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전문적인 분석 역량과 협업 체계를 갖춘 글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼의 구축 방안 및 운영 전략 제안 doc_id PCY_201702160437268731_14

주제 (main_topic)
전문적인 분석 역량과 협업 체계를 갖춘 글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼의 구축 방안 및 운영 전략 제안
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼은 글로벌 정책 관련 정보지원 서비스의 가치를 높일 수 있는 적합성(relevance)을 확보해야 한다. 이를 위해 몇가지 요소들을 갖추어서 운영해야 한다. 우선, 다른 글로벌 정책정보지원 서비스와 서비스 내용 및 가치의 차별성을 확보해야 한다. 이를 위해 분석의 심층성 및 정책과 변화의 맥락성을 제공할 수 있어야 한다. 둘째는 기초연구정책지원체계와 밀접히 연계되어 추진되어야 한다. 글로벌 동향 정보 분석과 기초연구정책연구가 별개로 이루어지게 되면 유기적 관계가 낮아져 상호간에 시너지 효과를 창출하기 어렵다. 따라서 글로벌 정책분석 기능과 국내 기초연구정책연구 기능이 밀접히 연계되어 추진되어야 한다. 셋째는 정책연구기능과 연계된 정책정보 지원 서비스 기능이 운영되어야 한다. 그리고 단순히 글로벌 정책 정보를 수집하는 것이 기능이 아니라 수집된 정보를 분석해 의미있는 정책용 정보로서의 가치를 확보한 데이터로서 축적되고 관리되어야 한다. 따라서 글로벌 동향 분석 조직의 구성과 역할도 정보 수집 및 데이터 관리 전문가뿐만 아니라 해당 분야 전문가들이 협업 형태로 참여하는 새로운 운영방식이 적용되어야 한다. 이를 위해 전문적인 인력을 중심으로 하는 조직 구성이 필요하다. 별도의 독립적인 조직을 설치하는 것은 규모의 효율성 및 운영의 효율성 측면에서 바람직하지 않으므로 기존 연구기관에 별도의 전문센터를 두는 방안이 효율적일 것이다. 정보수집 및 데이터 관리의 전문인력이 필요하며 정보의 유효성을 파악할 수 있는 전문가의 참여가 필요하다. 또한 심층분석을 위해서는 기초연구정책 분야의 전문성을 보유한 정책 전문가의 참여가 필수적이다. 구체적으로 창출되는 글로벌 정책동향 정보를 해석하기 위한 정책전문가가 참여하는 주기적인 전문가회의 개최가 필요하며 단순 회의에서의 토론 수준을 넘어 정보의 분석과 해석에 깊게 참여하는 협업체계 구축이 필요하다. 글로벌 정책 정보의 수집과 분석, 심층적 해석을 위한 예산이 필요하며 전문적인 조직 운영의 예산도 필요하다. 이러한 활동은 서비스 수요자 부담원칙에 의한 필요한 재정 충당보다는 정부로부터의 안정적인 예산지원방식이 적합하다. 글로벌 정책 분석 정보 지원은 정부정책의 안정적인 정보 제공을 위한 중요한 인프라로서 기능을 하므로 정보 지원 서비스 기능의 안정적인 운영과 활동을 위한 예산의 확보와 지원이 필요 하다. 글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼이 사용자에게 정책정보를 지원하기까지의 프로세스는 국가별 기본 통계에서부터 연구 성과물을 설명하는 메타데이터 혹은 소셜 데이터에 이르기까지 다양한 형식의 외부 자료를 주기적으로 수집하는 것에서부터 시작된다. 그리고 수집한 자료를 추출기(extractor)로 보내 스트림(stream), 데이터베이스(database), 로그(log) 등의 자료형식에 따라 데이터를 추출한다. 이 데이터는 분석에 활용되기 전에 데이터를 관리하는 대규모 저장소인 데이터 호수(data lake)에 보관된다. 데이터 호수는 스프레드시트와 같이 고정된 필드에 저장된 정형(structured) 데이터, 웹문서와 같이 메타데이터를 포함하는 반정형(semi-structured) 데이터, 텍스 트, 음성, 이미지와 같이 고정 필드에 저장되지 않은 데이터를 의미하는 비정형(unstructured) 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 관리한다. 보관소 혹은 내부 데이터베이스에 저장된 데이터는 전처리(pre-processing)라는 가공과정을 거쳐야 분석에 활용될 수 있다. 본 연구는 기존의 기초연구정책 지원체계를 보완하기 위한 새로운 글로벌 정책정보 플랫폼 구축의 필요성과 구축방안을 제안하는 목적의 연구이다. 따라서 정량적 분석에 의한 문제분석과 대안 도출보다는 관련된 내용에 대한 조사와 정성적 분석을 토대로 문제점과 대안이 제시되고 있다. 