표제지 1

목차 6

요약문 4

SUMMARY 5

제1장 서론 16

1.1. 연구의 배경 및 목적 17

1.1.1. 연구의 배경 17

1.1.2. 연구의 목적 17

1.2. 연구의 범위 18

1.3. 연구의 방법과 절차 19

1.3.1. 기획 연구의 컨설팅 방법론 19

1.3.2. 연구의 수행 절차 및 보고 20

1.4. 연구 추진 계획 요약 21

제2장 현황 및 실태조사 22

2.1. 데이터 활용 현황 조사 23

2.1.1. 정원 및 조직 23

2.2. 인터뷰 기반 연구데이터 활용 실태 조사 24

2.2.1. 인터뷰 조사 개요 24

2.2.2. 인터뷰 주요 결과 24

2.2.3. 공통된 현장 요구사항 정리 25

2.2.4. 현장 요구사항의 소수 의견 정리 26

2.3. 연구데이터 관련 설문 조사 26

2.3.1. 부서별 데이터 현황 조사 27

2.3.2. 데이터 서비스 선호도 조사 28

2.4. 국내 표준 메타데이터 관리 기준 분석 29

2.4.1. 국내 데이터 거버넌스 프레임워크 변화 흐름 분석 29

2.4.2. 국내 메타데이터 표준관리 항목 비교 분석 및 시사점 30

2.5. 국제 표준 메타데이터 관리 기준 분석 31

2.5.1. Dublin Core Metadata Element Set(DCMES) 31

2.5.2. ISO 19115(Geographic Information Metadata) 32

2.6. 메타데이터 관리 기술의 동향 분석 33

2.7. 문제점 도출 및 주요 해결사항 정의 34

2.7.1. 현행 문제점 도출 34

2.7.2. 문제 유형별 해결 과제 정리 35

제3장 문제 해결 방안 제시 36

3.1. 국제 데이터 거버넌스 관리 기술의 추세 37

3.1.1. 데이터 거버넌스 관리 기술의 성장모델 37

3.1.2. 선진 데이터 거버넌스 운영 기술의 소개 38

3.2. 데이터 카탈로그 기반 거버넌스 관리 기술 40

3.2.1. 데이터 거버넌스 운영체계 정의 40

3.2.2. 선진 데이터 거버넌스 운영 기술의 소개 42

3.3. 글로벌 선진기업의 데이터 카탈로그 운영 기술 46

3.3.1. Databricks의 Unity Catalog 기술 46

3.3.2. Ataccama의 Data Catalog 기술 48

3.3.3. Informatica의 Data Catalog 기술 50

3.3.4. Palantir의 Data Catalog 기술 52

3.4. 문제 해결 방안 제시 54

제4장 데이터 자산 통합 관리 플랫폼 설계(안) 57

4.1. 재난아카이브 데이터 자산의 정의 58

4.2. 재난아카이브 데이터 자산관리 플랫폼의 기능 정의 59

4.2.1. 재난아카이브 데이터 카탈로그의 구성 59

4.2.2. 재난아카이브 데이터 카탈로그의 제공 기능 정의 61

4.3. 온톨로지 기반의 메타데이터 스키마의 필요성 62

4.4. 표준 메타데이터 설계(안) 제시 63

4.4.1. 기존 메타데이터베이스 운영방식의 문제점 63

4.4.2. 온톨로지 기반의 메타데이터 운영방식 제안 65

4.4.3. 표준 메타데이터 스키마의 정의 68

4.4.4. 데이터 거버넌스 운영 방안 제시 83

4.4.5. 연구과제 감독과 데이터 거버넌스 운영의 체계화 방안 제시 83

4.5. 데이터 카탈로그 기반 통합 관리 체계 제시 87

4.6. 데이터 카탈로그 기반 플랫폼 설계 및 구축 방안 87

4.6.1. 플랫폼 구축을 위한 컴포넌트 정의 87

4.6.2. 플랫폼 활용에 관한 User Model 설계 90

4.6.3. 플랫폼 활용에 관한 User Sequence 모델 설계 91

4.6.4. 플랫폼 구축을 위한 클라우드 네이티브 시스템 아키텍처 설계 92

제5장 데이터 서비스 기획(안) 96

5.1. 데이터 자산관리 플랫폼 구축 및 관리 방안 97

5.1.1. 플랫폼 구축 시점에서의 추진 업무 97

5.1.2. 플랫폼 운영 기간에서의 관리 업무 98

5.1.3. 부서 평가 및 활용 촉진을 위한 수행 업무 99

