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데이터관리계획 (data management plan)

윤리·출판
한 줄 정의: 연구 과정에서 만들어지는 데이터를 어떻게 수집·저장·보호·공개할지 미리 정해두는 문서입니다.

쉽게 풀면

이사를 가기 전에 "이 짐은 어느 상자에, 어떤 방에, 언제까지 보관할지" 미리 계획을 세우는 것처럼, 연구자도 실험이나 조사에서 나올 데이터를 "어떤 형식으로 저장하고, 누가 접근할 수 있고, 연구가 끝난 뒤 어디에 얼마나 오래 공개·보관할지"를 연구 시작 전에 문서로 정리해 둡니다. 이것이 데이터관리계획(DMP)입니다. 최근에는 많은 연구비 지원기관이나 학술지가 연구 신청 단계에서 이 계획서 제출을 요구하는데, 이는 연구 데이터가 나중에 유실되거나 다른 연구자가 검증할 수 없게 되는 것을 막기 위해서입니다.

왜 중요한가

연구비 지원기관과 학술지가 데이터관리계획 제출을 점점 더 필수 요건으로 요구하면서, 이는 오픈사이언스와 연구 재현성을 뒷받침하는 제도적 장치로 자리 잡고 있습니다. 데이터가 어떻게 수집·보관·공개될지 연구 시작 전에 명시해두면, 연구가 끝난 뒤 데이터가 유실되거나 담당 연구자가 자리를 옮겨도 후속 연구자가 자료에 접근할 수 있는 기반이 마련됩니다. 또한 개인정보나 민감한 정보가 포함된 데이터를 다루는 연구에서는 계획서가 데이터 보호와 윤리적 취급 방침을 사전에 점검하는 역할도 합니다.

어떤 절차인가

Michener(2015)는 데이터관리계획(DMP)을 “프로젝트 중에 자료를 어떻게 다룰지, 프로젝트가 끝난 뒤 자료에 무슨 일이 일어날지를 서술한 문서”로 설명합니다. 이 계획은 보통 자료의 생애주기, 곧 자료의 발견·수집·정리(스프레드시트, 데이터베이스), 품질 보증·품질 관리, 문서화(자료 유형, 실험 방법), 이용, 보존과 공유(정책, 배포 방식)의 전부 또는 일부를 다룹니다.

작성 순서는 보통 이렇습니다. ① 만들 자료의 종류와 규모를 적는다. ② 형식과 메타데이터를 정한다. ③ 저장·백업·접근 권한을 정한다. ④ 보관 기간과 공개 시점, 저장소를 정한다. ⑤ 책임자와 갱신 시점을 정한다.

언제 쓰고 무엇을 얻나

Michener(2015)에 따르면 오늘날 대부분의 연구비 지원기관이 연구 제안서에 충분히 자세한 DMP를 내도록 요구하고, DMP는 동료 심사를 받으며 연구의 가치를 평가하는 데 쓰이기도 하고, 수행 중 점검에서 다시 확인될 수 있습니다. 즉 사후에 자료를 정리하는 문서가 아니라 연구 설계 단계의 문서입니다.

FAIR 원칙(Wilkinson 등, 2016)은 자료를 사람과 기계가 쉽게 찾고 다시 쓸 수 있게 하자는 지침으로, 계획서의 공개·보존 항목을 쓸 때 참고하는 틀입니다. 얻는 것은 자료 유실 방지, 담당자 교체 때의 인수인계, 개인정보·민감 정보의 사전 점검입니다.

논문에는 이렇게 적는다

논문에서는 이렇게 쓰입니다

실제 논문에서

국내 학술지 논문에서 이 용어가 쓰인 문장을 그대로 옮겼습니다. 제목·학술지·연도와 원문 링크를 함께 적었습니다.

예시 문장

아래는 용어의 쓰임을 보여 주려고 만든 예시로, 실제 논문에서 가져온 문장이 아닙니다.

"본 연구는 사전에 승인된 data management plan에 따라 원시 데이터를 기관 리포지터리에 5년간 보관하며, 요청 시 익명화된 형태로 제공한다."

이 문장은 연구팀이 데이터를 임의로 관리하지 않고, 미리 세운 계획에 따라 정해진 기간 동안 안전하게 보관하고 필요하면 다른 연구자에게 공유하겠다는 약속을 밝힌 것입니다.

"참여자의 건강정보가 포함된 데이터는 데이터관리계획에 따라 비식별화 처리 후 암호화된 서버에 저장하며, 접근 권한은 연구책임자 승인을 받은 연구원으로 제한한다."

민감한 개인정보를 다루는 연구에서는 데이터관리계획에 비식별화나 접근 통제 같은 보호 조치까지 구체적으로 포함한다는 뜻입니다.

"장기 생태 모니터링 프로젝트의 데이터관리계획은 연간 수집되는 관측 자료의 형식과 메타데이터 표준을 명시하고, 5년 주기로 계획을 재검토하도록 규정하였다."

수년에 걸쳐 계속 데이터가 쌓이는 장기 연구에서는 계획을 한 번 세우고 끝내는 것이 아니라 주기적으로 갱신하도록 정해둔다는 의미입니다.

조금 더 깊게 보면

데이터관리계획은 흔히 데이터의 종류와 형식, 메타데이터 작성 방식, 저장 및 백업 방법, 접근 권한과 보안 조치, 보관 기간과 공개 시점 등을 항목별로 다룹니다. 많은 연구비 지원기관은 표준화된 서식이나 온라인 도구를 제공해 이 계획을 작성하도록 하며, 계획이 실제로 잘 지켜졌는지는 연구 종료 후 보고서나 데이터공유 성명을 통해 간접적으로 확인할 수 있습니다. 논문이나 연구계획서를 읽을 때는 계획에서 약속한 보관 기간과 공개 범위가 실제 논문의 데이터공유 성명과 일치하는지 비교해보면 신뢰도를 판단하는 데 도움이 됩니다.

주의할 점

데이터관리계획은 데이터공유 성명과 혼동되기 쉽지만, 전자는 연구 시작 전에 세우는 사전 계획이고 후자는 논문 게재 시 "데이터를 어디서 구할 수 있는지" 밝히는 사후 안내문이라는 점에서 다릅니다. 계획을 세웠다고 해서 실제로 그대로 실행되었는지는 별개의 문제이며, 계획과 실제 데이터 공개 여부를 함께 확인하는 것이 좋습니다.

헷갈리기 쉬운 용어

용어시점내용
데이터관리계획연구 시작 전자료를 어떻게 수집·저장·보호·공개할지 정한 계획
데이터공유 성명논문 투고·게재 시자료를 어디서 어떤 조건으로 구할 수 있는지 밝히는 안내
연구데이터관리연구 전 과정계획을 실제로 실행하는 활동 전체

참고 문헌

  1. Michener, W. K. (2015). Ten simple rules for creating a good data management plan. PLoS Computational Biology, 11(10), e1004525.
  2. Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018.

표의 기준값은 위 문헌에 근거한 관례이며, 분야·학술지마다 다른 기준을 쓸 수 있습니다.

관련 용어

데이터공유 성명 프리프린트 취약 연구대상자 연구데이터관리 데이터셋 명세서 이해상충 이해상충 공개의무 데이터 익명화 오픈사이언스와 FAIR 원칙 유전정보 소유권