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개요
서비스소개
연구자를 위한 서비스
기대효과- 연구의 전 과정을 지원받아 연구에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
- 분야 간 연구자 연계 서비스를 통해 이전에는 어려웠던 데이터 융합 연구를 기획, 실행할 수 있습니다.
연구 단계별 주요 서비스-
데이터 검색
- 통합 메타 검색
- 사용자 맞춤형 검색
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데이터 수집
- 국내외 연구데이터 제공
- 대용량 데이터 고속 다운로드
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데이터 전처리
- 기본 정제 도구
- 도메인 특화된 전처리 도구
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데이터 분석
- 클라우드기반 분석 인프라 지원
- 분석 결과 가시화 도구 제공
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데이터 등록
- 메타데이터 자동 생성
- 대용량 데이터 고속 업로드
커뮤니티-
01
연구데이터 공유·활용을 위한 연구자 커뮤니티
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02
데이터 융합 연구를 위한 맞춤형 협업 연구자 추천
정책입안자를 위한 서비스
기대 효과- 연구자들이 가장 많은 도움을 필요로 하는 연구 활동을 파악하여 정부 차원의 연구 지원 예산과 인프라 계획 수립에 도움이 됩니다.
- 연구데이터를 많이 필요로 하는 연구 분야를 파악하여 정부 차원의 Data Science 환경 구축을 지원할 수 있습니다.
연구 단계별 사용 현황 통R&D 투자 우선 순위- 1 데이터 전처리
- 2 데이터 수집
- 3 데이터 분석
- 4 데이터 검색
- 5 연구 기획
연구데이터 수요 예측DMP(Data Management Plan)과 연계해서 제공
시민과학자를 위한 서비스
기대 효과- 지역별로 구축 가능한 커뮤니티 서비스를 활용하여 시민과학자들 간 연구 정보를 교류하고, 데이터도 관리할 수 있습니다.
- 전문 분야별로 구축 가능한 커뮤니티 서비스를 활용하여 과학 활동의 결과를 분야별 전문 연구자들과 공유할 수 있습니다.
하천 연구 천문 연구지역별 커뮤니티환경 연구 동식물 연구지역별 커뮤니티시민과학자핵심기능
01연구데이터 등록
- 연구자들이 R&D과제를 수행하면서 발생하는 연구데이터 및 개인 보유 연구데이터를 등록하여 공유 및 활용
- 프로젝트, 데이터셋 파일에 대한 메타테이터 및 연구데이터 파일 등록
02연구데이터 검색
- 국내외 연구데이터를 연계하여 웹기반 원스톱 검색 환경 제공
- 국내외 연구데이터 파일 링크 및 다운로드 기능 제공
03연구데이터 활용
- 전체 연구데이터 등록 현황 통계 제공
- 리포지터리 호스팅 및 연구데이터 조회를 위한 Open API 등 신청
04연구데이터 분석
- 워크플로우 및 Jupyter 기반 개인별 분산 클라우드 분석환경 제공
- 워크플로우·애플리케이션 등 분석도구 공유 환경 제공
05연구자 커뮤니티
- 연구 주제별 연구자들의 협업을 통하여 연구데이터 및 정보 공유 지원
- 연구데이터 공유 분석환경을 제공하여 커뮤니티 기반 융합 연구 지원
06마이드라이브
- 연구자 개인 연구데이터를 저장 및 공유할 수 있는 온라인 스토리지 서비스
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제공컨텐츠
제공컨텐츠
- DataON에서는 연구자 간의 연구데이터 공유를 통하여 국가 R&D 투자 효율성 증대와 연구 생산성 향상에 기여 하고자 다양한 연구데이터 콘텐츠(데이터셋, 표/그림, 소프트웨어)를 제공하고 있습니다.
이와 함께 연구데이터의 활발한 공유와 활용을 위하여 모든 콘텐츠에 대하여 연구데이터 등록 및 다운로드, 추천, 관심 데이터 등록, 사용자 및 커뮤니티 공유 기능을 제공하고 있습니다. - *필수연구데이터란? 연구개발과제 수행 과정에서 실시하는 각종 실험, 관찰, 조사 및 분석 등을 통하여 산출된 사실 자료로 연구 결과의 검증에 필수적인 데이터를 의미합니다. 이는 텍스트, 숫자, 이미지, 동영상(Event, Image, InteraciveResource, MovingImage, PhysicalObject, Service, Software, Sound, StillImage, Text, Other) 등 다양한 형태를 가질 수 있습니다.
데이터 콘텐츠 별 정의 및 보유 콘텐츠, 제공 서비스를 확인 할 수 있습니다. 콘텐츠 종류 정의 보유 콘텐츠 제공 서비스 데이터셋 - 국가연구개발사업의 각종 실험, 관찰, 조사, 분석 등을 통해 산출된 자료
- 연구데이터의 관리, 공유 및 활용성을 높이기 위해 다양한 연구데이터 파일을 그룹화한 집합
- 개별적인 연구데이터 파일들과 메타데이터의 그룹으로 구성
*필수메타데이터 : 연구데이터에 대해 설명하는 데이터
- DataON에 연구자가 직접 등록한 데이터셋
- 국내외 다양한 연구데이터 제공처 및 리포지터리로부터 입수한 데이터셋
- 연구데이터의 메타정보, 특성 정보, 지도로 보는 데이터정보, 데이터셋 의미 관계 정보, 관련 과제/논문정보, 파일 미리보기, 제공처 상세 정보, DOI, 인용정보 생성 기능 등 제공
표/그림 - 이미지 형태(jpg, jpeg, png, bmp 등) 의 연구데이터로써 국가 R&D 보고서 내의 표/그림 데이터도 포함
- 표와 그림은 연구결과를 요약한 중요한 성과 정보로 활용 가치가 높음
- 국가R&D보고서 등록 관리시스템(NRMS)에서 제공하는 국가R&D연구보고서에 포함된 표/그림 데이터
- 표/그림 데이터가 포함된 연구 보고서 정보 제공
- NRMS에서 제공하는 연구보고서 연계 서비스 제공
소프트웨어 - 연구자들이 연구 단계에서 연구데이터를 분석할 때 사용한 오픈 소스 소프트웨어나 직접 개발하여 사용한 소프트웨어
- CANVAS에 등록된 소프트웨어
*필수CANVAS : DataON의 분석서비스(Creative ANalysis enViroment and System)
- CANVAS 내에서 Jupyterlab 활용 다양한 분석환경 제공, GUI 기반 워크플로우 모델링 및 분석작업 수행, 분석 작업 모니터링, 고성능 클라우드 인프라 활용 고속·대용량 분석, 분석 결과 다운로드 및 가시화, 다양한 분석 도구 제공
- DataON에서는 연구자 간의 연구데이터 공유를 통하여 국가 R&D 투자 효율성 증대와 연구 생산성 향상에 기여 하고자 다양한 연구데이터 콘텐츠(데이터셋, 표/그림, 소프트웨어)를 제공하고 있습니다.