5.2. 연구 자산 통합 관리 대시보드 101

5.2.1. 부서 단위의 KPI 대시보드 시각화 디자인 시안 101

5.2.2. 연구과제 단위의 KPI 대시보드 시각화 디자인 시안 101

5.3. 데이터 카탈로그 기반 거버넌스 셀프서비스 102

5.3.1. 데이터 거버넌스 셀프서비스의 점검 항목 102

5.3.2. 데이터 거버넌스 셀프서비스 기능 정의 103

5.4. LLM 기반 메타데이터 자동 작성 서비스 104

5.4.1. 자료형 데이터의 메타데이터 자동 편집 기능 104

5.4.2. 문서형 데이터의 메타데이터 자동 편집 기능 105

5.5. AI 기반 EDA 분석 자동화 서비스 105

5.5.1. 대표적인 8대 EDA 분석 도구 105

5.5.2. 공개 소프트웨어 기반 EDA 분석 서비스 개발 108

5.6. LLM 기반 보고서 자동 작성 서비스 108

5.6.1. 마이크로소프트의 Copilot 또는 LLM 채팅 서비스를 활용하는 방법 108

5.6.2. Agentic AI 기술을 활용하여 보고서를 생성하는 방법 108

5.7. 연구원 RAG 시스템과의 연동 기술 109

5.8. 연구원 공용 API 기술의 활용 방안 설계 110

5.8.1. 연구원 공용 API 개발의 필요성 110

5.8.2. 연구원 공용 API 개발 방법론 110

5.8.3. NDMI 데이터 카탈로그에서의 'NDMI(공용자산)' 디자인 설계(안) 111

5.9. 대용량 분산 데이터의 저장 및 보안관리 방안 설계 112

5.9.1. 데이터 분산 저장의 필요성 112

5.9.2. 데이터 업로드의 필요성 112

5.9.3. 데이터 분산 저장 유지의 필요성 112

5.9.4. 보안관리 차원에서의 LLM 모델 사용 시 고려사항 113

5.10. 데이터와 연계 기술의 파이프라인 제작 서비스 115

5.10.1. 데이터 연계 기술의 파이프라인 제작의 필요성 115

5.10.2. 데이터 연계 기술의 파이프라인의 효용 가치 116

5.11. 연구원 데이터 특성을 고려한 대내외 활용 서비스 116

5.11.1. DataON 기반 연구데이터 연계ㆍ활용 서비스 116

5.11.2. AI 기반 NDMI 연구데이터 자동분석(EDA) 서비스 121

제6장 이행과제 도출 및 가치분석 124

6.1. 이행과제 도출 및 우선순위 결정 125

6.1.1. 이행과제를 도출하는 기준 125

6.1.2. 이행과제 우선순위 결정 130

6.2. 이행과제 개발 로드맵 정의 131

6.3. 경제적 가치 분석 132

6.3.1. 이행과제별 경제성 분석 132

6.3.2. 이행과제별 경제적 효과의 정량화 분석 140

6.4. 시스템 도입 가치평가 방법론 146

6.4.1. 목표 시스템 구축 시, 고려해야 할 가치평가 방법론 146

6.4.2. 목표 시스템 기술 도입에 대한 기술평가 방법론의 활용 방안 149

6.5. 시스템 구축 및 운영에 관한 KPI 측정 방안 제안 151

6.5.1. 시스템 사용성 평가를 위한 10가지 휴리스틱 평가 방법 적용 151

6.5.2. SUS와 DMI를 고려한 목표 시스템의 기술 수용성 평가 실행 151

6.5.3. NDMI의 데이터 자산관리 KPI 개선 효과 기반 목표 시스템 가치평가 152

제7장 결론 153

7.1. 연구 수행 요약 및 시사점 154

7.2. 연구데이터 통합 관리 플랫폼 기획 방향 155

7.3. 핵심 활용 서비스 도출 및 실현 가능성 155

7.4. 단계적 구축 및 이행 로드맵 156

7.4.1. 1차년도: 핵심 기반 시스템 및 표준체계 구축 156

7.4.2. 2차년도: 자동화ㆍAI 기반 고도화 서비스 확장 156

7.5. 종합 결론 및 향후 추진 제언 157

참고문헌 158

[부록 1] 연구원 인터뷰 결과 162

[부록 2] 자문회의 결과 177

[부록 3] 설문조사지 179

[부록 4] DataON 메타데이터 표준 스키마 구조 183

판권기 188

표목차 13

표 2.1. 국립재난안전연구원 정원('25) 23

