모든 메타데이터 요소는 ‘ ？ ’과 ‘ ？ ’ 기호로 쌓아 표현한다.

5) ALPSP(The Association of Learned and Professional Society Publishers)는 1972년에 설립된 국제적 비영리 출판사 협회이다. 2011년 1월 현재, 36개국에서 360개 이상의 멤버가 가입되어 활동하고 있다. 멤버들은1만종 이상의 저널을 발행하고 있으며, 단행본과 보고서, 데이터베이스를 발행하고 있다(web-00001).

범용적인 OpenURL 핵심 메타태그를 개발하기 위하여 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 기준으로, DC의 핵심 메타데이터 요소와 데이터세트와 테이블을 인용하기 위해 개발된 OECD 메타데이터요소, 지구관측 분야의 메타데이터 표준인 DIF 메타데이터 요소를 중심으로 조사하였다.

DataCite는 국제적인 컨소시엄으로서 2011년 1월 말 현재, 9개국에서 12개 기관이 멤버로 활동 중이며, 2개 기관이 협력멤버로 참여중이다. DOI(Digital Object Identifier)가 부여된 80만 건 이상의 레코드를 확보하고 있으며, 과학데이터에 DOI를 부여하는 역할을 수행하고 있다. 2010년 8월 DataCite는 메타데이터 커널(버전 1.1)을 발표하였다. 이것의 주요한 기능은 크게 4가지로 요약할 수 있다. 첫째, DOI 등록을 위해 필요한 최소한의 요소를이용해 데이터세트를 인용하는 표준을 제시하는 기능, 둘째, 데이터 관리를 위한 다양한 스키마들과 상호 운용성 확보 기능, 셋째, 다른자원과의 관계를 기술하는 것과 같이 데이터에 대한 융통성 있는 기술이 가능하도록 부수적인 요소를 제공함으로써 데이터세트의 발견이 더욱 용이하도록 하는 기능, 넷째, 용어의 통제어 리스트 사용이나 표준 어휘집 사용을 통해 미래 서비스를 준비하는 기능으로 구분된다(Joan Starr, Angela Gastl 2011).

DataCite 메타데이터 스킴의 핵심 속성은 데이터세트의 인용을 위해 준비된 5개의 요소로서, ,