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공공 공간데이터의 FAIR 수준 진단 연구
국토연구원은 공공 공간데이터의 FAIR 수준을 분석한 보고서를 발표하였다.
- 미국, 영국 등 공간정보 선진국들은 데이터 활용 제고를 위한 원칙인 FAIR 개념을 도입하여 공간정보 활용 정책의 목표로써 공간데이터의 FAIR 확보를 설정하고 정책과제 추진
· FAIR는 데이터의 책임관리·활용도 제고를 위한 검색성, 접근성, 상호운용성, 재사용성을 의미
· FAIR 원칙은 사람뿐 아니라 AI와 같은 기계(machine)의 데이터 활용성을 강조
- 공간정보 전문가 및 공간데이터 일반 이용자 대상 조사 결과, 공간정보 활용도 제고 항목으로 국내 공간데이터 커뮤니티의 특성인‘보안자료의 검색 및 접근성’, ‘표준화된 데이터 모델기반의 상호운용성’, ‘메타데이터를 통한 충분한 정보 제공’등이 중요항목으로 나타남
- 공간데이터 FAIR 진단 시범평가 결과 주요 공간데이터의 검색성, 재시용성이 낮은 것으로 평가되었으며 메타데이터의 양적, 질적 부족이 가장 큰 문제점으로 대두되어 메타데이터의 표준화 및 활성화가 가장 시급한 것으로 평가됨
- 미국, 영국 등 공간정보 선진국들은 데이터 활용 제고를 위한 원칙인 FAIR 개념을 도입하여 공간정보 활용 정책의 목표로써 공간데이터의 FAIR 확보를 설정하고 정책과제 추진
· FAIR는 데이터의 책임관리·활용도 제고를 위한 검색성, 접근성, 상호운용성, 재사용성을 의미
· FAIR 원칙은 사람뿐 아니라 AI와 같은 기계(machine)의 데이터 활용성을 강조
- 공간정보 전문가 및 공간데이터 일반 이용자 대상 조사 결과, 공간정보 활용도 제고 항목으로 국내 공간데이터 커뮤니티의 특성인‘보안자료의 검색 및 접근성’, ‘표준화된 데이터 모델기반의 상호운용성’, ‘메타데이터를 통한 충분한 정보 제공’등이 중요항목으로 나타남
- 공간데이터 FAIR 진단 시범평가 결과 주요 공간데이터의 검색성, 재시용성이 낮은 것으로 평가되었으며 메타데이터의 양적, 질적 부족이 가장 큰 문제점으로 대두되어 메타데이터의 표준화 및 활성화가 가장 시급한 것으로 평가됨
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