표 2.2. 인터뷰 기반 연구데이터 관리 문제 유형 정리 25

표 4.1. 부서에 관한 메타데이터 스키마 정의 70

표 4.2. 연구과제에 관한 메타데이터 스키마 정의 71

표 4.3. 표준 문서 메타데이터 스키마 정의 72

표 4.4. 비표준 문서 메타데이터 스키마 정의 73

표 4.5. 자료형 메타데이터 스키마 정의 76

표 4.6. 자료형 데이터와 연계 기술의 연결 정의하는 메타데이터 스키마 정의 78

표 4.7. 연계 기술 메타데이터 스키마 정의 78

표 4.8. 표형 데이터의 메타데이터 스키마 정의 79

표 4.9. Json/Json-LD 데이터의 메타데이터 스키마 정의 80

표 4.10. 데이터셋의 메타데이터 스키마 정의 81

표 4.11. 모놀리지 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처 비교 94

표 5.1. NDMI 자료형 메타데이터 ↔ DataON 메타데이터 매칭표 120

표 6.1. 이행과제 도출 요약 130

표 6.2. 이행과제의 선후행 관계 정의 131

표 6.3. Cloud-native 시스템으로 전환하였을 때의 비용 절감 효과 132

표 6.4. Cloud-native 시스템으로 전환 시, 비용 절감 효과 설문조사 결과 133

표 6.5. Data Catalog 기반 거버넌스 운영 플랫폼 도입 시, 비용 절감 효과 133

표 6.6. Data Catalog 기반 플랫폼 운영 시, 비용 절감 효과 설문조사 결과 134

표 6.7. Data Catalog 기반 데이터 플랫폼 기술 도입의 경제성(요약) 134

표 6.8. 온톨로지 기반의 메타데이터 운영 체계의 업무 간소화 효과 해설 135

표 6.9. 온톨로지 기반의 메타데이터 운영 기술의 비용 절감 효과 분석 135

표 6.10. 데이터 거버넌스 운영 자동화 시스템의 비용 절감 효과 136

표 6.11. 데이터 거버넌스 운영 자동화 시스템의 비용 절감 요인 분석 136

표 6.12. 데이터 거버넌스 셀프서비스 운영의 비용 절감 요인 분석 137

표 6.13. LLM 기반 AI 응용 서비스 기술 개발 시, 경제적 효과 138

표 6.14. KPI 기반 데이터 운영 기업의 기술성숙도에 따른 경제적 효과 138

표 6.15. 데이터 품질이 낮을 때 발생하는 위험비용 또는 비용 낭비 요소 분석 139

표 6.16. 이행과제별 경제성 분석 요약 139

표 6.17. 이행과제 별 예상 개발 인건비 계산 141

표 6.18. NDMI 조직의 인건비 운영비 예측 141

표 6.19. 목표 시스템 이용자를 대상으로 예측한 비용 절감 효율(가정) 142

표 6.20. 플랫폼 운영팀 대상으로 예측한 비용 절감 효율(가정) 142

표 6.21. IT 시스템 운영팀 대상으로 예측한 비용 절감 효율(가정) 143

표 6.22. 목표 시스템을 1년간 운영하였을 경우의 예상 비용 절감 금액 분석 143

표 6.23. 이행과제별 경제적 효과 정량화 분석 144

표 6.24. 가치평가와 개발 순서를 고려한 이행과제 우선순위 결정 145

표 6.25. 우선순위별 이행과제 수행 요약 145

표 7.1. 목표 시스템의 필수 이행과제 선별(1차년도 구축 추천) 156

표 7.2. 2차년도 목표 시스템의 확장을 위한 이행과제 추천 157

그림목차 9

그림 1.1. 연구 배경 및 목적 17

그림 1.2. 연구의 범위 18

그림 1.3. 연구 수행 방법 및 절차 19

그림 1.4. 연구데이터 통합 관리 체계 구축 방향 21

그림 2.1. 국립재난안전연구원 조직도('25) 23

그림 2.2. 연구데이터 관리 문제 인식 조사 결과 24

그림 2.3. 부서별 연구데이터 규모 및 관리 현황('22~'24) 26

그림 2.4. 부서별 재난아카이브 데이터 관리 현황('22~'24) 27

그림 2.5. 부서별 재난아카이브 데이터 관리 현황 분석('22~'24) 28

그림 2.6. 연구데이터 처리ㆍ품질관리 서비스 선호도 분석 결과 29

그림 2.7. IBM 메타데이터 관리 및 데이터 표준화를 통한 데이터 거버넌스 30