따라서 대부분의 분석은 현황에 대한 조사 분석을 중심으로 이루어졌으며 이를 토대로 정책방향 및 새로운 정책들에 대한 변화의 맥락파악 및 의미해석과 같은 정성적 분석이 이루어졌다. 부분적으로는 키워드를 중심으로 한 네트워크 분석을 통해 최근의 흐름 변화를 분석하였다. 구체적인 분석내용과 방법들은 다음과 같다. 먼저, 기초연구 거시환경 분석을 위해 최근 혁신환경변화와 과학연구분야 흐름 변화에 대한 분석이 이루어졌다. 특히 과학연구분야에서의 최근 흐름 파악을 위해 주요 분야에 대한 키워드 분석을 통해 중요하게 등장하고 있는 키워드를 도출하고 그 의미를 분석하였다. 지식생산과 교류의 방식 변화에 대한 문헌조사들을 정리하고 최근 데이터 기반의 디지털화되고 있는 지식생산방식 즉, 일명 오픈 사이언스 활동에 대해서도 최근의 흐름과 활동을 조사하였다. 또한 과학기술과 사회와의 관계 변화 분석을 통해 기초연구활동에 사회변화 및 사회적 수요의 영향력이 커가고 있음을 정리하여 제시하고 있다. 데이터 기반 지식창출시대에 글로벌 기초연구환경 및 정책에 대한 분석 정보는 중요한 데이터일 뿐만 아니라 데이터의 분석역량과 활용성 수준에 따라 중요한 가치를 창출할 수 있다. 즉, 단순히 주요 각국의 정책정보를 수집하는 것은 큰 의미 없는 단순 수집정보이며, 수집한 정보를 분석해 의미있는 새로운 정책정보 데이터로 구분할 수 있을 때 새로운 정책적 지식을 창출하는데 중요한 정보로서 활용될 수 있다. 따라서 단순히 글로벌 정책 정보를 수집하는 수준에서 벗어나 전문성과 분석력을 보유한 전문가에 의한 정보의 해석과 의미를 창출하는 것이 더욱 중요하다. 즉, 기존의 단순한 정책 정보 수집단계에서 벗어나 전문가들이 참여해 분석역량과 해석력을 갖추는 것이 중요하다. 데이터의 가치창출이 높고 낮음은 전문가의 분석과 해석역량에 의해서 좌우된다. 따라서 글로벌 정책 이슈들을 분석해 새로운 정책적 활용가치를 창출해 내는 새로운 접근방식의 글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼 구축이 필요하다. 이것은 글로벌 기초연구정책 정보 수집활동을 기반으로 전문적인 분석과정을 거쳐 정책적으로 유용한 정보들을 도출하고 활용을 위한 방향과 가이드를 제공해 주는 역할을 해야 한다. 나아가 일반적인 정보 수준에서 알려진 주요국들의 기초연구시스템에 대한 현황과 특징을 역사적 맥락분석 등 다양한 접근을 통해 핵심적인 요소와 특징들을 제시하고 이를 국제 비교적 측면에서 제공하는 것이 필요하다. 각 나라의 기초연구환경과 특징적 측면을 파악해야 새로운 정책도입의 의미를 정확히 파악할 수 있기 때문이다. 또한 이러한 분석 정보를 확보하고 있어야 글로벌 수준에서의 정책변화의 흐름의 방향과 맥락을 파악할 수 있으며 새로운 가치있는 정책 정보를 창출 할 수 있다. 따라서 미래에 필요한 글로벌 정책 정보 창출 및 정보 제공은 단순히 정보수집 기능 차원에서 벗어나 보다 체계화된 분석기능을 필요로 한다. 이를 위해서는 정보수집 전문가 뿐만 아니라 기초연구분야의 정책 전문가들이 참여한 유연한 협업조직 형태의 정책정보 분석 조직의 구성과 운영이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 글로벌 기초연구정책 정보의 플랫폼 구축방안은 컴퓨터 프로그램화된 시스템 구축 이전에 플랫폼 개념설계 수준에서 방안을 제시하고 있다. 정책적 결정과 향후 실제적인 운영을 위한 사전적 정보 제공 수준에서 방안이 제시될 것이다. 추후 정부의 수요가 명확해 지고 구체적인 시스템 설계와 구축이 필요할 때 시스템 구축 및 운영을 위한 상세설계와 함께 프로그래밍을 위한 작업이 진행되는 것이 효율적이기 때문이다. 나아가 글로벌 기초연구정책 정보의 플랫폼 구축과 운영이 성공적으로 이루어질 때 기초연구정책을 포함하는 글로벌 연구개발정책 및 혁신정책 정보의 플랫폼으로서 확장하는 방안도 고려해 볼 수 있다. 따라서 플랫폼 확장가능성을 염두에 둔 플랫폼 초기 단계의 개념 설계 수준에서 방안을 제시한다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼이 수집한 데이터를 분석에 활용하기 위해 거쳐야 하는 가공 과정의 명칭은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    글로벌 기초연구정책 정보 플랫폼의 데이터 처리 프로세스 중 분석 전 단계에서 수행되는 가공 과정의 명칭을 찾는다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    데이터 수집, 추출, 저장 및 분석 활용 단계에 관한 정보를 추출한다.

