KISTI, 과학기술 정보 접근성 강화방안 모색
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한국과학기술정보연구원(KISTI)은 과학기술 정보 접근성 강화를 위한 지식인프라 연계·융합 방향을 제시한 'KISTI 이슈브리프'를 발간했다.
R&D 활동의 효율성을 높이기 위해서는 과학기술 정보, 연구데이터, 소프트웨어, 네트워크 자원 등 산재해 있는 연구 인프라를 연계·융합하여 제공하는 플랫폼이 필요하다.
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[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 과학기술 정보 접근성 강화를 위한 지식인프라 연계·융합 방향을 제시한 ‘KISTI 이슈브리프’를 발간했다.
R&D 활동의 효율성을 높이기 위해서는 과학기술 정보, 연구데이터, 소프트웨어, 네트워크 자원 등 산재해 있는 연구 인프라를 연계·융합하여 제공하는 플랫폼이 필요하다.
KISTI는 과학기술 지식인프라를 한곳에서 통합하여 활용할 수 있도록 2019년부터 ‘사이언스온(ScienceON)’을 운영해 오고 있다.
사이언스온은 과학기술정보, 국가 R&D정보, 연구데이터, 슈퍼컴퓨터와 초고속 네트워크, 기술·산업분석 소프트웨어 등을 통합하여 연구개발 전주기에 걸쳐 필요한 자원을 제공하는 지능형 플랫폼이다. 연구자들이 아이디어 발굴에서부터 기술이전에 이르기까지 각 R&D 단계에 맞는 자원을 적시에 활용할 수 있도록 지원한다. 국내외 핵심 과학기술 지식인프라를 연구자에게 신속하고 망라적인 접근을 제공함으로써 R&D 활동의 효율화를 추구하고, 과학기술 지식인프라의 통합적 제공을 통해 이용자의 접근성 및 활용성 제고시키는 것을 서비스 목표로 삼고 있다.
이번에 발간된 KISTI 이슈브리프 67호에서는 사이언스온을 중심으로 과학기술 지식인프라 연계·융합의 대표적인 사례를 살펴보고, 그 효용성과 향후 연구개발의 방향성을 제안한다. 이슈브리프에서 제시한 과학기술 지식인프라 연계·융합의 대표적인 사례로는 과학기술정보와 국가 R&D 연구성과물의 연계를 통해 연구과제 타임라인 서비스를 구축하고, 국가연구자번호·온라인 회의 기능 등 개별 지식인프라를 사이언스온에서 직접 실행가능하도록 연계한 사례 등이 있다.
김재수 KISTI 원장은 “향후 높은 수준의 과학기술 지식인프라를 지속적으로 연계·융합하여 다양한 지식인프라의 확장을 도모하겠다”면서 “KISTI가 개발한 생성형 거대 언어 모델인 KONI(한글명 고니)를 활용해 사이언스온의 지식인프라를 보다 효율적으로 이용하기 위한 대화형 서비스와 같은 AI 기술 적용을 통해 서비스의 활용성을 강화할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
nbgkoo@heraldcorp.com
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