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표제지
목차
서언 3
요약문 11
제1장 서론 18
제1절 연구의 필요성 및 목적 18
제2절 연구 내용 및 방법 20
제2장 오픈사이언스 개념 및 정책 동향 22
제1절 디지털 기술과 4세대 연구에 따른 오픈사이언스 개념 22
1. 디지털 기술과 과학기술 22
2. 과학기술의 패러다임 변화 23
3. 오픈사이언스의 개념 24
제2절 국내외 오픈사이언스 정책 동향 28
1. 오픈액세스 정책 34
2. 오픈데이터 정책 38
3. 오픈소스 정책 52
제3절 소결 및 시사점 61
제3장 국내외 AI 오픈사이언스 생태계 동향 64
제1절 AI 기술혁신을 위한 학습데이터 공개 현황 66
제2절 AI 오픈소스 동향 71
1. 오픈소스 소프트웨어 개요 71
2. 글로벌 선도 IT 기업들의 오픈소스 활용 사례 75
3. AI 분야에서 오픈소스의 활용 80
제3절 소결 및 시사점 84
제4장 국내 AI 오픈사이언스 생태계 현황 진단 및 대응방향 도출 86
제1절 국내 AI 오픈사이언스 생태계 설문조사 86
1. 조사 개요 86
2. 조사 결과 88
제2절 소결 및 시사점 113
제5장 국내 AI 기술ㆍ산업 발전을 위한 AI 오픈사이언스 생태계 활성화 방안 119
1. 비전 및 미션 120
2. 추진전략 및 세부과제 120
참고문헌 125
[부록] 'AI 오픈사이언스 인식 현황 및 정책수요에 관한 전문가 조사' 설문지 130
판권기 169
〈표 2-1〉 6가지 오픈사이언스 공유 대상의 내용 27
〈표 2-2〉 해외 오픈사이언스 도입 및 이행 현황 28
〈표 2-3〉 오픈액세스 및 오픈데이터 유관 국내 사업 및 제도 동향 30
〈표 2-4〉 OSI에서 정의한 오픈소스의 10가지 특징 52
〈표 2-5〉 국가별 오픈소스 소프트웨어 정책 특징 54
〈표 2-6〉 국가별 오픈소스 소프트웨어 정책 강도 56
〈표 2-7〉 공개SW 국제협력 사업의 워킹그룹 59
〈표 3-1〉 AI 기술혁신을 위한 미국의 주요 학습데이터 공개 현황 66
〈표 3-2〉 AI 오픈 이노베이션 허브의 주요 서비스 69
〈표 3-3〉 AI 오픈 이노베이션 허브에서 제공하는 AI 데이터 종류 70
〈표 3-4〉 자유소프트웨어 재단에서 정의한 4가지 자유 72
〈표 3-5〉 구글의 대표 오픈소스 프로젝트들 75
〈표 3-6〉 페이스북의 대표 오픈소스 프로젝트들 78
〈표 3-7〉 대표적인 오픈소스 기반 심층학습 소프트웨어들 83
〈표 4-1〉 조사 설계 86
〈표 4-2〉 응답자 특성 87
〈표 4-3〉 오픈액세스 영향의 근거 93
〈표 4-4〉 오픈액세스 활성화를 위해 정부에게 바라는 점 93
〈표 4-5〉 데이터 관리 주체 94
〈표 4-6〉 소속 기관의 데이터 관리 규정 및 지원(중복응답 허용) 95
〈표 4-7〉 연구개발 시 가장 필요한 컴퓨팅 인프라 99
〈표 4-8〉 오픈데이터 영향의 근거 101
〈표 4-9〉 오픈데이터 활성화를 위해 정부에게 바라는 점 102
〈표 4-10〉 오픈소스 활용 및 컨트리뷰션 영향의 근거 108
〈표 4-11〉 오픈소스 활용 및 컨트리뷰션 문화 확산을 위해 정부에게 바라는 점 109
〈표 4-12〉 AI 오픈 이노베이션 허브에 대한 인지도 109
〈표 4-13〉 AI 오픈 이노베이션 제공 서비스별 실효성 110
〈표 4-14〉 향후 오픈 이노베이션 허브에 포함되었으면 하는 서비스 110
〈표 4-15〉 오픈사이언스 정책의 중요성과 시급성 111
〈표 4-16〉 오픈사이언스 문화 정착ㆍ확산을 위한 정부의 역할 112
[그림 1-1] 주요 연구 내용 21
[그림 2-1] 연구 패러다임의 변화 24
