연구정보 공개에 관한 바르셀로나 선언, 1주년

 (“Barcelona Declaration on Open Research Information”)


약속

약속 1번에 대한 개방성을 나타내는 열린 자물쇠 모양 아이콘

1. 우리는 우리가 사용하고 생산하는 연구 정보에 대해 개방성을 기본으로 삼을 것입니다.

2번 약속에 대한 시스템을 나타내는 바깥쪽을 가리키는 화살표가 있는 컴퓨터 화면 아이콘


2. 우리는 개방형 연구 정보를 지원하고 가능하게 하는 서비스 및 시스템과 협력할 것입니다.

3번째 약속을 위한 인프라를 나타내는 흙손이 있는 부분적으로 지어진 벽돌 벽의 아이콘

3. 우리는 개방형 연구 정보를 위한 인프라의 지속가능성을 지원할 것입니다.

4번째 약속을 위한 집단 행동을 나타내는 여러 사람이 타는 로잉 보트의 위에서 내려다보는 모습의 아이콘

4. 우리는 연구 정보의 개방성으로의 전환을 가속화하기 위한 집단적 행동을 지원할 것입니다.


  • 연구정보 공개에 관한 바르셀로나 선언 발표(2024.04.16)
  • cOAlition S는 환영 표명 (2024.04.23)
  • 오픈액세스 리포지토리 연합(COAR), 선언 서명 (2024.08.16)
  • 유럽연구도서관협회(LIBER), 선언 서명 (2024.10.24)
  • 독일네트워크정보 이니셔티브(DINI), 선언 서명 (2025.04.03)

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

🧑‍🏫[칼럼] 미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라

미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라 – AI 시대, '내 역할'을 새롭게 정의하는 사람만이 살아남는다.  –   1. AI가 바꾸는 일터의 풍경 요즘 일터 곳곳에서 AI 기술이 빠르게 도입되고 있다. 반복적이고 단순한 일은 자동화되고, 정해진 답이 있는 문제는 AI가 더 빠르고 정확하게 처리한다. 이런 변화 속에서 많은 이들이 불안해한다. "그럼 나는 어떻게 살아남아야 할까?" 이 질문에 대한 답은 점점 분명해지고 있다. 이제는 정답을 아는 것만으로는 부족하다. AI 시대에 중요한 것은 정답이 없는 문제에 대응하는 능력, 그리고 여러 분야를 연결하고 해석하는 융합적 사고력이다. 이 새로운 시대가 요구하는 인재상은 바로 'T자형 하이브리드 인재'이다.   2. 왜 융합형 사고가 중요해질까? 많은 기업들이 AI를 통해 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 스타벅스, JP모건, 존디어 같은 글로벌 기업들은 직원들의 전문 지식을 AI 시스템에 학습시켜 조직 전체에 활용하려는 전략을 펼치고 있다. 이로 인해 단순히 '경험 많은 전문가'라는 타이틀만으로는 경쟁력을 유지하기 어려워졌다. 하지만 여전히 사람만이 잘할 수 있는 영역이 존재한다. 불확실한 상황에서의 판단, 서로 다른 입장의 조율, 고객과의 감정적 연결, 조직 내 신뢰 형성 등은 AI가 대체하기 어려운 일이다. 이러한 복잡하고 정형화되지 않은 문제를 해결하는 능력은 T자형 인재의 핵심적인 역량이다.   3. T자형 인재란 무엇인가? T자형 인재는 한 분야에 깊은 전문성을 갖추는 동시에, 여러 분야를 연결하고 협업할 수 있는 융합적 역량을 지닌 사람을 말한다. T자의 세로 줄은 마케팅, 법률, 공학, 디자인 등 특정 분야에서의 깊이 있는 전문성을 의미한다. 가로 줄은 디지털 이해력, 데이터 분석 능력, 커뮤니케이션, 협업 능력처럼 다양한 분야를 아우르며 융합적으로 사고할 수 있는 능력이다. 특히 중요한 것은 기술과 기술, 사람과 기술 사이를 연결...
Read more

