ISSN : 1229-2435
본 연구는 연구데이터의 장기보존 및 재활용을 위한 기록관리 메타데이터 설계의 방향성을 제시하고자, 연구 분야별 특성을 반영한 모듈형 설계 방안을 제안한다. 기존 연구데이터 기록관리 메타데이터는 과학기술 분야를 중심으로 설계되어, 인문사회 분야의 연구 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이에 과학기술 및 인문사회 분야 연구기관 4곳의 연구보고서와 데이터 관리지침을 분석하고, 공통 요소와 분야별 특수 요소를 비교함으로써 연구 재현성 확보 방식에서의 차별된 특성을 도출하였다. 분석 기준은 기존 메타데이터 표준 및 선행연구를 바탕으로 도출한 6가지 항목(데이터 유형, 연구 조건 기록, 도구 및 소프트웨어 정보, 연구 절차, 지침상 요구 사항, 보존 및 접근성 조치)을 적용하였으며, 이를 통해 모듈형 기록관리 메타데이터 요소 체계를 설계하였다. 제안된 설계 방안은 분야 간 공통 요소를 기반으로 하되, 분야별 특수성을 반영한 요소들을 선택적으로 확장할 수 있는 구조로 구성되어 있어, 연구데이터의 다양성과 재현성 확보 요구에 유연하게 대응할 수 있다. 본 연구는 시범적 사례 분석을 통해 분석 틀의 범용성과 구조적 확장 가능성을 제시함으로써, 향후 다양한 연구 분야와 데이터 유형에 대한 후속 연구의 기반을 제공한다는 점에서 의의를 지닌다.
This study proposes a modular design framework for records management metadata aimed at ensuring the long-term preservation and reuse of research data, with particular attention to the distinct characteristics of different research domains. Existing metadata frameworks have primarily been developed with a focus on the science and technology fields, often failing to adequately reflect the unique requirements of research in the humanities and social sciences. To address this limitation, this study analyzed research reports and data management guidelines from four representative institutions across these domains. By comparing common elements with field-specific components, the study identified key differences in approaches to ensuring research reproducibility. The analysis employed six criteria—data type, documentation of research conditions, tools and software, research procedures, mandated requirements, and preservation and accessibility measures—drawn from existing metadata standards and prior studies. Based on this, a modular metadata element system was developed, allowing for selective expansion of field-specific elements while maintaining a common core structure. This flexible design accommodates the diversity of research data and varying reproducibility requirements. Through a pilot case analysis, the study demonstrates the versatility and scalability of the proposed framework, offering a foundation for future research across diverse disciplines and data types.
