OA출판사인 Frontiers가 연구 데이터 AI 관리체제인 "FAIR² "를 출시

Frontiers introduces FAIR² Data Management

* 이 내용은 'research information' 뉴스로 소개된 것입니다.

Frontiers, FAIR² 데이터 관리 도입

OA과학저널 출판사인 "Frontiers"가 연구 데이터를 체계적으로 관리하고 AI 활용도를 높이기 위해 FAIR² 데이터 관리(Fair Squared Data Management) 시범 사업을 시작했다. 이는 연구자들이 데이터 공유를 통해 더 많은 인용을 받을 수 있도록 돕는 동시에, 데이터를 AI 친화적이고 재사용 가능하며 영향력 있는 형태로 만드는 것을 목표로 한다.

이 프로그램은 2025년 ‘오픈 데이터 데이(Open Data Day, 3.1~3.7)’에 맞춰 공개되었으며, AI를 활용한 데이터 큐레이션을 통해 연구 데이터를 더 쉽게 찾고, 재사용하고, 분석할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 연구자들은 데이터 정리보다 연구와 발견에 집중할 수 있다.

연구 데이터 공유의 중요성

Frontiers는 데이터셋을 공유하고 최적화하면 연구 효율성과 재현성을 높이고, 글로벌 보건, 지속 가능한 발전, 과학 혁신을 촉진할 수 있다고 강조했다. 현재 연구 데이터의 상당 부분이 접근하기 어렵거나 재사용이 불가능한 형태로 저장되면서 매년 수십억 달러 상당의 연구 가치가 사라지고 있다.

연구자들은 데이터를 정리하는 데 많은 시간을 낭비하고 있으며, 생성한 데이터에 대한 공식적인 인정을 받지 못하는 경우가 많다. 또한 연구 기금 제공자들이 연구 데이터 공개를 요구하고 있지만, 이를 효과적으로 수행할 도구가 부족한 상황이다. Frontiers는 이러한 문제를 해결하기 위해 FAIR² 데이터 관리를 도입했다.

AI 기반 데이터 관리로 연구 혁신 지원

Sean Hill(Frontiers의 AI 벤처인 Senscience 공동 창립자 겸 전무 이사)은 “그동안 연구자들은 데이터를 공유할 적절한 도구와 동기 부여가 부족해 많은 연구 데이터가 활용되지 못했다”면서, “우리의 AI 기반 데이터 관리 시스템은 데이터 큐레이션을 쉽게 만들고, 연구자가 데이터를 공유하여 인정받을 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

이 프로그램을 이용하는 연구자는 AI가 지원하는 데이터 준비 및 공유 워크플로우를 활용해 연구 데이터를 FAIR² 데이터 패키지, 대화형 탐색 포털, FAIR² 데이터 논문(Frontiers 저널에 게재)으로 변환할 수 있다. 이를 통해 연구 데이터의 가시성, 인용 횟수 및 연구자 인정을 극대화할 수 있다.

FAIR² 원칙과 AI 친화적 데이터 관리

FAIR 원칙(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable; 발견 가능성, 접근 가능성, 상호운용성, 재사용 가능성)은 연구 데이터 공유의 기본 원칙으로 자리 잡았다. 그러나 AI와 머신러닝이 연구에서 점점 더 중요한 역할을 하면서, 데이터는 인간 뿐만 아니라 기계가 처리할 수 있도록 구조화될 필요가 있다.

이에 따라 FAIR²(Fair Squared)는 기존 FAIR 원칙을 확장하여 데이터를 AI 친화적으로 정리하는 정식 표준을 정의하며, 책임 있는 AI(Responsible AI) 원칙과도 일치하도록 설계되었다.

Barend Mons 교수(FAIR 원칙 논문의 수석 저자이자 라이덴 FAIR & 공정 과학 연구소(LIFES) 창립 이사)는 “오픈 사이언스는 원칙에서 나아가 실제 실행과 데이터 구조화 및 거버넌스로 발전해야 한다”면서, “FAIR²는 AI 친화적인 데이터 공유 프레임워크를 제공하며, 연구자들이 효과적으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있도록 한다”고 강조했다.

FAIR² 데이터 관리의 첫 적용 사례

첫 번째 FAIR² 데이터 논문과 FAIR² 데이터 포털이 3월 3일에 공개되었으며, 이는 AI 기반 데이터 큐레이션의 실제 적용 사례를 보여준다.

스페인의 AZTI 재단의 Dr. Ángel Borja가 이끄는 연구팀은 바스크 수자원청(URA)이 30년 동안 수집한 바스크 지역 해양 생물다양성 모니터링 데이터를 FAIR² 표준에 맞춰 AI 친화적인 연구 자원으로 변환했다. 이를 통해 장기적인 환경 데이터가 보다 체계적으로 정리되고, AI와 연구자들이 쉽게 활용할 수 있는 형태로 제공되었다.

FAIR² 데이터 관리 도입은 연구자들이 데이터를 효과적으로 공유하고, 연구 가치를 극대화하며, 과학적 발전을 가속화하는 중요한 계기가 될 것으로 기대된다.

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