그림 2.8. 국내 메타데이터 표준관리 항목 비교 30

그림 2.9. 더블린 코어 메타데이터 요소 집합(DCMES) 31

그림 2.10. ISO 19115 기반 메타데이터 표준 체계와 FGDC 확장 구조 비교 32

그림 2.11. 현행 연구데이터 관리체계의 주요 문제 영역 분석 34

그림 2.12. 연구데이터 관리 5대 과제 및 고객니즈 정리 35

그림 3.1. 데이터 활용 전략의 성숙 단계, FAIR 원칙 37

그림 3.2. 데이터 거버넌스 운영을 위한 최신 기술 동향 분석 39

그림 3.3. 데이터 거버넌스 안에서의 데이터 카탈로그의 역할 40

그림 3.4. 데이터 활용 전략에서 데이터 카탈로그 운영의 필요성 41

그림 3.5. 데이터 카탈로그는 데이터 소스와 데이터 사용자의 중개자 역할 42

그림 3.6. 데이터 카탈로그가 형성되고 활용하는 과정 해설 43

그림 3.7. 데이터 카탈로그의 기능 및 역할 소개 44

그림 3.8. Databricks의 Unity Catalog 홈 화면 46

그림 3.9. Databricks의 Unity Catalog 객체 모델 정의 47

그림 3.10. Ataccama의 Data Catalog 기술 49

그림 3.11. Informatica의 Data Catalog 기술 51

그림 3.12. Palantir의 Data Catalog 기술(Foundry Platform) 52

그림 3.13. 문제 해결 방안 도출 및 5개 중점 기획 대상 선정 54

그림 4.1. NDMI 데이터 카탈로그 기술의 TO-BE 모습 제안 59

그림 4.2. 온톨로지 기반의 메타데이터 스키마 설계의 필요성 62

그림 4.3. 기존 메타데이터베이스 운영방식의 문제점: 경직성 63

그림 4.4. 기존 메타데이터베이스 운영방식의 문제점: 고비용 운영 요구 64

그림 4.5. 온톨로지 기반 메타데이터 운영방식의 장점: 유연성, 확장성 및 경제성 65

그림 4.6. 온톨로지 기반 메타데이터 스키마 설계 제안 67

그림 4.7. 표준 메타데이터 스키마(Class) 정의 68

그림 4.8. 특정 부서의 메타데이터 샘플(Instance) 예시 69

그림 4.9. 자료형 데이터의 구성 및 메타데이터 스키마 구조 정의 74

그림 4.10. 자료형 데이터와 연계 기술의 관계(Relation) 연결 정의 77

그림 4.11. 데이터 거버넌스의 역할과 범위 82

그림 4.12. 연구과제의 착수 단계에서 점검해야 할 Checklist 점검 회의 예시 84

그림 4.13. 연구과제의 착수 단계에서 Checklist를 확인하는 모습 화면설계(안) 84

그림 4.14. 연구과제의 종료 단계에서 점검해야 할 Checklist 점검 회의 예시 85

그림 4.15. 연구과제의 종료 단계에서 Checklist를 확인하는 모습 화면설계(안) 86

그림 4.16. 부서 또는 연구과제 단위의 정략적 KPI 지표 정의 86

그림 4.17. NDMI 데이터 자산 통합 관리 플랫폼의 홈페이지 화면 예시 87

그림 4.18. 목표 시스템의 플랫폼 컴포넌스 구성 88

그림 4.19. 플랫폼 활용에 관한 User Model(예시) 91

그림 4.20. 플랫폼 활용에 관한 User Sequence(예시) 92

그림 4.21. 목표 시스템의 클라우드-네이티브 기반 시스템 아키텍처 설계(안) 93

그림 5.1. 목표 플랫폼 구축 시점 Json Schema 체계를 수립하는 모습 98

그림 5.2. 목표 플랫폼 운영 과정 Json/Json-LD 메타데이터 축적 및 최적화 99

그림 5.3. 목표 플랫폼 운영 조직 부서별/연구과제별 KPI 감독 및 우수사례 축적ㆍ관리 100

그림 5.4. 목표 플랫폼의 연구 자산 통합 관리 대시보드 디자인 시안 102

그림 5.5. 데이터 카탈로그 기반 데이터 거버넌스 셀프서비스 화면 디자인 102

그림 5.6. 데이터 거버넌스 셀프서비스 기능 예시 103

그림 5.7. 생성형 AI 기반 자료형 데이터의 메타데이터 자동 작성 서비스 104

