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이슈토론

과학기술 및 사회적 이슈에 대한 코센회원들의 열띤 토론의 장입니다.

NFT, 나의 연구데이터와 정보도 거래할 수 있을까?

EVERYDAYS
[EVERYDAYS: The first 5000 days by Beeple]

위 작품은 지난 3월 크리스티(Christies's) 경매에서 생존 작가 중 세 번째로 높은 가격인 6천9백만달러 이상의 가격으로 낙찰된 아티스트 Beeple의 작품 "Everydays: The first 5000 days"입니다. 이 경매 건이 주목받은 것은 높은 금액때문만이 아니라 이 작품은 실제 물건이 아닌 "Non-fungible token(NFT)"를 적용한 디지털 파일이었기 때문입니다. 한국어로는 NFT를 "대체 불가능한 토큰"이라 부르고 있습니다.
 
NFT는 블록체인 기반의 가상화폐 종류입니다. 익숙한 비트코인과 같이 동일한 가치를 가지는 대체 가능한 토큰과 달리 NFT는 데이터 생성일, 창작과정, 서명, 거래내역과 소유권 등을 기록하여 고유한 가치를 부여할 수 있습니다. NFT는 블록체인의 특성상 한번 생성되면 위조하거나 삭제할 수 없고, 소유권과 거래 이력이 명시되므로 "디지털 소유권 증명서"로 활용할 수 있게 됩니다. 그동안 디지털 데이터는 복제의 자유로움 때문에 어느 것이 원본인지 소유자가 누구인지 명확히 할 수 없었지만, NFT를 통해 인증 및 소유권 증명이 가능해진다면 소유자의 정당한 권리 보호 하에 거래가 가능해지는 것이죠.
 
논의의 주제는 NFT의 기술적 요소가 아니라 과학기술 연구자들을 위한 활용 가능성입니다.
 
데이터 중심 연구환경으로의 변화에 의해 연구과정의 대부분 정보들이 디지털 형태로 생산, 저장되는 상황에서 연구데이터 및 정보의 보호와 활용을 위해서는 디지털 연구정보에 대한 소유권 증명 방안이 필요할 것 같습니다. 그리고, 유럽의 개인정보법안인 GDPR(General Data Protectoin Regulation, 2018)에서와 같이 정보에 대한 적극적인 보호 방법은 정보접근을 막는 것이 아니라 오히려 정보 주체에게 정보 활용의 권한을 주는 것이 아닐까 생각합니다.
 
연구 개발 부문에서, NFT가 과학기술자들의 연구과정에서 산출된 연구데이터 및 정보의 자산화와 거래를 위한 유용한 도구가 될 수 있을까요?
 
자유로운 의견들과 함께 만약 회원분들의 연구데이터 및 정보를 위한 NFT 환경이 마련된다면 사용할 의향도 함께 알려 주시면 좋겠습니다.
과학자들의 집단 지성이야기
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의견 3
  • online 자료, offline 자료

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    윗분들 이야기는 주로 offline 자료들 즉 실험실이나 야외에서 실제로 물리적 실험 재료를 가지고 수행한 실험결과나 자료들은
    똑같은 환경이 아니면 장비의 오차나 환경적 조건 때문에 재현성이 100% 되지 않을 수 있습니다. 그리고 이런 자료는 지금의
    논문(paper)의 표나 그래프 자료로도 충분하다고 생각됩니다. 

    NFT는 해석 프로그램을 사용하는 연구분야에서는 많은 활용이 가능하다고 생각됩니다. 
    수치해석(CFD)에서는 open source가 존재하고 openFoam과 같은 무료 해석툴 등 많은 공개 자료가 존재합니다.
    그리고 스킴이나 소스 코드 들을 자기 계산에 일부 가져와 사용할 수 있고, 내 소스 코드가 다른 연구자에 의해 사용될 수 있고요.
    그런데 이런 소스나 툴은 선배나 지인이나 구굴링을 통해 얻다보니 누구의 것인지도 모르고 사용하는 경우가 많습니다.
    NFT는 내가 사용하고 있는 자료 또는 내 자료를 누가 어떻게 사용하는지 확인이 가능하기에 유용할 것으로 생각됩니다.

     
    윗분들 이야기는 주로 offline 자료들 즉 실험실이나 야외에서 실제로 물리적 실험 재료를 가지고 수행한 실험결과나 자료들은
    똑같은 환경이 아니면 장비의 오차나 환경적 조건 때문에 재현성이 100% 되지 않을 수 있습니다. 그리고 이런 자료는 지금의
    논문(paper)의 표나 그래프 자료로도 충분하다고 생각됩니다. 

