반복적이고 적기 발행이 필요한 연구 과제 지원 필요
반복적·정기적 연구는 월 단위로 데이터를 수집하고 분석하며 결과물을 발행해야 하는 구조적 특성을 가진다. 그러나 기존 방식은 연구자가 매월 동일한 절차를 수작업으로 수행해야 하므로 시간 소모가 크고, 분석·보고서 작성 과정에서 오류가 발생할 가능성도 높다. 이러한 비효율을 극복하기 위해서는 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화, 출판까지의 전 과정을 자동화된 프로세스로 전환할 필요가 있다.
오픈사이언스, 데이터부터 분석, 출판까지 One-Stop 연구지원
연구데이터를 개방하고 상호운용성을 확보하는 오픈사이언스 흐름이 확산되면서, 연구 전 과정을 하나의 통합된 흐름으로 운영하는 One-Stop 연구지원 방식이 새로운 글로벌 표준으로 자리 잡고 있다. 데이터 수집과 관리, 분석 및 검증, 연구소프트웨어 공유, 연구성과 출판이 분절적으로 관리되던 기존 구조에서 벗어나, 이를 하나의 플랫폼에서 연속적으로 처리함으로써 재현성과 연구효율을 동시에 확보하는 것을 목표로 하고 있다.
적기발행, 사용자 상호작용 대쉬보드 디지털리포트
경제동향과 같이 월 단위로 제공되는 연구성과는 신속한 갱신과 즉각적인 정보 전달이 매우 중요하며, 사용자가 데이터에 직접 접근하고 상호작용할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이에 실시간 데이터 반영과 상호작용형 탐색이 가능한 대시보드형 디지털리포트를 개발함으로써 지표를 시계열로 비교하고 특정 시점 정보를 확인할 수 있게 되었다. 또한 API 구조로 외부 기관도 데이터를 활용할 수 있어, 정보 개방성과 확장성을 강화할 수 있었다.
AI 기반 연구 전주기를 지원하는 연구지원플랫폼으로 고도화
향후 AI를 활용 데이터 품질관리, 반복 분석, 요약 생성 등 전과정의 자동화를 통해 연구자가 연구 본질 및 인사이트 발굴에 집중할 수 있게 함으로써 연구 생산성 및 품질을 높이는 것이 필요하다.