AI 활용 6대 영역 및 인간-AI 협력 역할 분석

Image
  인공지능(AI)을 잘 활용할 수 있는  6가지  핵심 영역이 있다. 이들 영역에서 AI를 효율적으로 활용할 때, 즉 역할을 분담할 때 AI는 단순한 자동화 도구가 아닌 인간의 전략적 사고를 보조하고 최종적으로 성장을 돕는 '협력 파트너'가 될 것이다. ​ 1. 정보 요약 및 재구성  (AI는 현명한 정보 필터) ​ AI :  (실행 및 기반 마련)  방대한 문서와 데이터에서 핵심 정보를 정확하게 추출하고, 중복을 제거하며, 새로운 구조로 재배열하여 인간이 이해하기 쉬운 형태로 가공한다.  人  :  (전략적 사고)  AI가 정리한 정보를 바탕으로 '무엇을 믿고', '어떻게 해석하며', '어떤 방향으로 질문을 던질지' 결정하는 고차원적인 분석과 판단에 집중한다. ​2. 반복 업무 자동화 및 최적화  (AI는 확실한 효율 관리자) ​ AI :    (기계적 실행 및 최적화)  자료 분류, 데이터 입력, 형식 통일 등 매일 반복되는 저부가가치 업무를 처리하여 작업의 안정성과 효율성을 확보한다. ​ 人  :  (전략 기획)  확보된 시간을 활용하여 사람과의 관계, 창의적인 문제 해결, 조직의 미래 전략 구상 등 인간만이 할 수 있는 '고가치 활동'에 에너지를 집중한다. ​3. 아이디어 발상 및 확장  (AI는 끈질긴 브레인스토밍 파트너) ​​ AI  :  (창의적 지원)  막연한 아이디어를 다양한 관점, 유사 사례, 응용 버전으로 끊임없이 변주하여 사고의 폭을 넓히고 초기 아이디어의 잠재력을 극대화한다.  人  :  (최종 판단 및 선택) AI가 제시한 수많은 옵션 중에서 인간의 경험과 직관을 활용해 가장 현실적이고 효과적인 아이디어를 선별하고 실행 계획을 확정한다. ​4. 코드 생성 및 디버깅  (AI는 든든한 개...
Read more

"PaperBanana", AI Scientist 위한 논문 일러스트 생성 AI

Image
개요 PaperBanana는 학술 논문의 텍스트(방법론 설명)와 캡션을 입력받아, 출판 가능한 수준의 방법론 다이어그램과 통계 그래프를 자동으로 생성하는 에이전트 기반 AI 프레임워크다. Google Cloud AI Research와 중국 베이징대학교 연구진이 공동으로 개발했으며, 기존 AI Scientist 모델들이 텍스트나 코드 생성에는 강하지만 시각 자료 생성에는 취약하다는 문제를 정면으로 해결하고자 설계됐다. 연구 워크플로에서 그림 작업이 병목 현상으로 작용하는 현실을 타개하는 데 핵심 가치를 둔다. 문제 의식 논문용 이미지는 높은 정확성과 미적 완성도를 동시에 갖춰야 하기 때문에, 자동화가 가장 어려운 영역 중 하나였다. 기존 도구들은 각각 뚜렷한 한계를 안고 있었다. TikZ나 Python 기반의 코드형 시각화 도구는 복잡한 시각적 표현을 구현하는 데 한계가 있었고, 반대로 DALL-E나 Stable Diffusion 같은 일반 이미지 생성 모델은 환각(Hallucination) 현상으로 인해 세부 내용이 부정확하거나 텍스트 렌더링에 실패하는 경우가 잦았다. 학술 자료에 요구되는 엄밀한 수준을 맞추기엔 두 접근법 모두 역부족이었던 셈이다. 핵심 기술 - 5단계 에이전트 워크플로 PaperBanana가 기존 방식과 가장 크게 다른 점은, 단일 프롬프트 하나로 이미지를 뽑아내는 방식이 아니라 5개의 전문화된 AI 에이전트가 순차적으로 협업하는 구조를 채택했다는 데 있다. 첫 번째는 검색 에이전트이다. 데이터베이스에서 입력된 논문과 유사한 도메인 및 시각적 구조를 가진 고품질 참고 자료를 찾아오는 역할을 맡는다. 두 번째 기획 에이전트는 텍스트로 작성된 방법론 설명을 바탕으로, 검색된 참고 자료를 활용해 구체적인 이미지 설계 문서를 작성한다. 세 번째 스타일리스트 에이전트는 NeurIPS 스타일 등 학술적 표준에 맞춰 색상 팔레트, 레이아웃 같은 미적 요소를 다듬는다. 네 번째 시각화 에이전트가 설계된 내용을 바탕으로 실제 이미지를 생성...
Read more