    • 수집한 자료를 추출기(extractor)로 보내 스트림(stream), 데이터베이스(database), 로그(log) 등의 자료형식에 따라 데이터를 추출한다.
    • 이 데이터는 분석에 활용되기 전에 데이터를 관리하는 대규모 저장소인 데이터 호수(data lake)에 보관된다.
    • 보관소 혹은 내부 데이터베이스에 저장된 데이터는 전처리(pre-processing)라는 가공과정을 거쳐야 분석에 활용될 수 있다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    데이터가 분석에 활용되기 위해 거쳐야 하는 구체적인 가공 과정이 명시된 문장을 선택한다.

    • 보관소 혹은 내부 데이터베이스에 저장된 데이터는 전처리(pre-processing)라는 가공과정을 거쳐야 분석에 활용될 수 있다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    데이터가 데이터 호수나 데이터베이스에 저장된 이후, 분석에 활용되기 직전에 수행되는 가공 과정이 '전처리(pre-processing)'임을 확인한다.

    • 전처리(pre-processing)라는 가공과정을 거쳐야 분석에 활용될 수 있다.
  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    질문에서 요구하는 가공 과정의 명칭은 전처리(pre-processing)이다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    추출된 명칭을 바탕으로 최종 답안을 작성한다.

최종 답변 (final_answer)
전처리(pre-processing)
핵심 해석 (core_interpretation)
데이터 호수나 내부 데이터베이스에 보관된 데이터는 분석에 활용되기 위해 전처리(pre-processing)라는 가공 과정을 거쳐야 한다.