[그림 2-2] 오픈사이언스 개념의 흐름 25
[그림 2-3] 오픈사이언스 "Wheel" 26
[그림 2-4] 오픈사이언스 "Taxonomy" 26
[그림 2-5] 오픈액세스 정책의 확대(2005~2018년) 34
[그림 2-6] 오픈액세스 정책 도입 전망(2002~2020년) 35
[그림 2-7] 주요 국가별 오픈액세스 정책 수 36
[그림 2-8] 플랜 S 37
[그림 2-9] Research Reproducibility Crisis 39
[그림 2-10] 미국의 오픈 연구데이터 추진 체계 41
[그림 2-11] 영국의 오픈 연구데이터 추진 체계 43
[그림 2-12] 호주의 오픈 연구데이터 추진 체계 46
[그림 2-13] 연구데이터 관리체계 49
[그림 2-14] 국가 연구데이터 플랫폼 시범서비스 50
[그림 2-15] 연구데이터 공유ㆍ활용 전략의 비전 및 핵심 추진과제 51
[그림 2-16] 공개SW 라이선스 검증서비스 이용절차 57
[그림 2-17] 공개SW 적용지원센터 지원사업 58
[그림 2-18] 공개SW 개발자센터 미션 60
[그림 2-19] re3data.org에 등록된 연구데이터 레포지토리 현황 62
[그림 3-1] 신경망 모델 기반 AI 학습 원리 65
[그림 3-2] AI 오픈 이노베이션 허브의 목표 69
[그림 3-3] 허가적 라이선스 활용 증가 74
[그림 3-4] 2018년 아마존의 오픈소스 활동 76
[그림 3-5] 오픈소스를 활용한 마이크로소프트의 클라우드 서비스 77
[그림 3-6] 미국 심층학습 시장 전망(2014년부터 2025년까지) 82
[그림 4-1] 오픈사이언스 개념에 대한 인지도 88
[그림 4-2] 오픈액세스, 오픈데이터, 오픈콜라보레이션, 오픈소스에 대한 인지도 89
[그림 4-3] 연구 성과를 접하는 경로 90
[그림 4-4] 국내 저널ㆍ컨퍼런스 접근상의 어려움 91
[그림 4-5] 국외 저널ㆍ컨퍼런스 접근상의 어려움 91
[그림 4-6] 오픈액세스 저널에 발표한 논문의 비중 92
[그림 4-7] 소속 기관의 데이터 관리 규정 및 지원(중복응답 허용) 95
[그림 4-8] 데이터 확보 경로 96
[그림 4-9] 데이터 확보 어려움 유무 97
[그림 4-10] 국내 AI 기술 경쟁력 확보를 위해 데이터 확보가 시급한 분야(기술 측면) 97
[그림 4-11] 국내 AI 기술 경쟁력 확보를 위해 데이터 확보가 시급한 분야(산업 측면) 98
[그림 4-12] 타 연구자의 데이터 활용 시 고려하는 요인 98
[그림 4-13] 데이터를 공개한 주된 이유 100
[그림 4-14] 데이터의 완전 공개 또는 일부 공개를 주저하게 만드는 주된 이유 100
[그림 4-15] 오픈소스 알고리즘 및 소프트웨어를 활용하는 주된 이유 103
[그림 4-16] 현재 활용하고 있는 해외 AI 오픈소스 프레임워크 104
[그림 4-17] 오픈소스 개발 프로젝트에 컨트리뷰트 하는 주된 이유 105
[그림 4-18] 오픈소스 개발 프로젝트에 컨트리뷰트 하지 않는 주된 이유 105
[그림 4-19] 오픈소스 개발 프로젝트에서 온라인 협업 플랫폼 활용 경험(중복응답 허용) 107
[그림 4-20] 온라인 협업 플랫폼 이용을 주저하게 만드는 이유(중복응답 허용) 108
[그림 4-21] 오픈사이언스 정책의 중요성과 시급성 118
[그림 5-1] 비전, 미션, 추진전략 및 세부과제 119
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가상서가
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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