    NFT는 해석 프로그램을 사용하는 연구분야에서는 많은 활용이 가능하다고 생각됩니다. 
    수치해석(CFD)에서는 open source가 존재하고 openFoam과 같은 무료 해석툴 등 많은 공개 자료가 존재합니다.
    그리고 스킴이나 소스 코드 들을 자기 계산에 일부 가져와 사용할 수 있고, 내 소스 코드가 다른 연구자에 의해 사용될 수 있고요.
    그런데 이런 소스나 툴은 선배나 지인이나 구굴링을 통해 얻다보니 누구의 것인지도 모르고 사용하는 경우가 많습니다.
    NFT는 내가 사용하고 있는 자료 또는 내 자료를 누가 어떻게 사용하는지 확인이 가능하기에 유용할 것으로 생각됩니다.

     
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  • Data 검증

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    연구결과에 따른 검증이 아주 중요한 factor라고 생각이 됩니다.
    그 결과가 신뢰성이 우수하다고 하면 가치가 많이 올라갈 것입니다.

    그리고 연구결과는 작성한 본인이 제일 잘 알것이라 생각합니다.
    단순히 논문을 위한 실험이 아니라 충분히 재연실험을 통한 얻은 결과가 중요하다고 생각이 듭니다.

    data를 사용한다는 것은 사전에 소속기관에서 승인이 되어야 할 것 이라 생각됩니다.
    물론 연구자가 제일 큰 권한은 가지고 있지만 기술에 대한 권리는 소속기관이 아닐까요?

     
    연구결과에 따른 검증이 아주 중요한 factor라고 생각이 됩니다.
    그 결과가 신뢰성이 우수하다고 하면 가치가 많이 올라갈 것입니다.

    그리고 연구결과는 작성한 본인이 제일 잘 알것이라 생각합니다.
    단순히 논문을 위한 실험이 아니라 충분히 재연실험을 통한 얻은 결과가 중요하다고 생각이 듭니다.

    data를 사용한다는 것은 사전에 소속기관에서 승인이 되어야 할 것 이라 생각됩니다.
    물론 연구자가 제일 큰 권한은 가지고 있지만 기술에 대한 권리는 소속기관이 아닐까요?

     
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  • Data의 재현성과 신뢰성

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    공대에서 실험으로 양산한 data를 가지고 박사학위를 받았습니다. 실험에서 field 에서 모두 측정을 했었습니다... 그런데 이 data 라는 것이 실험실 조건에서는 어느정도 controllable condition 이기에 측정 data의 산포가 일정하고 재현성도 있지만 field data는 사실 재현성 측면에서 많이 신뢰도가 떨어집니다.... 따라서 필드 data는 사실상 참고만 할 뿐 후속 세대에서는 평가 methodology를 주로 많이 보게됩니다. 하지만 다양성 측면에서는 field data가 그 한계를 가늠할 수 없기에 예술작품의 창조성을 중요시 하는 것처럼 희소성 측면에서는 lab data보다 훨씬 더 가치가 있을 것 입니다. 가령 남극에 존재하는 대기 오염물질.... 이런 data는 남극에 가지 않고서는 측정하기 어려운 희소성을 갖고 있지요.  따라서 data 본질이 재현성에 있는지 혹은 창조성/희소성에 있는지 이런 것들을 기반으로 NFT의 가치가 산정될 것으로 보입니다 ^^ 
    공대에서 실험으로 양산한 data를 가지고 박사학위를 받았습니다. 실험에서 field 에서 모두 측정을 했었습니다... 그런데 이 data 라는 것이 실험실 조건에서는 어느정도 controllable condition 이기에 측정 data의 산포가 일정하고 재현성도 있지만 field data는 사실 재현성 측면에서 많이 신뢰도가 떨어집니다.... 따라서 필드 data는 사실상 참고만 할 뿐 후속 세대에서는 평가 methodology를 주로 많이 보게됩니다. 하지만 다양성 측면에서는 field data가 그 한계를 가늠할 수 없기에 예술작품의 창조성을 중요시 하는 것처럼 희소성 측면에서는 lab data보다 훨씬 더 가치가 있을 것 입니다. 가령 남극에 존재하는 대기 오염물질.... 이런 data는 남극에 가지 않고서는 측정하기 어려운 희소성을 갖고 있지요.  따라서 data 본질이 재현성에 있는지 혹은 창조성/희소성에 있는지 이런 것들을 기반으로 NFT의 가치가 산정될 것으로 보입니다 ^^ 

    이정훈 (jhoon) 2021-08-03

    실제 연구하시는 분야의 상황을 전해 주셔서 감사합니다. Open Data에서는 data availability, reusability, 그리고 reproducibility 의 일반적인 중요성을 얘기하지만, 분야마다 가치를 가지는 data의 본질이 다르다는 것은 매우 중요한 포인트인 것 같습니다. 관련 정책과 방안을 논의할 때 반드시 고려해야 할 부분으로 생각합니다.

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