[논문 리뷰] The Research Object Suite of Ontologies: Sharing and Exchanging Research Data and Methods on the Open Web

Khalid Belhajjame, Jun Zhao외 8명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 17.

Scientific Computing and Data Management참고 문헌 5인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 연구 데이터, 방법 및 근원 정보를 재사용 가능하고 공유 가능한 컨테이너로 봉인하는 Semantic Web 기반 프레임워크인 Research Object(RO) 온톨로지 세트를 제시한다. 기존 어휘를 활용하고 myExperiment 및 RODL와 통합함으로써 RO 모델은 과학적 조사의 구조화되고 기계로 읽을 수 있는 패키징을 가능하게 하여 연구 결과의 재현 가능성, 해석 가능성 및 장기적 보존을 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

Research in life sciences is increasingly being conducted in a digital and online environment. In particular, life scientists have been pioneers in embracing new computational tools to conduct their investigations. To support the sharing of digital objects produced during such research investigations, we have witnessed in the last few years the emergence of specialized repositories, e.g., DataVerse and FigShare. Such repositories provide users with the means to share and publish datasets that were used or generated in research investigations. While these repositories have proven their usefulness, interpreting and reusing evidence for most research results is a challenging task. Additional contextual descriptions are needed to understand how those results were generated and/or the circumstances under which they were concluded. Because of this, scientists are calling for models that go beyond the publication of datasets to systematically capture the life cycle of scientific investigations and provide a single entry point to access the information about the hypothesis investigated, the datasets used, the experiments carried out, the results of the experiments, the people involved in the research, etc. In this paper we present the Research Object (RO) suite of ontologies, which provide a structured container to encapsulate research data and methods along with essential metadata descriptions. Research Objects are portable units that enable the sharing, preservation, interpretation and reuse of research investigation results. The ontologies we present have been designed in the light of requirements that we gathered from life scientists. They have been built upon existing popular vocabularies to facilitate interoperability. Furthermore, we have developed tools to support the creation and sharing of Research Objects, thereby promoting and facilitating their adoption.

연구 동기 및 목표

• 공개된 논문이 과학적 결과의 재현성과 재사용을 위해 충분한 맥락을 제공하지 못하는 학술 커뮤니케이션의 격차를 해소하기 위해.
• 연구 데이터, 방법, 워크플로우, 근원 정보 및 결론을 하나의 이식 가능한 단위로 통합하는 표준화되고 기계로 처리 가능한 방식을 제공하기 위해.
• 가설, 실험 및 결론을 포함한 전체 수명 주기를 포함하여 과학적 조사의 전체 수명 주기를 캡처함으로써 장기적 보존 및 해석을 지원하기 위해.
• DataVerse, FigShare, myExperiment 및 RODL와 같은 기존 리포지터리 및 도구와의 상호운용성을 확보하기 위해 기존 어휘와의 일치를 통해.
• 도구 개발 및 커뮤니티 참여를 통해 보급을 촉진하기 위해 지속적인 개발과 피드백을 위한 W3C 커뮤니티 그룹을 운영하기 위해.

제안 방법

• 연구 자원과 그 메타데이터를 집계하는 경량 컨테이너를 모델링하는 핵심 Research Object 온톨로지 설계.
• 실행 세부 정보와 유전자를 캡처하기 위한 과학적 워크플로우(wfdesc), 근원(prov), 시간적 진화(-ro-cd) 확장 온톨로지 제작.
• 상호운용성을 확보하기 위해 W3C PROV, W3C 웹 주석, W3C 웹 서비스와 같은 기존 표준과 RO 모델 통합.
• myExperiment 및 RODL와 같은 실용적 도구에 RO 모델 구현하여 사용자가 가설, 워크플로우 실행 및 결론 메타데이터를 명시적으로 모델링할 수 있도록 지원.
• RODL을 백엔드 리포지터리로 사용하여 Research Object를 저장 및 관리하고, 워크플로우 정의를 표준 RO 호환 형식으로 변환하는 서비스 제공.
• BioVel, Scape, Timbus 및 GigaScience와의 협업을 통해 실제 사용 사례에 모델 적용하여 온톨로지 설계의 검증 및 개선 수행.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 과학적 조사가 완전한 재현 가능성과 장기적 보존을 가능하게 하는 방식으로 패키징될 수 있는가?
• RQ2 가설, 데이터, 워크플로우 및 결론을 포함한 연구 조사의 전체 수명 주기를 의미적으로 기술하기 위해 필요한 온톨로지 모델은 무엇인가?
• RQ3 기존의 연구 데이터 및 방법 리포지터리가 연구 객체의 구조화되고 기계로 읽을 수 있는 공유를 지원하도록 어떻게 확장할 수 있는가?
• RQ4 과학 커뮤니티 전반에 걸쳐 Research Objects의 광범위한 보급을 가능하게 하기 위해 필요한 기술적 및 조직적 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 추적 가능성과 감사 가능성을 지원하기 위해 연구 객체의 근원 정보 및 버전 관리가 어떻게 모델링되어야 하는가?

주요 결과

• Research Object 온톨로지 세트는 연구 데이터, 방법 및 메타데이터를 하나의 공유 가능한 단위로 통합하는 이식 가능하고 의미적으로 풍부한 컨테이너를 만드는 데 성공했다.
• myExperiment 및 RODL와의 통합을 통해 과학자들은 가설, 워크플로우 실행 및 결론 메타데이터를 명시적으로 모델링할 수 있는 Research Object를 생성하고 관리할 수 있다.
• PROV 및 wfdesc와 같은 기존 어휘의 사용은 다양한 과학적 도구와 리포지터리 간의 상호운용성과 재사용 가능성을 보장한다.
• BioVel, Scape, Timbus 및 GigaScience를 포함한 여러 연구 커뮤니티에서 모델가 채택 및 확장하여 실용적 유용성과 확장 가능성의 증명을 보였다.
• Research Objects에 대한 W3C 커뮤니티 그룹이 구성되어 80명 이상의 기여자가 참여하여 표준화에 대한 강력한 커뮤니티 관심과 추진력을 보였다.
• 실험 설계 및 데이터 유전자와 같은 맥락 정보를 명시적이고 접근 가능하게 만들어 과학적 결과의 재현 가능성과 해석 가능성을 향상시켰다.