그림 5.8. 생성형 AI 기반 문서형 데이터의 메타데이터 자동 작성 서비스 105

그림 5.9. 대표적인 8대 EDA 분석 도구(공개 소프트웨어) 107

그림 5.10. ydata-Profiling의 EDA 분석 예시(HTML 보고서 생성) 108

그림 5.11. 데이터 자산을 RAG 시스템과 연동하는 방법 109

그림 5.12. 연구원 공용 API 등록 및 활용 방법 예시 111

그림 5.13. 데이터와 연계 기술의 파이프라인 정의 및 제작 예시 115

그림 5.14. DataOn 지원 서비스 및 시스템 핵심 기능 116

그림 5.15. DataON 데이터 관리 및 연계 프로세스(OASIS 모델 적용) 117

그림 5.16. NDMI 연구데이터를 DataON에 등록하기 위한 DataCite XML 핵심 구조 예시 118

그림 5.17. DataON 등록 메타데이터(JSON) 예시 119

그림 5.18. DataON 등록 메타데이터(GeoJSON) 예시 119

그림 5.19. 자동 EDA 실행 예시(개념 코드) 122

그림 6.1. 이행과제 개발 로드맵 수립 131

그림 6.2. 신기술 또는 목표 시스템 개발의 가치를 평가하는 4가지 방법론 146

그림 6.3. SUS 평가 점수에 따른 시스템 도입 의사결정 및 시스템 등급 결정 척도 147

그림 6.4. SUS 시스템 레벨 평가를 위한 설문 질의(국제 표준) 148

그림 6.5. OECD의 Digital Maturity Indexes(DMI) and Models(DMM) 149

그림 6.6. Jakob Nielsen의 10가지 원칙을 실제로 적용하기(예시) 149

그림 6.7. 국제 표준 소프트웨어 사용성 평가를 고려한 18개 항목의 휴리스틱 평가 예시 150

그림 6.8. Langmajer(2019) 모든 디자이너를 위한 10가지 사용성 평가항목 151

그림 6.9. 목표 시스템의 사용성 평가 방법의 효용성 분석 연구 결과 152

그림 6.10. NDMI의 KPI 개선 효과 기반 목표 시스템의 효용성 평가 제안 152

그림 7.1. 사전 기획연구 수행 결과 요약 154

부록표목차 14

부록 표 1.1. 인터뷰 요약 - 국가통합가뭄센터 162

부록 표 1.2. 인터뷰 요약 - 방재정책연구팀, 침수예측연구팀 163

부록 표 1.3. 인터뷰 요약 - 재해영향평가팀 164

부록 표 1.4. 인터뷰 요약 - 기후영향분석팀 165

부록 표 1.5. 인터뷰 요약 - 비상대비연구팀 166

부록 표 1.6. 인터뷰 요약 - 재난수습연구팀 166

부록 표 1.7. 인터뷰 요약 - 지역안전연구팀, 재난전개분석팀 167

부록 표 1.8. 인터뷰 요약 - 위기관리연구팀 168

부록 표 1.9. 인터뷰 요약 - 인공지능기술팀, 잠재재난평가팀 169

부록 표 1.10. 인터뷰 요약 - 재난구호연구팀 170

부록 표 1.11. 인터뷰 요약 - 도시홍수실험팀 170

부록 표 1.12. 인터뷰 요약 - 생활안전실증팀 171

부록 표 1.13. 인터뷰 요약 - 공간정보분석팀 172

부록 표 1.14. 인터뷰 요약 - R&D기획총괄팀, 사업성과평가팀 173

부록 표 1.15. 인터뷰 요약 - 조사기획팀 173

부록 표 1.16. 인터뷰 요약 - 지진방재정보팀 174

부록 표 1.17. 인터뷰 요약 - 해안재난연구팀 175

부록 표 1.18. 자문 회의록 177

부록그림목차 12

부록 그림 1.1. 인터뷰 조사 범위 176

부록 그림 3.1. 설문조사지 - 표지 179

부록 그림 3.2. 설문조사지 - 과거 연구데이터 현황 조사 180

부록 그림 3.3. 설문조사지 - 과거 연구데이터 현황 조사 추가작성 181

부록 그림 3.4. 설문조사지 - 데이터 서비스 선호도 조사 182

부록 그림 4.1. DataON 메타데이터 표준 스키마 구조(1) 183

부록 그림 4.2. DataON 메타데이터 표준 스키마 구조(2) 184

부록 그림 4.3. DataON 메타데이터 표준 스키마 구조(3) 185